Какой бывает аналитика для розницы

Вы научитесь

Работать с типовыми конфигурациями «1С» и BI-системой «1С:Аналитика»

Управлять проектами по внедрению и доработке системы автоматизации учёта

Оптимизировать процесс создания запросов

Собирать и анализировать бизнес‑требования, моделировать процессы

Составлять технические задания и ставить задачи разработчикам

Вести коммуникацию с заказчиками и обучать пользователей

Мы обучаем настройке «1С:ERP». Этот навык очень востребован среди 1С-аналитиков

Где искать работу аналитику данных

Искать работу можно на агрегаторах, на специальных площадках и по знакомству.

Площадок с вакансиями много. Можно пойти на агрегаторы вакансий — HeadHunter, «Хабр Карьеру» и другие. Если есть желание выйти на международный рынок, лучше всего искать работу на LinkedIn. Ещё есть каналы в Telegram — например, getmatch и careerspace.

Начинающим аналитикам данных полезно ходить на мероприятия IT-тематики и знакомиться там с работодателями и IT-специалистами. А ещё можно вступить в профессиональные сообщества в социальных сетях.

Чем больше усилий вы приложите, тем выше шанс быстро найти работу. Вот несколько советов начинающим аналитикам данных:

• Участвуйте в соревнованиях или создайте пет-проект — проект, который разрабатывают не на заказ, а для себя. Его можно включить в портфолио и показать при трудоустройстве.
• Готовьтесь к собеседованию — повторите технический материал, а также почитайте о компании, в которую вы идёте на интервью. Важно разбираться в контексте, чтобы показать свою заинтересованность на собеседовании.
• Оформите резюме. Желательно, чтобы оно включало проекты и решённые задачи. Также стоит упомянуть курсы, которые вы проходили.

Не бойтесь откликаться на вакансии, которые вам интересны, но под требования в которых вы не подходите. Зачастую решение о найме принимают не на основе резюме, а после личной встречи, на которой вы можете показать себя с лучшей стороны.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными: собирает, обрабатывает их и делает выводы на их основе. Эти выводы помогают принимать бизнес-решения.

Аналитик ищет закономерности в данных — а они бывают как довольно очевидные, так и неявные. Когда аналитик обнаруживает неявные закономерности, это называют инсайтом — от английского insight, что значит «понимание», «интуиция».

Вот пример закономерностей, с которыми работает аналитик. Компания продаёт товары на маркетплейсе. Руководитель ставит аналитику задачу: нужно понять, как изменить цены на товары, чтобы продавать больше.

Аналитик изучает данные и замечает, что некоторые товары охотнее покупают перед выходными. Он делает вывод: возможно, это значит, что перед выходными цены на такие товары стоит повышать. Или аналитик находит другую закономерность: молодые люди покупают товары определённой категории чаще, чем старшее поколение. Аналитик делает вывод: возможно, необходимо снизить цены на эти товары, чтобы привлечь новых клиентов.

Аналитик может работать как в офисе, так и удалённо. Но чем ближе он к бизнес-процессам, тем больше ему нужно общаться с сотрудниками компании. Поэтому аналитиков чаще нанимают на работу в офисе.

Также аналитик данных может работать на фрилансе и вести несколько проектов одновременно. Но искать задачи на фрилансе сложнее — в основном компании ищут сотрудников в штат.

Главное об аналитиках данных в 4 пунктах

• Аналитик данных (data analyst) — это специалист, который работает с данными. Он собирает их, обрабатывает и делает выводы на их основе. Аналитик данных может работать удалённо и в офисе, в штате и на фрилансе. Но чаще компании ищут специалистов в штат, в офис.
• В аналитике данных высокие зарплаты. Средний доход в России — 107 тысяч рублей в месяц. Рост от джуна до сеньора занимает в среднем 4–5 лет, и за это время можно увеличить доход до 300 тысяч рублей в месяц.
• Аналитик данных должен знать математику и статистику, уметь программировать на Python, R и SQL, работать с Excel и BI-системами. Аналитика подойдёт людям, которые любят решать головоломки и неординарные задачи.
• Есть три точки входа в аналитику — смежная отрасль, вуз и курсы. Курсы — хорошее решение и для тех, кто хочет освоить аналитику с нуля, и для тех, кто хочет перейти в неё из смежной отрасли или дополнить знания, полученные в вузе.

