ОГЛАВЛЕНИЕ КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ СОСТАВ СИСТЕМЫ C-COMMERCE ANALYZER PREDICTOR СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ PORTFOLIO О КОМПАНИИ КУРС ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ МОДУЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ. - презентация

1

2

3 ОГЛАВЛЕНИЕ КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ СОСТАВ СИСТЕМЫ C-COMMERCE ANALYZER PREDICTOR СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ PORTFOLIO О КОМПАНИИ КУРС ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ МОДУЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ MARKETING ANALYTIC CONJOINT GEO АНАЛИТИЧЕСКОЕ ХРАНИЛИЩЕ

4 ПОЛЬЗОВАТЕЛИ MARKETING ANALYTIC А также еще около 200 компаний и государственных учреждений … РОСБАНК - один из лидеров российского банковского сектора RISO - мировой лидер на рынке цифровых дупликаторов (ризографов) МИР ДЕТСТВА - ведущий производитель на российском рынке детских товаров TANGENS МЕДСИСТЕМЫ - эксклюзивный дистрибьютер медицинского оборудования Philips Medical Systems в России, Украине и Беларуси Группа компаний ФАРМ – торгово-промышленная группа предприятий, один из лидеров рынка канцелярских товаров Группа компаний ДИЛЛ – группа торговых предприятий, один из лидеров рынка отделочных материалов Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации ФОРЕМА-КУХНИ – известный производитель кухонной мебели

5 КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ Marketing Analytic – предназначен для информационно-аналитической поддержки процесса управления маркетинговой и сбытовой деятельностью предприятия. Назначение Marketing Analytic Принципы построения системы 1. Определяющая роль аналитических задач при развитии системы, в т.ч. ее учетной части 2. Использование современных эффективных методов маркетингового анализа 3. Разделение учетной и аналитической баз данных 4. Встраиваемость в корпоративную информационную систему предприятия 5. Настраиваемость под исходные данные и решаемые задачи без помощи программистов 6. Модульность 7.Масштабируемость

6 КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ Marketing Analytic решает задачи сбора, накопления и анализа маркетинговых данных различной природы Службы маркетинга, сбыта, логистики и дирекция заинтересованы в результатах, получаемых с помощью Marketing Analytic На основе Marketing Analytic могут быть построены Маркетинговая Информационная Система и Маркетинговая Система Поддержки Принятия Решений (МИС и МСППР), поддерживающие процессы планирования и контроля маркетинговой и сбытовой деятельности

7 СОСТАВ СИСТЕМЫ Оперативное управление и накопление данных Анализ числен- ных данных анализ Экспертный OLAP, геоинформационные технологии, статистические методы и т.д. Модуль Analyzer: построение сводных аналитических отчетов, подготовка данных для других аналитических модулей Модуль GEO: отображение маркетинговых данных на цифровых географических картах Модуль Predictor: статистическое прогнозирование и сценарный анализ Клиентская база, аналитическое хранилище Модуль c-Commerce: управление продажами и маркетинговый учет Модуль Buffer: объединение данных из различных источников Модуль Conjoint: анализ потребительских свойств, разработка новых продуктов Модуль Portfolio: определение маркетинговых целей и разработка стратегии

8 C-COMMERCE Быстрый доступ к полной информации о клиенте и истории работы с ним Отслеживание выполнения взаимных обязательств участниками сделки Планирование и контроль действий сотрудников, участвующих в работе с клиентами и поставщиками Сбор и накопление данных для маркетингового анализа Оперативное управление продажами и контрактами Характеристики клиентов История взаимоотношений с клиентами Потребительские свойства товаров и услуг Заключенные и планируемые сделки Мероприятия по продвижению Особенность модуля – наиболее эффективен в компаниях с длительным циклом продаж, продающих сложные товары и услуги

9 C-COMMERCE Пример 1 : Работа с данными организована таким образом, что все сотрудники, участвующие в работе с клиентами и поставщиками, могут легко получить необходимую информацию для выполнения своих обязанностей, а руководитель осуществить планирование и контроль их деятельности.

10 C-COMMERCE Пример 2 : Для того, чтобы данные были пригодны для маркетингового анализа они должны быть хорошо структурированы. По этой причине в c-Commerce есть возможность, например, очень подробного описания маркетинговых мероприятий и товарной номенклатуры

11 АНАЛИТИЧЕСКОЕ ХРАНИЛИЩЕ Центральным звеном аналитической части комплекса является аналитическое хранилище. Оно обеспечивает накопление данных из различных источников в единой структуре. Структура хранилища делает максимально простой организацию импорта в него данных, а также процесс их выборки для построения отчетов. Хранилище построено по схеме «звезда». Все «качественные» (неколичественные) характеристики объектов анализа собираются в справочниках, все количественные характеристики – в Таблице фактов Конкуренты Продукция Условия поставки Покупатели и т.д. Таблица фактов Каналы сбыта

12 ANALYZER На основе модуля ANALYZER строится автоматизированная система расчета показателей маркетинговой деятельности предприятия, а также показателей смежных видов деятельности (логистики, финансов) Рассмотрим возможности модуля Analyzer на примере работы с данными о продажах оптовой торговой компании … Пополнение Хранилища данными, обновление настроенных отчетов, построение дополнительных отчетов Настройка показателей анализа и построение обновляемых отчетов Настройка процедуры передачи первичных данных в Хранилище из различных источников Шаг первый: Шаг второй: Шаг третий:

