Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в Ростове-на-Дону за день

Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в Ростове-на-Дону за день Аналитика
Содержание
  1. В логистике не угадаешь: используй секреты аналитики
  2. Вакансия аналитик в отдел планирования продаж в москве, работа в компании экомилк
  3. Вакансия аналитик по планированию спроса снг/ demand planning analyst cis в москве, работа в компании perfetti van melle (вакансия в архиве)
  4. Вакансия специалист по планированию спроса/ аналитик в москве, работа в компании фацер (вакансия в архиве)
  5. Интерпретируемость прогнозов
  6. Как получить максимум?
  7. Как работает машинное обучение для предсказания спроса
  8. Какие данные необходимы?
  9. Каннибализация
  10. Ключевые темы
  11. Организация процесса работы
  12. Оценка качества и экономический эффект от прогнозирования
  13. Поддержка моделей
  14. Предсказание спроса с точки зрения бизнеса
  15. Программа
  16. Работа it-аналитиком в ростове-на-дону
  17. Работа аналитик по планированию в москве: вакансии аналитик по планированию в москве –
  18. Работа аналитиком отдела планирования в ростове-на-дону
  19. Работа аналитиком отдела продаж в ростове-на-дону
  20. Работа аналитиком по оптимизации бизнес-процессов в ростове-на-дону
  21. Работа аналитиком по планированию в ростове-на-дону с полной занятостью
  22. Работа аналитиком по планированию в ростове-на-дону с частичной занятостью
  23. Работа аналитиком по планированию продаж в ростове-на-дону
  24. Работа бизнес-аналитиком 1с в ростове-на-дону
  25. Работа специалистом по планированию закупок в ростове-на-дону
  26. Работа товарным аналитиком в ростове-на-дону
  27. Работа финансовым менеджером-аналитиком в ростове-на-дону
  28. Работа: аналитик по планированию в москве — июль 2021 – 5549 вакансий |
  29. Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в ростове-на-дону за день
  30. Выводы

В логистике не угадаешь: используй секреты аналитики

Сегодня логистические компании вынуждены работать с большим объемом данных, поскольку постоянно появляются технологии, которые помогают увеличить конкурентоспособность бизнеса: сенсоры, gps-трекеры, смартфоны, системы автоматизации планирования маршрутов и другие девайсы. Подобные технологии ежедневно генерируют тонны информации и в наше время тотальной диджитализации, тот, кто быстрее научиться “читать” подобные данные и использовать их в целях увеличения эффективности собственного бизнеса, тот и останется на верхушке пищевой цепочки.

Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в Ростове-на-Дону за день

Многие логистические компании сейчас пытаются внедрить BI-системы, но как это сделать правильно? Какие шаги необходимо реализовать, чтобы не выбросить деньги на ветер? Существуют ли примеры успешных внедрений данной технологий?

Именно на эти и другие вопросы мы ответим в данной статье и начнем с того, что проект по внедрению аналитической системы управления – это комплекс из целей, данных, инструментов/действий и контроля.

Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в Ростове-на-Дону за день

Традиционно начнем с целей. Цели – это качественные и количественные показатели, которые отображают то, к чему вы хотите прийти. Они должны быть определены по приоритетности. Если у вас есть два конкурирующих показателя, например, качество и стоимость доставки, вы должны определить между ними баланс, что вы хотите получить в первую очередь? Лояльность клиента или снижение затрат.

Далее составляется список того, что прямо или косвенно влияет на целевой показатель. Если руководство хочет, чтобы водитель четко придерживался маршрута, необходимо обеспечить его gps-навигацией или хотя бы картой.

Также же необходимо ставить дополнительные цели. Во-время оптимизации транспортной логистики, очень часто можно услышать, что главная цель – это сокращение затрат. Но затраты можно сократить перестав доставлять продукцию в торговые точки, а такое решение вряд ли удовлетворит компанию и именно для этого существуют дополнительные целимикро-цели, которые создают целостную картину. Хотим сократить затраты на 5%? Значить нужно снизить перепробеги на 15% и тд.

