Julgrans Analytics

mul-ti-plexer-er. substantiv. En anordning, i elektronik, syntetiserar att olika datasignaler till en enda, enhetlig utgång. webbplatsen Multiplexer går samman olika perspektiv, medietyper, och datakällor och syntetiserar dem i ett tydligt budskap, via en sponsrad blogg.

webbplatsen Multiplexer tillåter marknadsförare att ansluta direkt med webbplatsen samhället genom att ge dem möjlighet att blogga på hemsidan publiceringsplattform. Innehållet på webbplatsen Multiplexerkontrollsystem bloggar produceras i samarbete med sponsorn och är inte en del av webbplatsens redaktionella innehållet.

Enligt julgran Association, kommer 78% av alla amerikanska hushåll visar en julgran i år, och omkring 19% av dessa kommer att vara naturligt.

Naturliga julgranar är en färskvara, vars värde sjunker till nära noll efter december 25, så återförsäljare är angelägna om att se till att de har rätt antal träd i lager för vintersäsongen.

Socialt företagande, Linkedin avslöjar sin nya blogging plattform, stora datamängder, är detta en ålder av Big OLAP,? Big Data Analytics, DataRobot syftar till att automatisera lågt hängande frukt uppgifter vetenskap, stora datamängder, MapR grundare John Schroeder steg ner, COO för att ersätta

För ett par år sedan beslutade en stor hem förbättring återförsäljare att använda Analytics för att titta på trender i julgransförsäljningsdata. Den övergripande trenden såg ungefär så här

Men när analytiker grävde ner djupare, insåg företaget att de faktiskt stod inför två mycket olika försäljningsmöjligheter, med olika egenskaper. Den första vågen av försäljningen var att institutioner som butiker och rådhus. Den andra vågen var till individer. Produkt- och prisbeslut var mycket olika för de två grupperna. Till exempel företag köpte tidigt, ville större träd i genomsnitt, och inte emot om de bara varade tills den 25: e – medan konsumenter köpte senare, var mer priskänsliga, och ville nålar för att stanna tills åtminstone nyår.

Att kunna separera de två trender innebar alltid var kunna vara mycket mer proaktiv vid beställning, lagerhållning, och prissättning rätt sortiment av träd i rätt butiker i rätt tid för julen – att se till att kunderna inte lämna tomhänt, och samtidigt minimera spill och optimera sina vinster.

Den mänskliga naturen är vad det är, många konsumenter köper sina träd i sista minuten (i verkliga livet, bör kurvan ovan förmodligen dras mer som en klippa, med försäljning rasar sent på julafton). Så analytics måste också vara snabb och flexibel, så att detaljisterna skulle kunna reagera snabbt på eventuella förändringar som observerats i de senaste dagarna. Detta visade sig bero på en mängd variabler, inklusive vädret, trafikmönster, och rabattstrategier.

Till exempel kan en stor fest öka mängden av försäljningen i närmaste butik. Analytics kan sedan användas för att snabbt förutsäga nyförsäljningen så att återförsäljaren kunde flytta träd från närliggande butiker snarare än att köra slut.

Tack vare analys, alltid kunde ge mer träd till fler hushåll till bättre priser och högre vinster – hur är det för säsongen av goodwill!

Linkedin avslöjar sin nya blogging plattform

Är detta en ålder av Big OLAP?

DataRobot syftar till att automatisera lågt hängande frukt uppgifter vetenskap

MapR grundare John Schroeder steg ner, COO för att ersätta