Источник: S

killbox

Понравилась статья?

Поделитесь с друзьями!

Читайте также

Бизнес-аналитика

Для эффективного управления данными многие компании используют инструменты бизнес-аналитики (BI), которые обеспечивают структурирование и визуализацию данных, являясь примером описательной аналитики. 

Розничные продавцы часто внедряют базовые решения BI, такие как функции внутри систем ERP или импорт данных в Microsoft Excel. Более продвинутые розничные компании предпочитают специализированное программное обеспечение BI, такое как:

⦁ Power BI

⦁ Apache Spark

Эти программы поддерживают множество источников данных, предлагают улучшенные визуализации и позволяют определенную степень взаимодействия с данными. В сложных BI-системах часто задействуют специалистов по обработке данных, которые используют программирование (например, на Python) для более гибкой работы с данными, визуализации и моделирования. 

Несмотря на значительные преимущества, эти системы требуют значительного человеческого вмешательства и времени, особенно в крупных розничных сетях. Многие розничные компании создают специализированные аналитические команды. Сложные аналитические системы позволяют автоматизировать многие ручные процессы.

Сколько зарабатывает аналитик данных

Бизнесу нужна качественная аналитика, а квалифицированных специалистов на рынке пока ещё не так много. Поэтому в аналитике данных сравнительно большие зарплаты.

Рассмотрим зарплату специалистов в штате, которую предлагают на HeadHunter. Доход зависит от ступени квалификации — их три: джун, мидл и сеньор.

Джуниор — начинающий специалист. Работодатели ждут, что он освоил SQL на базовом уровне, может писать простой код на Python, знает Excel и работает с базами данных. Его зарплата — от 40 тысяч до 80 тысяч рублей в месяц.

Мидл — специалист с опытом работы от года. Он хорошо знает SQL и Python, статистический анализ, моделирование. Мидл может претендовать на зарплату от 100 до 200 тысяч рублей в месяц.

Сеньор — специалист с опытом работы от трёх лет. Он знает языки программирования на продвинутом уровне, отлично разбирается в статистическом анализе и визуализации данных. А ещё понимает, как устроены бизнес-процессы, умеет общаться с бизнес-заказчиками и разработчиками. Сеньор может получать от 150 до 300 тысяч в месяц.

Аналитик данных может зарабатывать и больше — только на HeadHunter в июле 2023 года было более 150 вакансий с доходом более 315 тысяч рублей в месяц. Столько предлагают мидлам и сеньорам с хорошими скиллами, а также тем, кто готов занять позицию старшего аналитика или руководителя отдела.

Чем занимается 1С-аналитик

Изучает бизнес-процессы в компании. Оценивает, какие изменения можно внедрить для оптимизации работы. Узнаёт запрос заказчика

Настраивает конфигурацию «1С:ERP» с учётом особенностей компании или подбирает другое решение. Ставит задачи 1С-разработчикам и проводит тестирование системы

Документирует новый процесс и обучает сотрудников пользоваться обновлённой системой. Презентует результат работы заказчику

•  до 1 года

• Middle-специалист
  с опытом 1–3 года

• Senior-специалист
  с опытом более 3 лет

Курс подойдёт тем, кто уже работал с 1С, и тем, кто с нуля хочет освоить навыки специалиста на продвинутом уровне. Вы научитесь работать с большими файлами и оптимизировать запросы, изучите «1С:Аналитику» и потренируете гибкие навыки, чтобы грамотно выстраивать коммуникацию с заказчиками и обучать пользователей.

Выполните 7 масштабных проектов для портфолио

Создание запросов для пользовательской системы

Разработаете запрос по заданным условиям выборки и создадите собственные варианты отчетов для пользователей системы

Выдаём диплом о профессиональной переподготовке и свидетельство от «1С»

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём диплом установленного образца, который можно показать работодателю.

Курс проходит сертификацию в «1С», поэтому кроме диплома выпускники получат свидетельство «1С» с уникальным номером, который хранится в базе «1С». Нетология является Центром сертифицированного обучения «1С» — это гарантия качества курса.