Установив логистические цели, вы начинаете работать с данными.

“Не можешь измерять – не можешь управлять”

Работа с данными требует понимая их источника: откуда подтягиваться, как интегрируются платформы, сколько времени занимает. Также необходимо убедиться в достоверности данных и изучить их структуру.

Ну и конечно, важно построить надежные механизмы наполнения и коррекции. Существуют кейсы, когда в компании с данными все очень даже неплохо, но они были собраны год назад и с тех пор их никто не обновлял, хотя ситуация в целом и на рынке уже давным давно поменялась. (Кроме наличия данных – синхронность. Ситуация в режиме онлайн, но фактическая отгрузка данных – раз в день.)

Третий фундаментальный кирпич нашей аналитической системы называется “инструменты и действия” и вот его составляющие:

  • автоматизированная ИТ-система. Именно она оцифровывает и генерирует данные, а также определяет скорость работы вашей аналитики. Если существуют параметры, которые вносятся в ручном режим, то этот человек превращается в “узкое горлышко” и вы напрямую зависите от него.
  • бизнес-процессы и регламент – описывают маршруты движения данных. Существуют специалисты, которые занимаются этим профессионально, они выстраивают, описывают процессы и очень часто описание фактических процессов отличается от представления ТОП-менеджмента.  
  • Мотивация персонала. Это обратная сторона бизнес-процессов. Люди, которые мотивированы участвовать в вашем бизнесе будут быстрее подсказывать точки, в которых могут возникнуть риски/проблемы или рост. Пробуйте постоянно искать материальные и нематериальные блага, которые можно предложить сотруднику!
  • Инструкции, которые очень облегчают понимание своей роли в конкретном бизнес-процессе и четче представляет сотруднику чего от него ожидают.
  • технологическое оборудование – это датчики, сенсоры, которые помогают нам генерировать данные сразу в оцифрованном виде и передавать их в ИТ-систему. – чем меньше ручных операций, тем быстрее и стабильнее работает процесс.

Изюминка аналитической системы

Механизм контроля. Механизм, который будет наглядно, многомерно, прозрачно и просто консолидировать данные и отображать в виде дэшбордов с результатами. Без этого механизма, аналитика превратиться в огромную базу данных и не один человек в офисе, кроме сотрудника, который ее поддерживает не сможет рассказать, что там вообще происходит.

Построив такой маленький космический кораблик, важность приобретает такой показатель, как “Максимальная глубина погружения в данные”. К примеру, ТОП-менеджмент крупнейшей в России сети “Магнит”, проводит в бизнес-аналитике 16 из 40 рабочих часов в неделю. Проводя столько времени в системе, вы не просто понимает, что все хорошо или все плохо. Вы отвечаете на вопрос: “Почему?”, определяете причинно-следственные связи и повышаете эффективность бизнеса.  

Пример из жизни

Компания “Мироновский Хлебопродукт” – вертикально-интегрированный агропромышленный холдинг, который является мировым лидером по производству курицы. В 2021 году компания приняла решение создать единую платформу планирования и анализа транспортных задач. На тот момент у компании была система управления транспортом, которая в полу ручном режиме планировала маршруты, отслеживала фактические данные в другой программе и таким образом не отображала целостной картинки.

Дополнительный анализ:  Выбираем систему аналитики и трекинга мобильных приложений. Читайте на

На первом этапе компания “Мироновский Хлебопродукт” внедрила систему по автоматизации транспортной логистики ABM Rinkai TMS, которая в режиме реального времени автоматически планирует маршруты, но главной причиной реализации проекта была цель компании – в получение инструмента, который позволит измерять каждый шаг, сделанный сотрудниками отдела логистики: контролировать ключевые показатели, внедрить рейтинговую систему, сформировать объективную мотивационную систему и управлять автопарком в 400 автомобилей с помощью одного клика. Достигнуть этого можно было внедрив мощный аналитический блок.

