Data analytics applications focused on the needs of small & medium enterprises. How they can benefit from demand prediction, sales forecasting and data projections.
Way too many among the managers of small & medium enterprises feel they are too small or they are not yet prepared to benefit from applied data science. Sometimes they are right and sometimes wrong. This is rising the question, when actually a business is ready to generate more profits/savings out of their existing data? How big it should be before consideration of data crunching. If a manager doesn’t dig deep enough into capabilities of applied data science or doesn’t have data analytics expert or at least consultant by their side, it is quite easy to miss significant opportunities for positive change and growth. This blog post is focused on this specific perception.
Let’s focus on businesses taxonomy regarding of their data maturity. They are five (relatively broad) levels of business data utilization as you can see from the graphic bellow.
Q-Commerce is the natural evolvement of E-Commerce, especially in the grocery segment. The always-on culture of smartphones made us more immediate including our purchasing habits. The Q-Commerce segment grew rapidly during the COVID-19 pandemics due to its convenience and fast delivery, up to 30, or even 15 minutes in some instances. It is like the corner shop but at your front door. How nice, isn’t it?
How Q-Commerce is possible?
Unlike brick and mortar retailers, Q-Commerce vendors have a limited assortment and a bit higher but still affordable pricing. They rely on so-called Dark Stores, a small warehouse full of groceries located throughout the city. As bikes, scooters, and bicycles are faster in congested urban traffic, customers can expect delivery within half an hour or less.
Пандемията от COVID-19 е катаклизъм без еквивалент в съвремието. Държави от цялото земно кълбо се оказаха в напълно нова и в повечето случаи – напълно неочаквана ситуация. Това се отнася както за правителства и бизнеси, така и за потребителите.
Ритейл секторът е разтърсен от рязката промяна, която принуди някои търговци на дребно да затворят физическите си обекти, други да преструктурират работата си в посока онлайн търговия, а трети бяха изправени пред драстичен скок в търсенето. В момент, в който потребителското поведение се променя рязко, реакцията на търговците е ключова – от нея може да зависи тяхното бъдеще.
В тази публикация ще се фокусираме върху онлайн търговец на хранителни и потребителски стоки, който трябваше да посрещне близо два пъти по-голямо търсене през първите седмици от извънредното положение, наложено от COVID-19.
Да посрещнеш нуждите на клиентите си е основата на един успешен бизнес в търговията на дребно. Неспособността да се справиш с тази задача може да те изтласка от пазара и то по-скоро рано, отколкото късно. Някои търговци разчитат на усета си за пазара, но ние като експерти по анализ на големи данни сме запознати отблизо с максимата, формулирана от Артър Конан Дойл: „Да теоретизираш без данни е капитална грешка“.
Само се замислете! Без кредитния бизнес, повечето от нас не биха могли да си купят жилище или други стоки, когато се нуждаем от тях. Бизнесът трябва да може да расте, разширява и иновира с необходимото темпо. Кредитът е горивото на всяка икономика и това далеч не е тайна.
Но какво стои зад кредитния бизнес? Как той решава дали един или друг потенциален кредитополучател ще бъде изряден платец?
Всичко започва през 70-те, когато Брус Хендерсън създава т. нар. Бостънска матрица. Нейната цел е да помогне на бизнеса в анализа на представянето на определен продукт в рамките на цялата продуктова линия. Бостънската матрица е семпъл, но в същото време ефективен подход, стига да бъде правилно приложен. Собствениците и мениджърите на ресторанти също могат да се възползват от него. В техния сектор, Бостънската матрица е известна още и като меню инженеринг. Това е базиран на данни подход за стимулиране на ръст на печалбите и в тази публикация ще споделим детайли точно в тази посока.
Бостънската матрица е семпла аналитична диаграма, показваща бизнес данни по удобен начин, така че да предостави възможност за взимане на информирани решения на база представянето (като печалба и оборот) на отделните продукти. Този подход за визуализиране на бизнес данни, известен още като портфолио диаграма може да бъде приложен не само към продукти. Такава диаграма може да се създаде за клиенти, маркетинг дейности, източници на приход и т.н. Бостънската матрица е подходяща дори за неправителствени организации, организиращи кампании по набиране на средства.
В A4Everyone знаем, че анализът на данните може да доведе до подобрена бизнес ефективност във всяка индустрия, включително при най-малките предприемачи. Ето защо, създадохме уебинар насочен към хлебари, пекари и сладкари, за да разкажем нашия опит при намаляването на непродадената и съответно бракувана стока и в същото време да увеличат продажбите си. В нашия уебинар предлагаме информация за това как едно перфектно планиране ще балансира между потребителско търсене, предлагане, производство и срок на годност на продуктите.
Без значение дали ни харесва или не, живеем в свят, в който много хора гладуват, докато в същото време огромни количества храна се изхвърлят от потребители, търговци, производители и т.н. Изхвърлянето на храна е проблем не само защото е пропусната възможност да се помогне на хора в нужда. Това е проблем, защото веднъж изхвърлена, храната трябва да отиде в инсинератор или на сметището. Ако не бъде изгорена в завод за отпадъци, на сметището храната се разгражда до метан, който от своя страна допринася за парниковия ефект и подхранва климатичните промени в негативна посока. Говорейки за изхвърлянето на храна, трябва да знаем, че една изхвърлена ябълка, например, означава изхвърлянето на около 100 литра вода, необходими за нейното отглеждане. Водният отпечатък на телешкото е 7 тона вода.
On May 18th, 2017 we are going to make quite useful webinar targeted to bakery, pastry & cake shop business owners. Its focus is on different factors affecting sales, profitability and the tiny balance between demand and supply. We all know this is crucial if you want to provide your customers with fresh production.