Научим составлять резюме и проходить интервью

Разберём ваш предыдущий опыт, определим сильные стороны и поможем составить успешное резюме. Научим презентовать себя и проведём тест-драйв интервью.

Поможем наработать практику и оформить портфолио

Приобретёте практический опыт и наполните портфолио ещё во время обучения. Разберёте тестовые задания от работодателей и сможете принять участие в их проектах.

Предложим стажировки
и проекты от партнёров

Предоставим доступ к карьерной странице со стажировками и вакансиями от партнёров Нетологии. Будем делиться подборками с новыми интересными вакансиями.

Воркшопы и много практики

Вы сможете сформировать портфолио, выполняя задания компаний-партнёров Нетологии или проходя у них стажировки. Сфокусируетесь на практике, откликах и результате. Поработаете над реальными заданиями, защитите свои решения и получите развивающую обратную связь.

студентов нашли работу с помощью Центра развития карьеры

компаний-партнёров в базе Нетологии для отработки практики

Предложение для компаний

Вы можете обучить сотрудников на этом курсе. Адаптируем программу под ваш бизнес и предоставим отчёты об успеваемости. При обучении сразу нескольких сотрудников — более выгодная стоимость.


Оставьте заявку, мы свяжемся с вами, чтобы подготовить индивидуальное предложение.

Даю согласие на обработку моих персональных данных

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.

Частями без переплат

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

1С-аналитик: расширенный курс

Частями без переплат

Вернём деньги, если обучение не подойдёт

Запишитесь на курс или получите консультацию

Чем расширенный курс отличается от базового?

Базовый курс больше подходит для старта в профессии: мы делаем акцент на навыки, необходимые начинающему специалисту. Если вы хотите быстрее выйти на рынок, эта программа для вас.

В расширенном курсе помимо базовой подготовки вы изучите темы по обмену и переносу данных, оптимизации запросов и отчётов, глубже погрузитесь в бизнес-анализ, научитесь проводить тестирование и обучение пользователей. Таким образом вы сможете повысить свою профессиональную ценность в глазах работодателя.

Я бухгалтер, работаю с конфигурацией «1С:Бухгалтерия». Могу ли я стать 1С-аналитиком?

Безусловно, знание одной из типовых конфигураций будет для вас преимуществом, вы сможете быстрее освоить навыки 1С-аналитика. На наших программах учатся много бухгалтеров, по их мнению, курс — отличная возможность для карьерного роста. 1С-аналитик должен разбираться в конфигурациях и бизнес-процессах. Всё это мы подробно разбираем на курсах.

Нужно ли покупать что-то для работы с платформой «1С»?

Мы работаем в учебных базах, которые закупаем непосредственно у компании «1С». Все расходы на нашей стороне, доступ к базам предоставляется на время обучения всем студентам.

Доступ к «1С:ИТС» бесплатный?

«1С:ИТС» — это библиотека знаний по продуктам «1С», доступ к ней на год стоит от 12 000 до 70 000 рублей, но мы предоставляем его бесплатно. Обычно доступ выдаётся после вводных модулей, когда начинается работа с конфигурациями. Однако по запросу можно открыть его и раньше — для этого нужно связаться с куратором.

Система «1С» постоянно обновляется. Насколько актуально обучение?

Компания «1С» на самом деле регулярно вносит изменения в свои продукты, поэтому у нас на программе большая часть занятий — вебинары в прямом эфире. Наши эксперты первыми узнают об обновлениях и рассказывают о них на занятиях. Помимо этого мы предоставляем студентам доступ к базам «1С:Фреш», которые автоматически обновляются после изменений.

Чем занимается аналитик данных

Все аналитики данных решают следующие задачи:

• Сбор данных. Аналитику нужно понять, какие данные могут потребоваться для решения задачи и где их можно найти. Он берёт данные из внутренних и внешних источников — онлайн-сервисов, документов и баз — и объединяет их для дальнейшей работы.
• Обработка данных. Аналитик удаляет ненужные данные, очищает их от ошибок и повторов. Решает, как их можно отсортировать, и упорядочивает.
• Интерпретация. Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.
• Построение отчётов. Аналитик готовит отчёты и визуализирует их: делает графики и диаграммы.
• Выводы. Выводом может служить результат логического умозаключения или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу о том, что стоит сделать, чтобы улучшить результаты.