И вот лишь часть того, что видят ТОП-менеджеры компании “Мироновский Хлебопродукт”

Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в Ростове-на-Дону за день

Рейтинг филиалов (показатели)

Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в Ростове-на-Дону за день

Перепробег

Таким образом, компания “Мироновский Хлебопродукт” имеет полный доступ к механизму контроля собственной логистикой и в любой момент может быстро среагировать на изменения или возникшие проблемы внутри компании.

Подобные технологии являются очень доступными и относительно дешевыми. Они позволяют Вам оставаться конкурентоспособными в рамках своего бизнеса и более того, следовать трендам инновационности и диджитализации бизнеса. Не бойтесь тратить на них бюджеты и ваш бизнес станет намного эффективнее.

Также, внедряя системы бизнес-аналитика ВАЖНО понимать, что вы увидите картину, как она есть на самом деле. Это не всегда то, что хотелось бы видеть, но это дает вам возможность обнаружить и решить проблемы, которые на самом деле тормозят развитие вашей компании.

Александр Ширяев, бизнес-аналитик, эксперт в области логистики и Co-FOUNDER ABM Rinkai TMS

Вакансия аналитик в отдел планирования продаж в москве, работа в компании экомилк

Расчет краткосрочных прогнозов продаж с учетом потребности региона/магазина. Анализ скоростей продаж (регулярный сезон, промо, распродажи), эластичности спроса по цене…

Желание развиваться в направлении “прогнозирование продаж”. Понимание основных механизмов прогнозирования продаж. Развитые коммуникативные навыки, сильные аналитические и организационные способности, навыки…

Вакансия аналитик по планированию спроса снг/ demand planning analyst cis в москве, работа в компании perfetti van melle (вакансия в архиве)

Процессов сбора данных из действующих систем. Формирования ежемесячной отчётности e-com проектов. Внедрение системы сквозной аналитики – продажи, CRM, внутренние базы…

Знание теории вероятности и математической статистики (на продвинутом уровне), методов оптимизации. Понимание основ машинного обучения: алгоритмов регрессии, классификаций, кластеризаций, понижений…

Вакансия специалист по планированию спроса/ аналитик в москве, работа в компании фацер (вакансия в архиве)

Участие в процессе планирования продаж и операций (Sales&Operations Planning). Участие в процессе прогнозирования потребности в товарах, консолидация прогнозов.

Опытный пользователь (Excel, Word, PowerPoint, Outlook, 1С). Знание SAP APO и навыки применения ИТ-систем для планирования и прогнозирования…

Интерпретируемость прогнозов

Распространена ситуация, когда бизнес-пользователи не принимают результаты модели, несмотря на кажущееся повышение качества предсказания. Отсутствие доверия вызвано тем, что предсказания строятся в «черном ящике» и их сложно интерпретировать с точки зрения бизнес-смысла.

Для интерпретации модели прогнозов можно использовать разные параметры, которые учитываются моделью. Например, это могут быть эластичность по цене, каннибализация, гало-эффект и многие другие.

Как получить максимум?

  1. Необходимы данные глубиной от 1,5 лет. Также есть критический минимум данных — это справочник товаров, исторические продажи, исторические цены и промо.
  2. Требуется постоянная корректировка метрик. Нельзя зацикливаться на одном текущем понимании метрики. Следует улучшать алгоритм в сторону метрики, а метрику — в сторону идеального направления.
  3. Необходимо работать с обратной связью. Непрерывно собирать гипотезы от бизнес-пользователей, менеджеров и технических специалистов.
  4. Нужно грамотно организовывать работу на проекте. Приводить данные в порядок. Тестировать гипотезы. Оценивать, какие признаки дают эффект, и постоянно улучшать модели.

Как работает машинное обучение для предсказания спроса

Для этой задачи используется метод машинного обучения «с учителем». Собираются данные, которые позволяют максимально подробно описать поведение спроса. На их основе формируется набор признаков, который подается на вход в модель машинного обучения.

Модель не ограничена количеством признаков, но для качественных предсказаний необходимы такие данные:

  • продажи и остатки;
  • справочники и описания товаров и магазинов;
  • данные по изменению цен;
  • календарь и описание промо.

