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Azienda che opera nel retail, analisi campagne marketing

Esigenze: il Cliente è un’azienda che opera nel retail. L’area marketing ha la necessità di analizzare l’andamento delle campagne. Nello specifico vuole poter 1) navigare i dati partendo dal totale complessivo per tutta la catena fino ad arrivare al massimo dettaglio, cioè la singola transazione, su una mole di dati superiore ai 2 miliardi di righe. 2) Vuole capire l’andamento delle vendite per copertura di zona, a seconda del prodotto considerato o del tipo di clientela e 3) analizzare gli impatti che hanno sui cluster le campagne di produzione messe in atto. 4) Vuole vedere gli effetti delle raccolte a punti, delle promozioni e dei buoni sconto distribuiti alla cassa. Serve che il 5) Cliente possa confrontare in modo efficiente i risultati di vendita ottenuti su due diversi insiemi di transazioni definiti dinamicamente dall’utente. 6) Ogni cluster, infine, deve poter esser definito dall’utente, e le risposte devono essere immediate.

Soluzioni: grazie al team di ITReview e alla tecnologia Qlik, è stato implementato un sistema di analisi, con parametri governabili interamente dagli utenti.

Nonostante i dati trattati superino i 2 miliardi di righe tra scontrini e promozioni, il sistema permette una navigazione libera real time, con possibilità di analisi pressoché illimitate e tempi di risposta immediati. All’interno della dashboard creata è possibile che confrontare i risultati ottenuti per due differenti insiemi di transazioni selezionabili dall’utente, attraverso cluster dinamici. Questa funzionalità permette di applicare ai dati, nello stesso momento, due o più insiemi di filtri tra loro indipendenti, è così possibile vedere contemporaneamente le stesse misure calcolate per esempio su intervalli temporali diversi, prodotti diversi o zone diverse.

Nella dashboard abbiamo calcolato:

  • Statistiche sul valore e sul numero di pezzi fatturati
  • Statistiche sulle visite dei clienti
  • Statistiche sulla spesa effettuata dai clienti

Queste misure sono analizzabili filtrando i dati su:

  • Fascia temporale (anno, mese, giorno)
  • Cliente e segmentazione (con carta di fidelizzazione, età, e molto altro ancora)
  • Punto di vendita e zona
  • Prodotto venduto e relativi raggruppamenti
  • Promozioni e sconti effettuati

Pubblicato il 2017-06-17

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