В аналитике данных много направлений и, следовательно, есть разные специализации. Например, бывают маркетологи-аналитики, продуктовые аналитики, бизнес-аналитики, финансовые аналитики. Все они решают задачи, о которых мы говорили выше. Но методы анализа, метрики и объекты, с которыми работают специалисты, различаются.

Например, маркетологи-аналитики, скорее всего, будут работать с воронками продаж, сегментацией аудитории и юнит-экономикой. Продуктовые аналитики — с системой продуктовых метрик, мониторингом KPI и анализом причин и следствий. Бизнес-аналитики — с бизнес-процессами: эти специалисты больше других погружены в детали работы компании.

Что должен знать и уметь аналитик данных

Аналитик данных комбинирует в работе методы математики, программирования и анализа бизнес-процессов. Вот что должны знать и уметь все аналитики.

Знать математику и статистику. Аналитику данных необходимо знание теории вероятности, линейной алгебры, математического анализа и углублённой статистики. Это важно для анализа данных — например, для поиска закономерностей и аномалий — и для построения прогнозов. Значительная часть математических функций уже реализована в Python и функциях Excel, поэтому важно именно понимание теории.

Уметь программировать. Языки программирования нужны, чтобы автоматизировать работу. На них пишут запросы к базам данных, с их помощью обрабатывают данные и строят отчёты. Чаще всего от аналитика данных ожидают, что он владеет языками Python, R, SQL.

Уметь работать с таблицами Google и Excel. Большинство данных, с которыми работает аналитик, содержится в таблицах. Кроме того, в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.

Уметь работать с инструментами визуализации. Это могут быть такие BI-системы, как Power BI, Tableau, Qlik. Они нужны, чтобы предоставлять данные в виде дашбордов. Так сотрудникам компании проще пользоваться полученной информацией.

Понимать потребности бизнес-заказчиков. Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса сделанные им выводы.

Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик взаимодействует с сотрудниками компании гораздо чаще, чем, например, с разработчиками и дата-инженерами. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.

Кроме того, есть набор специфических навыков для разных специальностей. Например, маркетолог-аналитик и веб-аналитик должны уметь работать с «Яндекс Метрикой» и Google Analytics, а финансовый аналитик — с бухгалтерской отчётностью.

Несмотря на то что аналитики данных работают в разных областях, для специалистов характерны общие личные качества: аналитический склад ума, внимательность и усидчивость. Аналитик должен обладать здоровым скептицизмом и быть готовым постоянно учиться.

Примеры приложений для анализа розничных данных

Одна из главных причин  для использования аналитики данных в процессе принятия решений — это возможность принимать решения на основании достоверных расчетов ( неопровержимых цифр), а не просто на чьем-то опыте и мнении.

Аналитика также может помочь понять, что происходит с бизнесом гораздо более детально, чем вы могли бы в другом случае.

На практике розничный продавец может использовать аналитику данных чтобы:

⦁ понимать стоимость и количество товаров, проданных при среднем заказе;

⦁ определять, каких продуктов продается больше всего, каких меньше всего и выявлять продукты с промежуточными результатами;

⦁ определять самых ценных клиентов;

⦁ узнавать, каким был истинный спрос, а также прошлые потери в продажах;

⦁ определять оптимальные рекомендуемые объемы заказов и рекомендуемое количества закупок и их распределение;

⦁ устанавливать оптимальную цену на конкретный продукт в любой конкретной торговой точке.

Эти (и другие) аналитические данные помогут лучше понимать показатели вашего бизнеса и внедрять стратегии, которые помогут вам достичь желаемого.

По мере роста бизнеса анализ данных должен стать ключевой частью процесса принятия решений и разработки эффективных продающих стратегий.

Поэтому неудивительно, что на рынке существует большая индустрия решений для розничной аналитики. Ниже мы обсудим некоторые из этих решений, как они работают и какие преимущества вы могли бы получить от их использования.

Чем занимается аналитик данных

Работу аналитика данных можно описать простыми словами так: он получает из больших данных полезную информацию, на основе которой можно принимать правильные решения.