Разумный минимум глубины данных — от полутора лет. Данные за год нужны для обучения модели, так как в продажах существуют годовые и циклические закономерности, которые необходимо выявить для повышения качества модели. Остальные данные (отрезки в несколько месяцев) нужно оставить для внутренних экспериментов и тестирования модели и точности ее прогноза.

Какие данные необходимы?

При прогнозировании возможно учитывать и внешние данные:

  • информацию о конкурентах;
  • трафик (сколько людей ходит по улице возле магазина);
  • погоду.

Например, при очевидном влиянии погоды на продажи, не существует точного прогноза отрезком дольше двух недель, а если брать средние показатели за 10 лет, то нужно учитывать наличие аномальных случаев жары или холода. Поэтому лучше извлекать максимум пользы из внутренних данных, и тогда модель сама будет вовремя интерпретировать сигналы и улучшать прогноз.

Каннибализация

Это сокращение спроса одного товара за счет возросшего спроса на другой товар в аналогичной категории. 

Отслеживание каннибализации следует отдельно закладывать в модель, так как для нее не очевидны зависимости спроса двух схожих товаров.

Объем работы зависит от количества товаров. При малом количестве товаров можно настроить матрицу каннибализации вручную. Это требует временных затрат, но результат будет ощутим.

При большом количестве товаров универсального хорошего решения нет. Можно анализировать пользовательские сценарии принятия решений или смотреть различные корреляции товаров по историческим данным.

Ключевые темы

  • Внедрение S&OP в ретейле: сложности и перспективы развития.
  • Формирование политики по запасам и отгрузкам: работа с рисками и возможностями.
  • Потенциальные бенефиты от предиктивной аналитики и big data.
Дополнительный анализ:  Для оказания услуг подбора очков требуется медицинская лицензия

Организация процесса работы

  1. Работа Data Science команды — итерационный R&D-процесс.Тестируются гипотезы. Модели постоянно улучшаются.
  2. Отлаженный процесс выпуска новых функций и их проверки. Следует понимать, какие признаки дали эффект.
  3. Важна инфраструктура работы с данными. Необходимо приводить данные в порядок. Очищать, объединять, форматировать и так далее.

Оценка качества и экономический эффект от прогнозирования

При оценке качества прогнозов принято использовать две ключевые метрики:

  •  WAPE (взвешенная абсолютная процентная ошибка) — показывает ширину разброса наших прогнозов, учитывая веса товаров в общих продажах;
  •  BIAS (смещение) — показывает смещение ошибок прогноза в положительную или отрицательную сторону.

При оценке качества прогноза ставится общая цель на уменьшение WAPE и задаются ограничения на BIAS в зависимости от прогнозируемой категории. Например, для скоропортящихся продуктов смещение BIAS в положительную сторону критично, так как это приводит к риску списания товара.

Повышение точности предсказания спроса оказывает прямое влияние на экономический эффект в управлении товарными запасами. Для его оценки сравниваются два модельных сценария — со старым и новым прогнозом. Затем оценивается сокращение влияющих на выручку и валовую прибыль негативных эффектов, вызванных перепрогнозом и недопрогнозом конкретных связок «товар — магазин — период».

Поддержка моделей

  • Модели необходимо регулярно обучать заново. Проверить, как часто следует это делать, можно экспериментально. Далее соблюдаем найденный интервал без потери качества прогноза.
  • Необходимо следить за качеством данных и качеством предсказаний. Используем тесты и смотрим сигналы с прогнозов.
  • Зачастую требуется развитие моделей. У всех появляются новые желания. Также необходимо оптимизировать метрики качества и модели.

Предсказание спроса с точки зрения бизнеса

Предсказание спроса — один из ключевых инструментов для функционирования процессов в компаниях из FMCG, QSR (рестораны быстрого питания) и ритейла. На примере ритейла при повышении точности прогнозирования значительно повышается эффективность таких процессов, как:

  • финансовое планирование и целеполагание;
  • управление ассортиментом;
  • ценообразование и планирование промо;
  • оптимизация товарных запасов на всех узлах логистической цепи;
  • открытие новых точек.

