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
Миграция потребления по брендам
Географическая спецификация потребления
Данные о потребителе из чековых массивов
Покупательская миссия потребителя
Изменения лояльности потребителя к брендам
Кто наш потребитель
Количественные данные о продажах
Вы сможете решать следующие задачи
Чековая аналитика позволяет выявить множество новых взаимосвязей и факторов покупательского поведения, которые не видны из количественных данных о продажах
Определить конкурентную ситуацию бренда в категории
Оценить здоровье бренда, показать доли новых, потерянных и лояльных покупателей
Оценить целевую аудиторию покупателей бренда и ее характеристики
Отследить динамику покупательского поведения: переключение с марки на марку, изменение уровня лояльности к бренду
Оценить успешность функционирования бренда, основываясь на реальных покупках
Схема работы FD Intelligence
Получение чековых массивов
01
Чековые массивы наших партнеров

Массивы крупных чековых агрегаторов

Потребительская панель
Разметка данных
02
Сопоставление существующими библиотеками данных NTech

Использвание нейронных сетей и машинных алгоритмов
Проверка результатов по ключевым показателям
04
Полученные результаты перекрестно проверяются по множеству качественных и количественных параметров
Ручная доразметка
03
Наши команда специалистов разметки обязательно проверяет результаты работы нейросети и в ручную обогащает данные, там где не справились машинные алгоритмы
Аналитика
05
Команда аналитиков проводит исследование, исходя из запросов бизнеса
Подробный отчет
06
PDF презентация или интерактивный отчет в системе Tibсo Spotfire Analyst с доступом через Web-интерфейс
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