Вот задачи, которые решают все аналитики данных:

• Сбор данных. Аналитик берёт данные из внутренних и внешних источников — онлайн-сервисов, документов и баз — и объединяет их для дальнейшей работы.
• Обработка данных. Аналитик удаляет ненужные данные, очищает их от ошибок и повторов. Решает, как их можно отсортировать, и упорядочивает. На практике это занимает до 80% всей работы аналитика.
• Интерпретация. Аналитик ищет закономерности в данных и выявляет аномалии. Выясняет, как метрики влияют друг на друга, и рассчитывает необходимые для бизнеса показатели.
• Построение отчётов. Аналитик готовит отчёты и визуализирует их, то есть представляет результат работы в виде, например, графиков и диаграмм.
• Выводы. Это может быть логическое умозаключение или рекомендация. Например, аналитик может выяснить, почему изменилась какая-то метрика, или выдвинуть гипотезу: что можно сделать, чтобы улучшить результаты.

Набор других задач специалиста определяется тем, с какими данными он работает.

На чём могут специализироваться аналитики данных

Специализаций у аналитиков данных много. Расскажем о некоторых из них.

Маркетолог-аналитик. Это специалист, который анализирует рынок, конкурентов, поведение покупателей и вообще весь маркетинг компании. На основе анализа он может построить маркетинговую стратегию, распределить бюджет или дать рекомендации по тому, что изменить, чтобы результаты улучшались. Его глобальная цель — сделать так, чтобы компания зарабатывала больше. 

Продуктовый аналитик. Это специалист, который помогает бизнесу понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, например с онлайн-сервисом. Продуктовый аналитик исследует метрики и предполагает, как можно их улучшить. 

Бизнес-аналитик. Специалист, который занимается сбором, хранением и анализом данных о результатах деятельности компании. Он автоматизирует отчётность, тестирует гипотезы, моделирует ситуации, ставит задачи разработчикам, внедряет специализированные IT-системы — например, ERP, CRM. 

Гейм-аналитик. Этот специалист собирает и анализирует данные, которые помогают понять, интересна ли игра пользователям или в ней нужны изменения. Например, он может оценить, как меняется среднее время, которое пользователи проводят в игре, или какие действия они совершают чаще. Гейм-аналитик обычно работает вместе с геймдизайнером и гейм-продюсером.

Финансовый аналитик. Это специалист, который помогает бизнесу управлять финансами. Цель его работы — изучить, что происходило с финансами в прошлом, и прогнозировать будущие финансовые данные. Он может, например, строить финансовые модели для новых проектов или рассчитывать их срок окупаемости. 

Системный аналитик. Это специалист, который работает с IT-системами. Он переводит требования к IT-продукту с языка бизнеса на язык разработки и контролирует процесс создания продукта вплоть до запуска в работу. Он должен сделать так, чтобы на всех уровнях системы — от баз данных до пользовательского интерфейса — всё работало корректно. 

Веб-аналитик. Этот специалист анализирует данные об интернет-пользователях. Например, анализирует, как ведут себя посетители сайта, и предполагает, что можно изменить, чтобы они чаще оформляли заказы. Веб-аналитик нужен компаниям, которые продвигают продукты в интернете. 

Есть и другие направления работы. Например, 1С-аналитик отвечает за внедрение продуктов компании «1C», аналитик маркетплейсов — за анализ данных о продажах на этих площадках, UX-аналитик — за анализ данных о том, как пользователи взаимодействуют с сайтом или приложением.

Когда следует обновить розничную аналитику?

Если вы ведете розничный бизнес и хотите добиваться успеха, важно владеть ситуацией. По мере роста вашего бизнеса увеличиваются и объемы данных, а также сложность задач. Если вы начинаете теряться в данных или чувствуете, что старые методы аналитики уже не работают как надо, возможно, пришло время подумать об обновлении ваших аналитических инструментов.

Вот простой чек-лист для оценки необходимости обновления розничной аналитики:

1. Глубина анализа данных: насколько детальный анализ требуется для решения ваших бизнес-задач?

2. Доработка в прогнозах: сталкиваетесь ли вы часто с необходимостью вручную корректировать прогнозы?

3. Интеграция аналитических инструментов: взаимосвязаны ли между собой различные аналитические системы в вашем бизнесе?

4. Повторение ошибок: склонны ли вы повторять одни и те же ошибки из года в год?

5. Проблемы со складскими запасами: есть ли у вас проблемы с нехваткой продукции, излишками или упущенными продажами?

