FD Intelligence

Анализ чековых данных

FD Intelligence - продукт, который помогает нашим партнерам выстраивать эффективную маркетинговую стратегию на основе анализа массива чековых данных, выявления целевых групп потребителей и их привычек
Анализ потребителя
Чековая аналитика позволяет выявить множество новых взаимосвязей и факторов покупательского поведения, которые не видны из количественных данных о продажах
Вы сможете решать следующие задачи
Оценить успешность функционирования бренда, основываясь на реальных покупках
Отследить динамику покупательского поведения: переключение с марки на марку, изменение уровня лояльности к бренду
Оценить целевую аудиторию покупателей бренда и ее характеристики
Оценить здоровье бренда, показать доли новых, потерянных и лояльных покупателей
Определить конкурентную ситуацию бренда в категории
Изменения лояльности потребителя к брендам
Кто наш потребитель
Покупательская миссия потребителя
Географическая спецификация потребления
Миграция потребления по брендам
Количественные данные о продажах
Данные о потребителе из чековых массивов
Схема работы FD Intelligence
Получение чековых массивов
Проверка результатов по ключевым показателям
Ручная доразметка
Аналитика
Подробный отчет
Разметка данных
01
04
03
05
06
02
Чековые массивы наших партнеров

Массивы крупных чековых агрегаторов

Потребительская панель
Полученные результаты перекрестно проверяются по множеству качественных и количественных параметров
Наши команда специалистов разметки обязательно проверяет результаты работы нейросети и в ручную обогащает данные, там где не справились машинные алгоритмы
Команда аналитиков проводит исследование, исходя из запросов бизнеса
PDF презентация или интерактивный отчет в системе Tibсo Spotfire Analyst с доступом через Web-интерфейс
Сопоставление существующими библиотеками данных NTech

Использвание нейронных сетей и машинных алгоритмов
01
Получение чековых массивов
  • Чековые массивы наших партнеров
  • Массивы крупных чековых агрегаторов
  • Потребительская панель
02
Разметка данных
  • Сопоставление существующими библиотеками данных NTech
  • Использвание нейронных сетей и машинных алгоритмов
03
Ручная доразметка
  • Наши команда специалистов разметки обязательно проверяет результаты работы нейросети и в ручную обогащает данные, там где не справились машинные алгоритмы
04
Получение результатов по ключевым показателям
  • Полученные результаты перекрестно проверяются по множеству качественных и количественных параметров
05
Аналитика
  • Команда аналитиков проводит исследование, исходя из запросов бизнеса
06
Подробный отсчет
  • PDF презентация или интерактивный отчет в системе Tibсo Spotfire Analyst с доступом через Web-интерфейс