Расширенная аналитика как инструмент эффективного трейд‑маркетинга в ритейле

Аннотация

Обоснование. В мире высокой конкуренцией на рынке табачной продукции, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации процессов анализа данных и принятия решений. Основной проблемой является обработка постоянно растущих объемов данных о продажах, которые ранее хранились и анализировались в Excel, что приводило к замедлению процессов анализа, ошибкам в расчетах и снижению эффективности маркетинговых стратегий. Для решения этой проблемы руководством компании было принято решение перейти на использование современных технологий.

Актуальность обусловлена высокой конкуренцией на рынке табачной продукции и необходимостью оптимизации процессов анализа данных и принятия решений. Ранее данные о продажах хранились и анализировались в Excel, что приводило к замедлению анализа, ошибкам в расчётах и снижению эффективности маркетинговых стратегий.

Цель – разработка и внедрение системы анализа данных и прогнозирования продаж на основе машинного обучения для повышения эффективности трейд-маркетинга.

Метод и методология проведения работы. В работе применяются методы машинного обучения, автоматизация аналитической отчётности, а также инструменты для работы с данными (PostgreSQL, Power BI, Python). Для управления выполнением скриптов обработки данных и обучения моделей, контроля обновления аналитических отчётов и интеграции системы с CRM используется Airflow.

Результаты. Разработана система обработки и анализа данных; осуществлён перенос данных из Excel в PostgreSQL с решением проблем кодировки; реализованы механизмы автоматической загрузки и конвертации данных, проведена качественная подготовка данных для анализа.

Область применения результатов.  Результаты исследования могут быть применены в компании, работающие с большими объёмами данных; сфере бизнес-аналитики и работы с большими данными; отрасли с жёсткой конкуренцией и сложными рыночными условиями.

EDN: DHNKGU