6. Уценки в конце сезона: остаются ли у вас излишки товара, которые требуют уценки?

7. Продукты без истории продаж: есть ли у вас эффективный способ работы с новыми продуктами, у которых нет истории продаж?

На основе ваших ответов на чек-лист вы сможете понять, нужно ли вам улучшать свои аналитические методы. Однако остерегайтесь распространённой ошибки — анализа, который парализует принятие решений. 

Что нужно знать и уметь, чтобы работать аналитиком данных

Аналитик данных использует в работе математические методы, программирование и специальные сервисы. Перечислим то, что требуется каждому аналитику.

Знать математику и статистику. А именно математический анализ, линейную алгебру, численные методы, математическую статистику, дискретную математику. Это разделы математики, изучить их можно в вузе или на курсах для аналитиков.

Знать теорию нужно, чтобы правильно обрабатывать и анализировать данные, искать закономерности и зависимости, в том числе неявные. Ещё эти знания нужны для формирования и проверки гипотез.

Владеть языками программирования. Написание кода — неотъемлемая часть работы аналитика при обработке данных. Чаще всего используют следующие языки программирования:

• SQL. Довольно простой язык. Полезен для первого знакомства с данными.
• Python и R. Языки более высокого уровня, с их помощью можно выявлять сложные закономерности. Также они помогают визуализировать данные, что тоже полезно для аналитики.

Уметь работать с таблицами в Google и Excel. Почти все данные, с которыми работает аналитик, содержатся в таблицах. Также в Excel и «Google Таблицах» обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты.

Уметь работать с инструментами визуализации. Например, с Power BI, Tableau, Qlik. В них строят дашборды — интерактивные информационные панели, которые получают данные из других систем и отображают их в понятном виде.

Понимать потребности бизнес-заказчиков. Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает. Только так он сможет определить, что означают для бизнеса полученные выводы.

Уметь общаться с людьми нетехнических специальностей. Аналитик часто взаимодействует не только с разработчиками и дата-инженерами, но и с другими сотрудниками. Поэтому он должен уметь объяснять даже самые сложные вещи понятным языком, избегая технических терминов.

Как стать аналитиком данных

В аналитике данных можно стартовать с нуля, без опыта: занять позицию стажёра и научиться всему на практике. Многие компании готовы обучать молодых специалистов. Но на старте зарплата будет небольшой — около 50 тысяч рублей.

Найти работу легче тем, у кого уже есть опыт решения задач, связанных с аналитикой. Поэтому в анализ данных часто приходят специалисты из смежных отраслей. Например, разработчики — они уже знакомы с языками программирования, или маркетологи — они умеют работать с системами аналитики на базовом уровне.

Также шансы попасть на стажировку повышаются у тех, кто прошёл профильные курсы. Курсы позволяют освоить главное — понять, как работает аналитика, научиться работать с базами данных и отчётами и строить дашборды. Более сложные скиллы можно получить на практике.

Высшее образование не обязательно. Но оно будет преимуществом для тех, кто строит карьеру. Есть профильные программы высшего образования для аналитиков, но подойдут и другие. Например, часто в эту сферу приходят люди с математическим или экономическим образованием.

Источник: Skillbox Media

Понравилась статья?

Поделитесь с друзьями!

Читайте также

Ваше резюме после обучения

1C-аналитик уровня middle

Работа с типовыми конфигурациями «1С»

Управление проектами по внедрению и доработке системы автоматизации учёта

Работа с большими файлами в системе «1С»

Оптимизация процессов составления запросов и работа с отчётами

Выбор инструментов и методов для сложных аналитик

Работа со средствами обмена данными 

Владение методиками переноса данных

Взаимодействие «1С» с внешними сервисами

Разработка схем потоков данных

Сбор и анализ бизнес-требований и моделирование бизнес-процессов

Составление технических заданий и постановка задач разработчикам

Подготовка и проведение обучения пользователей

Платформа по автоматизации учёта

Приложение для моделирования рабочих процессов в нотации 

Интерактивная доска для совместной работы

Инструмент для автоматизации тестирования

Инструмент для создания запросов в «1С»

Система компоновки данных

Система компоновки данных

Инструмент для построения отчётов и вывода информации со сложной структурой

BI-система для интеллектуального анализа данных 

Прогнозирование продаж

Прогнозирование продаж — это одно из ключевых направлений применения аналитики данных в розничной торговле. 

