24 июля 2016, 08:20 2334 просмотра

BI Consult представляет отраслевое BI-решение для сетей АЗС

Би Ай Консалт
Петербургская консалтинговая компания BI Consult, специализирующаяся на консультационных услугах в области построения систем бизнес-анализа, представила коробочное решение Business-Qlik for Retail Gas Stations, оптимизированное для сетей автозаправочных станций, разработанное на BI-платформе QlikView. Решение уже прошло апробацию в нескольких крупнейших сетях АЗС.
«За последние годы рынок АЗС существенно изменился: наблюдается централизация, небольших компаний остается все меньше, конкуренция растет, функционал автозаправочных станций расширяется – АЗС уже и супермаркет, и кафе. Чем сложнее структура сети, тем значимее становится информация о работе каждой её составляющей для принятия управленческих решений, а значит потребность в бизнес-аналитике растет, – комментирует Сергей Громов, генеральный директор компании BI Consult. – Именно поэтому мы и решили разработать отраслевое решение, в котором бы изначально учитывались все потребности современных сетей АЗС».
Отраслевое решение Business-Qlik for Retail Gas Stations позволяет анализировать данные по продаже как нефтепродуктов, так и сопутствующих товаров. Анализ реализации нефтепродуктов проводится как в стандартных для ритейла разрезах, так и в специфических. В частности, можно анализировать продажи по группам продуктов, по периодам, по отношению к ценам на нефтепродукты у конкурентов, по расположению АЗС, по среднему чеку, по посещаемости и так далее.
Продажи сопутствующих товаров можно анализировать во всех актуальных для традиционного продуктового и непродуктового ритейла разрезах. Особенностью решения является возможность анализировать кросс-продажи: например, узнать, какой нефтепродукт с какими сопутствующими товарами чаще всего покупают, есть ли зависимость от дня недели или места расположения АЗС.
«Наше решение позволяет руководству сетей АЗС выстраивать обоснованную продуктовую и маркетинговую политику, формировать программы лояльности. Например, в одном из реализованных нами проектов анализ данных показал, что даже если на соседней АЗС цена на топливо упадет на 10 копеек, обладатели карт лояльности все равно не пойдут заправляться туда: уровень сервиса в сети нашего партнера их устраивает. А это значит, что цену вслед за конкурентом можно не снижать, что безусловно оказывает влияние на прибыльность бизнеса, - рассказывает Сергей Громов. – Возможность отслеживать кросс-продажи позволяет оптимизировать закупки обеих категорий товаров. Наш опыт показывает, что более тщательное исследование данных и оперативное получение информации помогают увеличить оборот до 1 % в течение года после внедрения».
Преимуществом коробочного отраслевого решения Business-Qlik for Retail Gas Stations являются и короткие сроки внедрения: они составляют от 3 недель до 3-4 месяцев. Продолжительность проекта зависит от количества источников данных, с которыми будет интегрировано решение, а также от сложности IT-архитектуры компании. При этом первые результаты можно увидеть уже через несколько недель после старта проекта.
Решение прошло апробацию в нескольких сетях АЗС и хорошо себя зарекомендовало. Так, в рамках одного из проектов меньше чем за месяц был внедрен функционал для анализа продаж сопутствующих товаров. Пользователи получили возможность анализировать динамику продаж, проводить сравнительный и факторный анализ прибыли. В результате руководство сети АЗС получило инструмент для определения причин роста или падения прибыли. Полученные данные стали основой для коррекции продуктовой стратегии в сегменте сопутствующих товаров.
Получить более подробную информацию о функционале решения можно на сайте BI Consult http://biconsult.ru/solutions/neftegazovyy-sektor
Поделиться публикацией:
Источник: Би Ай Консалт
Подписывайтесь на наши новостные рассылки, а также на каналы  Telegram , Vkontakte , Дзен чтобы первым быть в курсе главных новостей Retail.ru.
Добавьте "Retail.ru" в свои источники в Яндекс.Новости
Загрузка
