商品棚における商品の価格、プロモーションの時期、または配置をわずかに変更するだけでも、売上に影響を与えることができます。
- 透明性を確保するように設計された小売データ サイエンスの入手
- 店舗における成長促進要因の優先順位付け
- 商品棚の隠れた成長機会の発見
仕組み
ステップ 1
Trax が店頭施策と売上データを結び付けます
ステップ 2
データ サイエンスを使用した予測モデリング
ステップ 3
実行可能な分析情報とレコメンデーション
データが多いほど、結果は正確になります。Trax は、高品質なデータを保証するために世界最大規模の小売商品棚データベースを保有しています。機械学習、分類、クラスター分析、データ マイニングなどの専門家の協力を得て、Trax は尋ねるべき正しい質問を理解してデータ セットを操作し売上増に直接影響するレコメンデーションの実践を促します。
主要な調査
売上促進要因分析
売上に影響する店頭棚施策の内容 (商品棚上の位置、ディスプレイ、SKU の隣接度) とコストを把握します。
店頭施策の促進要因分析
現状の店頭施策の品質を把握し、各店舗の売上増を実現するためのレコメンデーションを行います
価格とプロモーション
一定期間の市場と競合他社の価格とプロモーション動向を分析して、売上増を実現するためのタイムリーな決定を下します
新商品の発売
新商品の発売をモニター、迅速化、および評価して、カテゴリ全体に対するそれらの影響を測定します。