Введение

В 18 в. купцы определяли желания покупателей, исходя из жизненного опыта. Они понимали, какие товары продаются лучше и как их надо представить.
В условиях современного бизнеса просто невозможно применять такую схему из-за огромного количества, как продуктов, так и самих клиентов.

Решение

Некоторые большие сети магазинов уже используют (способ анализа информации в базе данных с целью отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей) для обеспечения более широкого ассортимента товаров и выявления предпочтений своих клиентов. Используя собранную информацию о продуктах и их специфических характеристиках, компания помогает своим партнерам более точно анализировать покупательские привычки их клиентов и находить места сбыта для конкретных товаров.

Нахождение оптимального рынка сбыта, в конечном счете, принесет пользу, как производителю, так и потребителю; компания сможет реагировать на специфические нужды своих потребителей и, в это же время, использовать менее дорогой товар. Сверх того, клиенты получат более явное представление о предложенных товарах.

Цель любой компании – увеличение объема продаж – может быть осуществлена за счет использования всесторонних знаний о потребностях клиента и о факторах, оказывающих влияние на продажи. Эту информацию получается путем анализа репутации и характеристик товаров, а также региональных особенностей. Далее следует главный вопрос: какие факторы оказывают влияние на то, что один продукт продается лучше, чем другой?

Наилучшим для анализа этих факторов является использование программного обеспечения, реализующего . Первым результатом этого метода будет понимание того, где необходимо продавать товар. Однако, принимая во внимание постоянные изменения в факторах, оказывающих влияние на покупательские привычки, становится понятно, что такой анализ должен быть автоматизирован и выполнен на регулярной основе.

Анализ данных будет тем лучше, чем качественней собранные данные. По этой причине, вначале необходимо обеспечить характеристики товара конкретно для этого рынка – в этом и есть весь фокус подготовки данных. Далее следует чистка данных. Затем все данные по каждому продукту компилируются относительно характеристик товара, имеющих место в каждом пункте продажи. Информация о месторасположении пункта продажи должна быть добавлена в существующую базу данных для осуществления верного анализа продаж, как рассматриваемой компании, так и отрасли в целом, ее социальных и демографических особенностей, конфликтных ситуаций и специфических характеристик региона.

Следующий шаг – создание схемы технологического процесса для классификации продаж на категории «ниже среднего» и «выше среднего». В качестве метода анализа можно использовать (описание модуля системы ), которые в 21 веке реализуются посредством компьютерных технологий.