Глубокий анализ данных позволяет получить дополнительную информацию для поддержки принятия решений:

  • найти различия в структуре спроса между торговыми точками и объединить их в кластеры со схожей структурой;
  • понять, какие потребности являются ключевыми для покупателя, и сформировать дерево принятия решений;
  • выделить товары, по которым будет формироваться восприятие бренда, и товары, которые могут генерировать дополнительную прибыль;
  • определить эффективные и неэффективные промо-механики;
  • учитывать такие кросс-эффекты, как каннибализация и гало.

Предсказания можно осуществлять в различных разрезах, что дает возможность рассчитать ключевые бизнес-показатели:

  • розничный товарооборот и валовую прибыль;
  • трафик торговой точки;
  • средний чек.

Внедрение системы предсказания спроса на базе машинного обучения позволяет сделать первый шаг к построению рекомендательной системы в областях ассортиментного, ценового и промо-планирования за счет скорости расчета прогнозов при возможности задавать различные входные параметры.

Например, на этапе планирования акции менеджер может смоделировать множество сценариев с различными механиками промо и выбрать тот, который будет максимально удовлетворять поставленным KPI.

Программа

09:50–10:00 мск — Открытие конференции. Фокус на планирование

Cпикеры

  • Организатор конференции, генеральный директор и сооснователь NOVO BI Евгений Непейвода.
  • Организатор конференции, генеральный директор SCM Akademy Артем Рогов.

10:00–11:00 мск — Отношения ретейлеров и производителей в цепи поставок на российском рынке

  • Первый релиз результатов ежегодного опроса ретейлеров и производителей за 2021 год.

Спикер

  • Дмитрий Севалкин, региональный менеджер Advantage.

11:00–11:40 мск — Внедрение S&OP в ретейле: сложности и перспективы развития

  • Пилотный проект по внедрению процесса S&OP в федеральной торговой сети «Пятерочка».
  • Как этот тренд скажется на работе поставщиков с сетями и к чему готовиться производителям.

Спикеры

  • Капранова Марина, начальник управления по планированию пополнения категорий ФТС «Пятерочка».
  • Юлия Сердюк, руководитель направления по взаимодействию с поставщиками ФТС «Пятерочка».

12:20–13:00 мск — Формирование политики по запасам и отгрузкам. Работа с рисками и возможностями

Спикеры

  • Дмитрий Алексеев, региональный менеджер по оперативному планированию в Coca-Cola HBC.
  • Наталья Долгая, менеджер центра планирования передового опыта, Coca-Cola HBC.

13:40–14:20 мск — Потенциальные бенефиты от предиктивной аналитики и big data

  • Кейс Dodo Pizza: как первый в России представитель сегмента HoReCa использовал большие данные и искусственный интеллект для планирования заказов поставщикам.

Спикер

  • Евгений Леонтьев, руководитель службы логистики Dodo Pizza.

15:00–15:40 мск — Сквозное планирование в Doehler Group

Спикер

  • Олег Агулов, глава отдела по управлению поставками Doehler Group в СНГ.

15:40–16:00 — Оперативное планирование производства для производителей товаров повседневного спроса (FMCG) и потребительских товаров (CPG)

Спикер

  • Антон Кулаев, управляющий партнер «Райтек».

16:20–17:00 мск — Автоматизация планирования производства как важный элемент гибкости цепей поставок в скоропорте

  • Как автоматизировать планирование и свести к нулю списания по скоропорту.
  • Как не «сливать» продукцию с истекшим сроком годности без наценки.

Спикер

  • Владимир Акименко, директор по логистике торговой компании «Ресурс-Волга» (входит в группу агропредприятий «Ресурс»).

17:00–17:40 мск — Как интегрированная система прогнозирования спроса помогает гиганту FMCG-дистрибуции России и СНГ экономить сотни миллионов ежегодно

Спикер

  • Дмитрий Фризен, заместитель директора по логистике по управлению товарными запасами «Алиди».

