Toto je objekt systému MBI.

MBI (Management Byznys Informatiky) je portál obsahující zobecněná řešení v řízení provozu a rozvoje IT, resp. podnikové informatiky.

Pokud máte zájem získat více informací o tomto objektu (vazby na další objekty, přílohy, apod.), ale i získat mnoho dalších užitečných materiálů, můžete tak učinit ZDE / (registrace je bezplatná).

Úloha : Analýzy prodeje IT produktů a služeb
Analýzy prodeje IT produktů a služeb
Kód úlohy

Standardní kód úlohy v MBI.

:
UQ614AXIT
Autor návrhu úlohy

Jméno a příjmení autora úlohy

:
Předpokládaná pravděpodobnost užití v praxi

Předpokládaná pravděpodobnost užití úlohy v praxi, hodnoty 0 - 1. Např. 0,7 - úlohu lze využít v 7 z 10 podniků. Hodnoty jsou průběžně testovány a upřesňovány na základě anket a průzkumů.

:
Charakteristiky úlohy

Charakteristiky úlohy

1. Účel
  • Účelem analytické úlohy je především dosažení očekávaných ekonomických a obchodních efektů, tj. ve zvýšení tržeb a prodejní marže, snížení nákladů na prodejní aktivity, zvýšení počtu zákazníků apod. (viz jejich další přehledy).
2. Funkcionalita

2.1. Analýzy ekonomických ukazatelů prodeje dle zvolených dimenzí
2.2. Analýzy ukazatelů prodeje procesního charakteru
  • Ukazatelé pro analýzy prodejních aktivit:
    • Počet zpracovávaných dokumentů – poptávek, nabídek, smluv atd. (IQ7005 ), Počet obchodních transakcí (IQ1012 ), Objem transakcí v čase (IQ7006 ),
    • Počet a objem reklamací (IQ1502 ), Dodací lhůta (IQ1010 ),
    • Call centra - časové metriky (IQ2301 ), Call centra - rozvrhy provozu (IQ2302 ), Náklady na volání (IQ2303 ), Úspěšnost call centra (IQ2304 ),
  • Dimenze pro analýzy prodejních aktivit:
2.3. Analýzy ukazatelů prodeje organizačního charakteru
2.4. Analýzy prodejních aktivit na eShopu
  • Ukazatelé pro analýzy aktivit na eShopu:
    • Počet prodaných produktů přes eShop (IQ1107 ), Zisk na produkt v eShopu (IQ1108 ), Tržba na návštěvu (IQ1103 ),
    • Počet objednávek za stanovený čas (IQ1112 ), Počet položek na objednávku (IQ1110 ), Průměrná hodnota objednávky (IQ1109 ),
    • Délka návštěvy webové stránky (IQ1104 ), Míra opuštění, Bounce rate (IQ1105 ), Index přijetí zákazníka (IQ1106 ), Konverzní poměr (IQ1102 ),
  • Dimenze pro analýzy aktivit na eShopu:
2.5. Časové analýzy prodeje („Time Intelligence“)
  • Vývoj prodeje v čase – platí pro všechny uvedené ukazatele, včetně jejich dimenzí a navíc s dimenzí Časová dimenze (DI001 ),
  • Využití indexů prodejních aktivit, zejména bazických, řetězových, sezónních,
  • Postupný nárůst hodnot prodeje od aktuálního data,
  • Meziroční porovnání prodeje, vývojové trendy – tj. hodnoty ukazatelů jak za aktuální období, resp. rok, tak za odpovídající období v minulých létech.
2.6. Srovnávací analýzy prodejních aktivit
  • Porovnání plánovaného objemu prodejů se skutečností,
  • Srovnávací analýzy hodnot ukazatelů podle dimenzí,
  • Určení pořadí dimenzí (ranking),
  • Určení vybraného počtu nejlepších / nejhorších prvků.
3. Zdroje dat
  • Evidence zákazníků (DQ102A),
  • Evidence obchodních případů Prodej (DQ103A),
  • Ceníky zboží a služeb (DQ104A),
  • Evidence obchodních příležitostí (DQ105A),
  • Dodací a platební podmínky (DQ106A).
4. Podmínky úspěchu
  • Dosažení potřebné dostupnosti a kvality prodejních analýz v místě a čase, tj. u zákazníků a kooperantů, v dislokovaných jednotkách apod.,
  • Možnosti automatického zasílání varovných nebo jen informativních zpráv obchodním manažerům a obchodníkům na základě výsledků uskutečněných prodejních analýz a jejich vyhodnocení oproti definovaným pravidlům, limitům apod.,
  • Uplatnění vysoké komplexnosti prodejních analýz s vazbou na celopodnikové analýzy, řešení analýz s využitím potřebného množství analytických dimenzí,
  • Dosažení požadované flexibility analýz vzhledem k aktuálním potřebám a podmínkám obchodních manažerů a obchodníků a současně potřebné granularity dat pro realizaci analytických operací, zajištění takové úrovně detailních dat pro analýzy, která je dosažitelná a ekonomicky přiměřená, např. data o jednotlivých prodejních operacích u zákazníka, data snímaná v provozu prodejen apod.,
  • Realizace prodejních analýz na základě heterogenních a externích datových zdrojů, např. informací z databází internetu, sociálních sítí apod.,
  • Využití strukturovaných i nestrukturovaných dat, např. pro analýzy trhu, konkurence, vývoje poptávky apod.