Проще говоря, прогнозирование продаж — это процесс анализа исторических данных по продажам, выявления тенденций и проецирования их на будущие продажи.

Существует множество различных подходов к этому:

⦁ использование данных прошлого года для оценки продаж в текущем году,

⦁ маркетинговые исследования (опросы, наблюдения и т.д.),

⦁ оценки экспертов,

⦁ статистические модели в Excel,

⦁специализированное программное обеспечение.

В России для решения задач прогнозирования продаж используются такие сервисы, как:

⦁ Microsoft Excel – базовое решение для статистического анализа и прогнозирования на основе исторических данных.

⦁ Google Analytics – для анализа веб-трафика и поведения покупателей, что может помочь в прогнозировании трендов продаж.

⦁ Yandex.Metrica – аналог Google Analytics, популярный в России, предоставляющий данные о пользовательском поведении и конверсиях.

⦁ CRM-системы (например, Bitrix24 или amoCRM) – обеспечивают сбор данных о клиентах и их покупках, что может использоваться для анализа тенденций и прогнозирования продаж.

Эти инструменты помогают в сборе данных и базовом анализе, но для более сложного и точного прогнозирования часто требуется специализированное программное обеспечение BI.

У крупных розничных продавцов есть собственное решение для прогнозирования будущих продаж, обычно объединяющее десятки (если не сотни) таблиц Excel, функции в ERP, специализированное программное обеспечение и команды аналитиков.

К ним относятся: 

⦁ Microsoft Power BI: популярен благодаря своей интеграции с другими продуктами Microsoft и обширным возможностям визуализации данных,

⦁ SAP ERP: обеспечивает мощные инструменты для анализа и планирования на уровне всего предприятия.

 ⦁ QlikView:  предлагает гибкие инструменты для быстрой и эффективной работы с большими объемами информации​.

Хотя прогнозирование продаж является основой многих процессов планирования розничной торговли, это, пожалуй, самая большая область анализа данных, нуждающаяся в доработке. Это связано с тем, что прогнозирование продаж довольно часто бывает неточным и не учитывает сложность розничного бизнеса. По этой причине большинство методов прогнозирования продаж вышли из моды, их заменила более сложная прогнозная аналитика.

Глобальные изменения в экономике часто делают прогнозы с ориентацией на прошлые периоды неточными, и стимулируют переход бизнеса к более совершенным методам предиктивной аналитики, которые лучше учитывают множество переменных и тенденций рынка.

3. Прогнозирование спроса

Как упоминалось выше, прогнозирование спроса – это гораздо более сложный тип прогнозной аналитики, используемый розничными торговцами.

Вместо того, чтобы пытаться спрогнозировать продажи, используя только исторические данные, при прогнозировании спроса используется гораздо более широкий спектр данных для расчета спроса на каждый товар в каждом магазине на определенные промежутки времени. Это делает прогнозирование спроса намного более точным, чем традиционное прогнозирование продаж.

Основными преимуществами этого типа розничной аналитики являются:

⦁ более точное прогнозирование будущего состояния бизнеса,

⦁ создание сценариев “что, если”,

⦁ возможность подстраиваться «на лету» по мере изменения ситуации,

⦁ унификация ключевых функций розничной торговли (например, рекламных акций и управления запасами).

Для прогнозирования спроса в порядке возрастания сложности можно использовать следующие программы и сервисы:

⦁ MS Excel со статистическими моделями – Excel предлагает инструменты для базового статистического анализа и прогнозирования на основе исторических данных.

⦁ Универсальное программное обеспечение для статистического моделирования/аналитики – программы как SPSS, SAS, или Stata предоставляют продвинутые возможности для статистического анализа и моделирования данных.

⦁ Программное обеспечение для аналитики розничной торговли с искусственным интеллектом – системы как IBM Watson Commerce, Adobe Analytics, или SAP Customer Activity Repository могут использовать искусственный интеллект для более точного прогнозирования спроса, анализируя большие объемы данных в реальном времени.

Хотя первого варианта может быть достаточно для небольших розничных продавцов, они становятся громоздкими для использования с очень большими массивами данных (например, в средних и крупных розничных магазинах).