17:40–18:20 мск — Потенциал в коллаборации с клиентами и поставщиками

Спикер

  • Иван Канаев, директор по клиентскому сервису региона Восточная Европа в «Балтике».

18:40–19:00 мск — Объединение поставщиков и клиентов в e-com на последней «миле» через общую платформу

  • Главные критерии комфортной доставки по мнению клиентов.
  • Почему экспресс-доставка нужна была всем еще вчера.

Спикер

  • Анастасия Щеблякова, руководитель по работе с ключевыми клиентами сервиса «Доставка Яндекс Go».

Работа it-аналитиком в ростове-на-дону

внутренняя аналитика для продавцов: общие и финансовые показатели, контроль и планирования поставок/закупок/производства, контроль позиций товара на маркеплейсе и…

Самое главное это умение без страха продавать по телефону, нам нужен человек который уверенно чувствует себя в продажах и может…

Работа аналитик по планированию в москве: вакансии аналитик по планированию в москве –

Перейти на страницу курса

§

§

Работа аналитиком отдела планирования в ростове-на-дону

Руководство отделом: распределение задач, расстановка приоритетов, контроль их выполнения, развитие персонала (17 сотрудников в команде). Контроль и координация проектов развития…

Дополнительный анализ:  Gamesport.bet Отзывы о Прогнозах на Киберспорт Обзор от •

Опыт ведения проектов, приоритезации задач, расчёта трудозатрат. Навыки по планированию, организации и реализации проектов. Высшее техническое, ИТ или математическое образование.

§

Планирование и прогнозирование показателей отдела. Поиск, оценка, адаптация и развитие персонала, общее руководство работой отдела. Управление продажами (обеспечение выполнения планов…

Ярко выраженные лидерские качества, умение управлять командой. Опыт руководящей работы в сфере продаж не менее 3 лет. Аналитические способности, умение…

Работа аналитиком отдела продаж в ростове-на-дону

…деятельности отдела продаж. Ведение баз данных в разрезе каналов и контрагентов по первичным продажам, регионам, торговым командам, по вторичным продажам.

Высшее экономическое, математическое образование, опыт работы в области аналитики продаж, владение ПК на уровне уверенного пользователя, знание 1С, Power…

§

Формирование команды, развитие компетенций, обеспечение преемственности. В подчинении 12 человек: отдел аналитики и прогнозирования, отдел закупок ТМЦ, группа закупок стратегического…

Опыт управления разными товарными номенклатурами: ТМЦ, сырье, тара и упаковка, оборудование, комплектующие. Опыт биржевых продаж. Опыт регламентации и упрощения бизнес…

§

Совершать исходящие звонки по базам клиентов. Квалифицировать клиентов. Вести клиентскую базу в CRM. Соблюдать скрипты и стандарты продаж.

Уверенный пользователь ПК (Excel, Word, CRM). Наличие ПК, камеры, хорошего интернета и гарнитуры. Желания учиться, развиваться и не бояться новых…

Работа аналитиком по оптимизации бизнес-процессов в ростове-на-дону

Написание инструкций, технических заданий. Подготовка календарных планов работ по моделированию, анализу и оптимизации бизнес-процессов заказчика. Текущее сопровождение клиентов по…

Знание методологии учета (управленческий учет, бюджетирование, производство). Опыт работы аналитиком, методистом, консультантом. Аналитический склад ума, самостоятельность, умение работать в команде.

Работа аналитиком по планированию в ростове-на-дону с полной занятостью

Документирование разрабатываемых компонентов ПО. Формирование требований для разработки. Планирование тестирования. Участие в проведении СТ, ИФТ, регрессионного тестирования. Устранение дефектов, тех.долга.

Высшее образование в одной из областей – Информационные технологии, Финансы, Экономика. Опыт работы системным аналитиком от 2 лет (выявление, фиксация, согласование…

§

…код-ревью, ежедневные митинги, участие в планировании и ретроспективах, взаимодействие с QA-инженерами, аналитиками, другими командами. Команда распределенная и интернациональная.

