СберАналитика поможет бизнесу изучить потребности покупателей и увеличить продажи

СберАналитика запустила новый сервис для бизнеса «Аналитика ассортимента». Новый продукт позволит предпринимателям глубже изучить свою аудиторию, избежать ее оттока, а также снизить уровень неопределенности при принятии решений.

В первую очередь «Аналитика ассортимента» будет полезна компаниям-производителям и ритейлерам. Продукт поможет найти наиболее успешные товары и ниши на рынке, а также сравнить показатели с аудиторией конкурентов. Выгоду получит и покупатель, которому предложат действительно нужные ему товары и услуги. Благодаря уникальной базе численностью более 100 млн физических лиц СберАналитика может исследовать даже труднодоступную целевую аудиторию. При этом все персональные данные защищены и не раскрываются.

Одной из первых сервисом воспользовалась оптовая компания «АгроПромТорг» (входит в ГК «Мелком»). Благодаря внедрению инструмента «Аналитика ассортимента» в свою операционную деятельность компания составила точный портрет своей аудитории, систематезировала знание о клиенте и оптимизировала маркетинговый бюджет на 15% за счет более точного таргетирования рекламных сообщений.

Станислав Карташов, вице-президент, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» Сбербанка:

«В эпоху осознанного потребления покупатель старается делать выбор максимально рационально и взвешенно. Со СберАналитикой предприниматели получают инструмент для выстраивания ассортиментной политики и долгосрочных отношений с целевой аудиторией, предугадывая её потребности и предоставляя востребованные товары и услуги».

«Аналитика ассортимента» поставляется как готовое решение, так и в версии под заказ клиента в зависимости от его потребностей и возможностей. С подробным перечнем исследуемых параметров и форматом получаемых аналитических данных можно ознакомиться на странице продукта.

В основе исследования лежат агрегированные и обезличенные массивы данных о потребительском спросе, дополненные чековой аналитикой «Платформы ОФД». Применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации (NN 2766156, 2766548, 2767465, 2770568, 2771000) и моделей машинного обучения обеспечивает высокую точность и широкое покрытие платформы.