Это связано с тем, что при прогнозировании спроса используются не только цифры продаж, но и другие данные:

⦁ исторические цены;

⦁ исторические данные о запасах;

⦁ широта и глубина ассортимента

⦁ продуктовые группы и категории,

⦁ изменения в цепочки поставок,

⦁ активность конкурентов,

⦁ тенденции потребления, и др.

Вы можете себе представить, насколько сложно было бы вручную собирать, анализировать и моделировать все эти данные для миллиардов уникальных комбинаций тоговых точек и артикулов.

Лучший способ для ритейлеров организовать прогнозирование спроса – это найти проверенного поставщика программного обеспечения с опытом работы с крупной розницей.

Использование подобного специализированного программного обеспечения дает розничным продавцам множество преимуществ.

Например, они могут протестировать изменение отдельных переменных, таких как цена товара, открытие новых торговых точек, запуск новых продуктов, чтобы увидеть, какое влияние эти шаги могут оказать на прибыль, и соответствующим образом скорректировать свои запасы, цены или маркетинговую стратегию.

Чем он занимается, сколько зарабатывает и как им стать

Рассказываем о востребованной digital-профессии. Какие скиллы нужны, чтобы стать продуктовым аналитиком и зарабатывать от 80 000 рублей на старте.

Делаю презентации и получаю 220 000 рублей в месяц
На рынке полно клиентов, готовых платить за слайды, которые убеждают заключать сделки на миллионы рублей. Можно работать удалённо на себя или в штате компании. Как это делать, показываем на курсе «Мастер презентаций».

Унифицированная расширенная розничная аналитика

Unified Advanced Retail Analytics – это самая мощная форма аналитики, которая при правильном применении может обеспечить максимальную рентабельность инвестиций.

Она сочетает преимущества бизнес-аналитики, мощной диагностики и точного прогнозирования спроса с интеллектуальной автоматизацией, которая рекомендует наиболее прибыльные действия в рамках ведения бизнеса.

Хорошее программное обеспечение для унифицированной аналитики:

⦁ автоматизирует отчетность и осуществляет визуализацию данных,

⦁ точно прогнозирует спрос на каждый товар в каждом магазине в заданные временные рамки,

⦁ обеспечивает гибкое моделирование и расчет сценариев “что, если” при запуске новых продуктов, открытии магазинов и т.д.

⦁автоматически рекомендует тысячи микро-оптимизаций ассортимента, распределения, ценообразования и т.д.

Из-за своей сложности и специфичности этот тип аналитики могут предоставлять только поставщики программного обеспечения, специализирующиеся на продвинутой розничной аналитике.

С помощью такого ПО можно не только автоматизировать сотни повторяющихся задач, таких как составление аналитических отчетов, консолидацию данных между отделами и прочие задачи, связанные с большими данными, но и оптимизировать это с такой степенью детализации, на которую обычные аналитики просто не способны.

Эти решения обеспечивают продвинутый уровень аналитики данных, предоставляя высокоточные прогнозы спроса и продвинутый искусственный интеллект для генерации сотен, тысяч или даже миллионов детализированных оптимизаций, улучшающих конечный результат.

Кроме того, этот тип программного обеспечения может полностью настраивается на автоматическое принятие определенных предложений или требовать одобрения пользователей для контроля за ситуацией.

В этом направлении используют: 

⦁ Unified Advanced Retail Analytics обычно включает в себя ряд продвинутых инструментов и сервисов, которые помогают в глубоком анализе розничной торговли:

⦁ BI (Business Intelligence) Платформы, такие как Microsoft Power BI, Tableau или Qlik Sense, обеспечивают мощные возможности визуализации и анализа данных.

⦁ Системы CRM (Customer Relationship Management), например, Salesforce или Dynamics 365, которые помогают управлять взаимодействием с клиентами и анализировать их поведение.

⦁ ERP (Enterprise Resource Planning) Системы, такие как SAP или Oracle, интегрируют различные бизнес-процессы и данные в одной системе.

⦁ Системы машинного обучения и искусственного интеллекта — платформы как IBM Watson или Google AI позволяют применять продвинутые алгоритмы для предсказания тенденций и оптимизации запасов.