Monthly Archives : юни, 2016

28 юни 2016

5 ползи за електронната търговия от аналитичното прогнозиране

Посетители, посещения, събития, конверсии, поръчки, прекарано време на сайта, отворени страници, абонати, средна стойност на поръчката и т.н. са малка част от ключовите метрики, които всеки онлайн търговец държи под око. Всички тези късчета данни са перфектни за аналитично прогнозиране и прогнозиране на продажбите.

Те могат да съдържат огромно количество данни, които могат да подскажат бъдещото търсене и общото представяне на онлайн платформата. А тази информация носи важни ползи, най-вече повече ефективност.

20 юни 2016

Какво е общото между бирата и памперсите? И защо

Това вероятно е една от най-популярните истории за data analytics и аналитично прогнозиране в ритейл индустрията. Доколкото ние в A4E обожаваме големите данни и страхотните истории, които стоят зад тях, не можем да се въздържим да споделим тази още веднъж.

13 юни 2016

Да превърнеш данните в изкуство

Да, всички тези пиксели, цифри, низове от данни могат да бъдат истинска и въздействаща форма на изкуство. Доколкото ние в A4E сме ангажирани с голямата наука за данните, така че да подкрепим ефективността и растежа на малките и средни предприятия, с тази публикация искаме да споделим няколко интересни примера за трансформирането на данните в изкуство.

6 юни 2016

Как аналитичното прогнозиране създаде препоръките в онлайн магазините

Всеки онлайн магазин би искал да предложи още нещо на база интересът, който потребителят е показал към един или друг продукт. Обикновено, хвърляме поглед към препоръките и ако намерим нещо интересно за себе си, се възползваме от тях. Как обаче се генерират тези препоръки и какво е общото им с големите данни и аналитичното прогнозиране?

2 юни 2016

Защо прогнозирането на търсенето и продажбите са ключови за успешния търговец?

Да се занимаваш с ритейл търговия може да бъде изключително сложна задача, пълна с множество неизвестни. Аналитичното прогнозиране и големите данни могат да предложат много в посока тяхното намаляване или дори до превръщане на неизвестните в кристално ясни величини. Задълбочената работа с данни обаче е скъпо удоволствие. Големите ритейлъри отдавна имат достъп до ползите на аналитичното прогнозиране и с негова помощ стават още по-ефективно. Това обаче повдига въпроса дали малките ритейлъри също имат достъп до тези ползи?