BI Consult представляет отраслевое BI-решение для сетей АЗСПетербургская консалтинговая компания BI Consult, специализирующаяся на консультационных услугах в области построения систем бизнес-анализа, представила коробочное решение Business-Qlik for Retail Gas Stations, оптимизированное для сетей автозаправочных станций, разработанное на BI-платформе QlikView. Решение уже прошло апробацию в нескольких крупнейших сетях АЗС.
«За последние годы рынок АЗС существенно изменился: наблюдается централизация, небольших компаний остается все меньше, конкуренция растет, функционал автозаправочных станций расширяется – АЗС уже и супермаркет, и кафе. Чем сложнее структура сети, тем значимее становится информация о работе каждой её составляющей для принятия управленческих решений, а значит потребность в бизнес-аналитике растет, – комментирует Сергей Громов, генеральный директор компании BI Consult. – Именно поэтому мы и решили разработать отраслевое решение, в котором бы изначально учитывались все потребности современных сетей АЗС».
Отраслевое решение Business-Qlik for Retail Gas Stations позволяет анализировать данные по продаже как нефтепродуктов, так и сопутствующих товаров. Анализ реализации нефтепродуктов проводится как в стандартных для ритейла разрезах, так и в специфических. В частности, можно анализировать продажи по группам продуктов, по периодам, по отношению к ценам на нефтепродукты у конкурентов, по расположению АЗС, по среднему чеку, по посещаемости и так далее.
Продажи сопутствующих товаров можно анализировать во всех актуальных для традиционного продуктового и непродуктового ритейла разрезах. Особенностью решения является возможность анализировать кросс-продажи: например, узнать, какой нефтепродукт с какими сопутствующими товарами чаще всего покупают, есть ли зависимость от дня недели или места расположения АЗС.
«Наше решение позволяет руководству сетей АЗС выстраивать обоснованную продуктовую и маркетинговую политику, формировать программы лояльности. Например, в одном из реализованных нами проектов анализ данных показал, что даже если на соседней АЗС цена на топливо упадет на 10 копеек, обладатели карт лояльности все равно не пойдут заправляться туда: уровень сервиса в сети нашего партнера их устраивает. А это значит, что цену вслед за конкурентом можно не снижать, что безусловно оказывает влияние на прибыльность бизнеса, - рассказывает Сергей Громов. – Возможность отслеживать кросс-продажи позволяет оптимизировать закупки обеих категорий товаров. Наш опыт показывает, что более тщательное исследование данных и оперативное получение информации помогают увеличить оборот до 1 % в течение года после внедрения».
Преимуществом коробочного отраслевого решения Business-Qlik for Retail Gas Stations являются и короткие сроки внедрения: они составляют от 3 недель до 3-4 месяцев. Продолжительность проекта зависит от количества источников данных, с которыми будет интегрировано решение, а также от сложности IT-архитектуры компании. При этом первые результаты можно увидеть уже через несколько недель после старта проекта.
Решение прошло апробацию в нескольких сетях АЗС и хорошо себя зарекомендовало. Так, в рамках одного из проектов меньше чем за месяц был внедрен функционал для анализа продаж сопутствующих товаров. Пользователи получили возможность анализировать динамику продаж, проводить сравнительный и факторный анализ прибыли. В результате руководство сети АЗС получило инструмент для определения причин роста или падения прибыли. Полученные данные стали основой для коррекции продуктовой стратегии в сегменте сопутствующих товаров.
Получить более подробную информацию о функционале решения можно на сайте BI Consult http://biconsult.ru/solutions/neftegazovyy-sektor
бизнес аналитика, азс, qlikview, bi consult, business intelligenceBI Consult представляет отраслевое BI-решение для сетей АЗС
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 67243
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 67243
Retail.ru https://www.retail.ru
https://www.retail.ru/rbc/pressreleases/bi-ay-konsalt-bi-consult-predstavlyaet-otraslevoe-bi-reshenie-dlya-setey-azs-113194/2016-07-24


public-4028a98f6b2d809a016b646957040052