Заполнить бриф
РЫНОК →
потребитель →
продукт →
контент
и коммуникации →
Ритейл →
оборудование и по →
технологии →
рынок
Анализ рынка на базе фискальных данных
Neiry Reserach открывает новые возможности для понимания рынка и построения эффективных стратегий. Развиваемся с 2019 года, предоставляя лучшие решения для наших клиентов.
Какие бизнес-задачи мы решаем
Оптимизация
  • прогнозируем объем закупок и производства с помощью ежедневного мониторинга продаж ваших товаров конечному потребителю а также сравнительного анализа sell-in/sell-out (отгрузки/продажи)


  • оптимизируем ценообразование на основе анализа третичных цен на соответствие рекомендованной розничной цене и т.д.
Оценка
  • проводим общую оценку показателей коммерческой деятельности с помощью данных сенсусу рынка, в том числе вашей доли покрытия, емкости рынка внутри категорий

  • оцениваем эффективность франшизы с помощью аналитики продаж в торговых точках

  • проводим оценку эффективности программ мотивации через данные о продажах, осуществленных в рамках таких программ

  • анализируем эффективность чековых промо, в т.ч. через выявление продаж в рамках промо и всплесков продаж
Сенсус рынка
  • анализируем конкурентов и их долю на рынке

  • составляем портрет потребителя на базе данных ОФД, банков РФ и телеком-операторов

  • анализируем активность торговых точек, представленность бренда в торговых точках в контексте категорий
Точки роста
  • выявляем перспективные направления для открытия новых точек продаж с помощью географического анализа покрытия территории торговыми точками с точностью до почтового индекса


  • выявляем потенциал расширения клиентской базы через оценку покрытия, зон роста и секторов присутствия


  • повышаем эффективность уличной рекламы
С 1 февраля 2017 года все данные о продажах (фискальные данные) собираются и хранятся у Операторов Фискальных Данных. Партнерами Neiry Research являются ключевые ОФД операторы, охватывающие 63,8% рынка данных
Наши данные
Наши партнёры
Данные ОФД
Данные банков
Данные онлайн-касс
Данные
NKA-retail
Данные
телеком-операторов
Обогащенные данные с высокой точностью
Состав чека:


  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • гео-аналитика
Данные ОФД
Данные Банков
Данные онлайн-касс
Данные
NKA-retail
Данные Телеком
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Данные ОФД
Данные банков
Данные онлайн-касс
Данные
NKA-retail
Данные Телеком
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Данные
по гео-таргетингу
Обогащенные данные с высокой точностью
Состав чека:

  • наименование SKU и кол-во проданных ед.
  • Данные о фактической цене товара и общей сумме чека
  • Гео-аналитика
Мэтчинг разлчиных данных для определения:

  • географии дистрибуции бренда
  • доли покрытия территории торговыми точками
Информация об абоненте:

  • заметность абонентом наружной рекламы
  • перемещения абонента по городу
  • интересы абонента
  • используемые абонентом социальные сети и мессенджеры
Данные для обогащения аналитики, содержащие:

  • глубокую сегментацию каналов продаж
  • максимальное покрытие в традиционных каналах
Портрет потребителя на основе банковских транзакций:

  • пол
  • возраст
  • семейное положение
  • местоположение
  • доход
  • наличие детей, автомобиля, домашних животных, бизнеса
Дополнительные данные крупных ритейлеров для обогащения аналитики:

  • собственные базы данных партнеров: Х5, Магнит
Наши преимущества
Основные технологии
  • Фреймворк Deep Learning: PyTorch
  • NLP-модели: Hugging Face Transformers (вкл. BERT, RuBERT), spaCy
  • Классический ML и бустинговые алгоритмы: XGBoost, LightGBM, CatBoost, Scikit-learn
  • Парсинг и структурирование данных: Selenium, Beautifulsoup, Playwright
  • Data Mining & Visualisation: Python (с библиотеками Pandas/NumPy/Re), PowerBI / Tableau
Индивидуальный подход
Разрабатываем под потребности клиента отдельные приложения, чат-боты и прокси-программы для интеграции поступления данных по разным каналам через API.
Уникальная разработанная аналитиками Neiry-research разметка данных
  • Для разметки используем собственные наработки в рамках NLP моделей, ансамблевых моделей.

  • Точность в обработке сырых данных достигает 97% на уровне бренда и категорий.
Обогащенные данные под запрос клиента
Мы используем:

  • Данные ОФД
  • Транзакционные данные банков
  • Данные телеком-операторов
  • Данные крупнейших сетевых ритейлеров.

Наши источники данных позволяют детализировать данные географически до почтового индекса с периодизацией до дня.
Пример BI-отчёта
Наши партнёры
ОФД
ТЕЛЕКОМ
БАНКИ