13 На первом этапе формируется аналитическое хранилище данных. Пример 3 : так выглядит структура «Таблицы фактов» для накопления данных о продажах компании Пример 4 : так выглядит запрос, с помощью которого осуществляется передача данных в «Таблицу фактов» из первичных источников ANALYZER Настройка структуры аналитического хранилища, включая настройку показателей и характеристик анализируемых объектов Для управления аналитическим хранилищем вместе с модулем Analyzer поставляется модуль Buffer. В его задачу входит: Организация передачи данных из первичных источников в хранилище

14 ANALYZER Пример 5 : расчет выручки и прибыли, получаемых от продажи товаров различных товарных групп в регионах Встроенный OLAP позволяет настраивать отчеты самой разнообразной структуры как для исследовательских задач, так и для задач контроля показателей деятельности компании.

15 Для анализа развития показателей существует инструмент «Динамика». В его задачу входит: расчет характеристик динамики (темпов роста, прироста и т.п.) показателей, подготовка временных рядов для прогнозирования, а также оценочное прогнозирование. Для получения более точного прогноза данные из «Динамики» экспортируются в модуль Predictor. Пример 6 : прогноз объемов продаж товарных групп в регионах с помощью метода экспоненциального сглаживания ANALYZER

16 GEO Для решения задач развития сбытовой сети необходимы специальные виды отчетов, связывающие диаграммы с объектами на географических картах. Geo снабжен специальными инструментами, позволяющими решать задачи оптимального размещения объектов на территории. Для получения отчетов можно использовать данные как из хранилища, так и из внешних таблиц. Пример 7 : отображение на карте СНГ структуры и объемов продаж, а также зон покрытия сбытовой сети

17 PREDICTOR PREDICTOR является инструментом проведения исследований и прогнозирования статистическими методами. Особенности модуля «Predictor» –возможность одновременного прогнозирования с учетом причинных взаимосвязей нескольких прогнозируемых показателей. –мощный математический аппарат (множественная регрессия, метод многоканальной авторегрессии и главных компонент, сезонная декомпозиция и др.); –отсутствие требований к специальным статистическим знаниям пользователя; –возможность вмешательства эксперта в предметной области на всех этапах прогнозирования; –простой пользовательский интерфейс.

18 PREDICTOR PREDICTOR используется для решения трех типов задач: прогнозирования, анализа «что-если», исследования причинных взаимосвязей между показателями. Источником данных могут быть модуль Analyzer или любые электронные таблицы Пример 8 : прогноз объемов продаж нескольких товарных групп учитывает общие закономерности их динамики, а результат включает не только прогнозируемые объемы продаж, но также и оценку точности прогноза

19 PORTFOLIO Модуль Portfolio предназначен для проведения маркетингового исследования на основе методик портфельного анализа, результаты которого используются для определения маркетинговых целей и разработки маркетинговой стратегии Матрица стратегических условий бизнеса по географическим регионам BCG Бостонская матрица звезды вопросительные знаки дойные коровы DPM матрица управ- ляющих политик зона инвес- тиций зона девес- тиций

20 CONJOINT Модуль Conjoint предназначен для проведения маркетингового исследования по определению значимости для клиентов различных потребительских свойств товаров и услуг Пример 9 : Важности для клиентов потребительских свойств мобильных телефонов, полученные на основе экспертных оценок консультантов компании КУРС.

21 СХЕМА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МОДУЛЕЙ СИСТЕМЫ Благодаря открытости и модульному принципу построения Marketing Analytic 5 легко встраивается в информационную систему компании Хранилище данных Portfolio: разработка стратегии Predictor: прогнозиро- вание Analyzer: проведение многостороннего анализа GEO: пространст- венный анализ Модуль GEO поставляется только совместно с модулем Analyzer C-Commerce: учет и тактическое планирование Данные о рынке Данные любых учетных систем, например, 1С Buffer: подготовка данных для передачи в Хранилище Conjoint: разработка новых продуктов

22 СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ Особенности архитектурной реализации Модули C-Commerce и Analyzer разработаны на основе клиент-серверной технологии, построенной на СУБД MS SQL Модули Portfolio, Conjoint и Predictor являются локальными программами,поддерживающими файловый обмен с модулем Analyzer Модуль GEO является дополнительной функциональной надстройкой к модулю Analyzer Системные требования Сервер компьютер IBM PC или совместимый; системный процессор P- III, 500 MHz и выше объем оперативной памяти 256 Мб и более; свободное дисковое пространство не менее 200 Мб без учета объема, необходимого для размещения анализируемых данных; операционная система MS Windows 9X/NT/2000/XP (рекомендуется NT4 Server c ServicePack не ниже 6 и установленным Internet Explorer версии не ниже 4.02). Клиент компьютер IBM PC или совместимый; системный процессор P- II и выше; объем оперативной памяти 128 Мб и более (рекомендуется не менее 256 Мб); свободное дисковое пространство не менее 20 Мб операционная система MS Windows 9X/NT/2000/XP.