…вопросы, озвучить реалистичные сроки, сообщить, если что-то пошло не по плану, предложить улучшения в процессе. Разговорный английский язык (требования…

§

Курирование ключевых проектов по оснащению лабораторий, VIP-клиентов, работа с OL. Контроль продаж по тендерам и государственным контрактам. Аналитика рынка…

Высшее профильное образование: медицинское, биологическое, биолого-химическое. Владение основами молекулярной диагностики и диагностики инфекционных заболеваний, знание рынка молекулярной диагностики, конкурентной…

Работа аналитиком по планированию в ростове-на-дону с частичной занятостью

Полный анализ нашей компании, рынка и конкурентов. Подробный план продвижения компании в сети. Формирование и повышение лояльности к нашему бренду.

Опыт работы маркетологом не менее 1 года. Опыт работы с продвижением бренда. Креативный подход. Ориентация на результат. Умение составлять ТЗ.

Работа аналитиком по планированию продаж в ростове-на-дону

Отслеживание планов проектов и их выполнение, помощь менеджеру на всех стадиях проекта. Планирование и организация рабочих процессов на проекте.

Грамотная письменная и устная речь. Понимание процессов разработки проекта: написание ТЗ, контент, дизайн, верстка, CMS, тестирование, наполнение, продвижение, сопровождение. Ответственность.

§

Работа с маркетплейсами (Озон, Вайлдберриз, Яндекс Маркет). Заведение матрицы товаров, составление описания, снятие возражений модераторов, корректировка карточек товаров, работа с…

Ответственность, аккуратность, грамотная письменная речь. Опыт работы в оптовых продажах в должности менеджера, помощника менеджера по продажам или экономиста.

Работа бизнес-аналитиком 1с в ростове-на-дону

…настройки согласно тех. заданиям. Консультировать клиентов по работе в Битрикс24. Настраивать интеграции с различными сервисами, сайтами, телефонией, 1С.

Имеешь амбициозные цели и планируешь построить успешную карьеру с “0”. Разделяешь такие ценности, как открытость, партнерство, ответственность, помощь людям.

Работа специалистом по планированию закупок в ростове-на-дону

Знание электротехнической и кабельно-проводниковой продукции. Анализ и планирование уровня складских запасов. Ведение документооборота (счета, оплаты, сверка). Умение отстаивать интересы…

Знание делопроизводства, проведение переговоров, заключение договоров, контроль исполнения договорных обязательств (сроки поставки материалов на объект, качество поставляемой продукции), проведение поставок…

Работа товарным аналитиком в ростове-на-дону

Управление поставками (формирование заказа, спецификации, контроль отправки, контроль возвратов, обработка актов расхождений). – Товарная аналитика (контроль остатков, маржинальности и оборачиваемости, своевременное…

опыт работы с интернет-площадками и маркетплейсами. – знание процессов документооборота (ЭДО) и товародвижения. – уверенный пользователь Excel (ВПР, сводные таблицы). –

Работа финансовым менеджером-аналитиком в ростове-на-дону

Усилить продуктовую команду, куда входят: product owner, менеджер, аналитик, front-end / RIA, QA. Участвовать в обсуждении продуктовых решений.

Ломать голову над решениями. Крутить, жонглировать, выбирать подходы. Не бояться фантазировать и изобретать новое. Любознательность. Осведомленность в дизайнерской сфере, профессиональная…

Работа: аналитик по планированию в москве — июль 2021 – 5549 вакансий |

Свежие вакансии аналитиков по планированию продаж в ростове-на-дону за день

Ознакомление с ассортиментом товара. B2B продажи, аналитика продаж, активные продажи, развитие продаж, работа с текущей базой клиентов, ПДЗ.

Опыт работы сфере продаж в должности: менеджер, торговый представитель. Готовность к активным коммуникациям с коллегами и клиентами. Опыт ведения переговоров…

Выводы

  • Машинное обучение дает существенный прирост в качестве прогнозирования спроса.
  • Модели должны не только качественно прогнозировать, но и быть интерпретируемыми бизнес-пользователями.
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий