Data, josta tulee päätöksiä ja tarvittaessa työkaluja.
Verkkolynx rakentaa analytiikkaa liiketoiminnan, asiakkaiden, myynnin, varaston ja prosessien datasta: KPI-mittareista ja raportoinnista ennusteisiin ja päätöstyökaluihin. Kun analyysi tarvitsee jatkuvaa käyttöä, siitä voidaan rakentaa sovellus.
Analyysi ei tarkoita vain raporttia. Tunnistamme kuviot ja trendit, jotka parantavat päätöksentekoa varastonhallinnassa, asiakassegmentoinnissa, hinnoittelussa ja markkinoiden arvioinnissa.
Usein selkeä raportti riittää. Kun sama analyysi tehdään yhä uudelleen, se voi muuttua ennusteeksi, seurantajärjestelmäksi tai päätöstyökaluksi, jota tiimi käyttää itse.
- Raportointi ja mittaristot
- KPI-mittarit
- Ennusteet
- Data-integraatiot
- Päätöstyökalut
Mihin analytiikka vastaa
Data ei ohjaa päätöksiä
Tietoa kertyy, mutta se ei muutu toimenpiteiksi.
Varasto ei seuraa kysyntää
Ylitarjonta sitoo pääomaa ja alitarjonta menettää myyntiä.
Asiakasryhmät ovat hämärän peitossa
Arvokkaimpia segmenttejä ei tunnisteta.
Prosessit hidastavat ja maksavat
Pullonkaulat tuotetoimituksesta asiakaspalveluun jäävät huomaamatta.
Dataa on liian vähän
Tarpeisiisi räätälöityjä tietokantoja voidaan rakentaa myös pienestä lähtökohdasta.
Mitä analysoimme
Myyntitrendien analyysi
Tunnista, mitä myydään, milloin ja miksi.
Esimerkki
Sesonkikysyntä, jotta varastotasot ovat kohdallaan.
Asiakaskäyttäytymisen seuranta
Ymmärrä yleisösi ja tunnista korkean arvon asiakassegmentit.
Esimerkki
Trendit, jotka ruokkivat personoituja kampanjoita ja passiivisten asiakkaiden aktivointia.
Toiminnan tehokkuusmittarit
Tunnista pullonkaulat tuotetoimituksesta asiakaspalveluun.
Esimerkki
Sujuvammat toiminnot, pienemmät kustannukset ja lyhyemmät toimitusajat.
Markkina-analyysi
Arvioi markkinadynamiikkaa Suomessa ja kansainvälisesti.
Esimerkki
Hyödyntämättömät markkinat esimerkiksi Yhdysvalloissa: kilpailutilanne, alueelliset trendit ja asiakaspreferenssit.
Analyysistä työkaluksi
Kun analyysiä tarvitaan toistuvasti, siitä voidaan rakentaa päätöstukisovellus, seurantajärjestelmä tai algoritmi osaksi työnkulkua.
Esimerkki
Ennustetyökalu, pisteytysmalli tai automaattinen valvonta, jota tiimi käyttää päivittäin.
Raportointi ja business intelligence
Mittaristot ja raportit, jotka kokoavat eri lähteiden datan yhteen ja päivittyvät automaattisesti.
Esimerkki
Esimerkiksi kuukausittainen johdon raportti, jonka luvut haetaan suoraan järjestelmistä.
Operatiivinen analytiikka
Prosessien, varaston, hinnoittelun ja suorituskyvyn seuranta luotettavilla mittareilla.
Esimerkki
Esimerkiksi läpimenoaikojen, varastosaldojen tai hintamuutosten vaikutusten seuranta.
Mihin analyysi voi johtaa
Perustellut päätökset
Raportit, visualisoinnit ja suositukset luotettavan datan pohjalta.
Päätöstuki ja ennusteet
Päätöstukisovellukset, ennustetyökalut ja pisteytysmallit.
Automaattinen seuranta
Automaattinen analyysi ja monitorointijärjestelmät poikkeamien havaitsemiseen.
Osa liiketoimintaa
Operatiiviset työkalut, interaktiiviset analyysisovellukset ja algoritmit liiketoimintaprosesseissa.
Verkkolynxin ero
- Analytiikkaosaaminen yhdistettynä kokemukseen laajoista, monilähteisistä aineistoista: tuote-, transaktio-, asiakas- ja verkkokäyttäytymisdatasta. Syvintä kokemusta on urheiluverkkokaupan datasta.
- Analyysi voidaan viedä ohjelmistoksi samalla tiimillä, joka sen teki: mallinnus ja toteutus pysyvät yhdessä.
- Suositukset perustuvat sinun tilanteeseesi, eivät yleisiin oletuksiin.
- Selkeät raportit ja visualisoinnit.
Menetelmiä, joita käytämme
- Ennakoiva analytiikka: tilastomallit ja koneoppiminen trendien ja riskien ennustamiseen
- Dynaaminen hinnoittelu: algoritmit, jotka mukauttavat hintoja kysynnän, kilpailun ja markkinatrendien mukaan
- Datan laadun parantaminen: puhdistus, järjestäminen ja standardointi
- Reaaliaikaiset mittarit myynnistä, varastosta ja verkkosivuston suorituskyvystä
- Koulutus, jonka jälkeen tiimisi tulkitsee analytiikkatyökaluja itsenäisesti
- KPI-mittareiden suunnittelu ja mittaristot
- Datan puhdistus, muunnos ja mallinnus
- Usean lähteen ja rajapinnan datan yhdistäminen
- Segmentointi, poikkeamien havaitseminen ja suorituskyvyn seuranta
- Toistuvan raportoinnin automatisointi
Mitä datasta pitäisi saada selville?
Kerro, millaista dataa sinulla on ja mitä haluaisit siitä selvittää. Sanomme, riittääkö raportti vai kannattaako siitä rakentaa työkalu.