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Analytics Dashboard

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TECNOLOGIE

logo de matteis

De Matteis Agroalimentare è uno dei principali produttori italiani di pasta di grano duro.

 

Si è rivolta a Chiron per la creazione di una piattaforma interattiva nella quale presentare analisi e grafici inerenti al fatturato e l’andamento generale delle vendite, consultabili da remoto.


L’utente potrà accedere a questa applicazione web attraverso le sue credenziali, e potrà consultare le dashboard relative ai suoi dati; queste saranno disponibili per essere visualizzate da chiunque ne abbia bisogno.

COME FUNZIONA

Uno script automatizzato provvede a leggere i dati provenienti dalle tabelle di Magento, elaborandoli in modo da permettere all’utente di avere dati aggiornati in tempo reale. Per renderli utilizzabili nelle analisi, il sistema li riporta in un’unica tabella presente sul database.
Le analisi sono ottimizzate in modo da essere implementabili nel framework della web app alla quale l’utente accede.
Le dashboard sono composte da uno o più grafici interattivi, con possibilità di interagire con i filtri, selezionare range di dati da visualizzare e possibili statistiche descrittive.

 

Eventuali sviluppi futuri riguardano l’integrazione nelle analisi di dati relativi a concorrenti presenti sul mercato online (prezzi, offerte, recensioni prodotti, etc.): queste future funzionalità sono frutto di web scraping automatizzato.

COME SI PRESENTA

1. ANALISI FATTURATO

analisi fatturato

2. ORDINI

ordini

3. REFERENZE

referenze

4. distribuzione geografica

distribuzione geografica

5. classifiche

Inoltre, è possibile analizzare i prezzi e le promozioni della merce, attraverso:
• Serie storica andamento prezzo per prodotto;
• Dynamic Pricing dei prodotti, anche in funzione di eventuali concorrenti;
• Prezzo consigliato di vendita;
• Efficacia promozioni attive;
• Suggerimento nuove promozioni.


È possibile condividere oppure esportare questi dati in un file csv: in questo modo i dati sono consultabili in ogni momento, anche all’esterno della web app.
L’obiettivo principale delle analisi non è solo quello di rappresentare graficamente i dati di interesse, ma evidenziare potenziali opportunità di business personalizzate.

MAGAZZINO

Gestione e Restock Magazzino

by Case Studies
MAGAZZINO

tecnologie

CLIENT NEEDS

Con un fatturato annuo di 200 milioni di Euro, il nostro cliente è di gran lunga una delle più grandi aziende in ambito moda di lusso a livello europeo. Ogni giorno, innumerevoli spedizioni partono dai diversi magazzini dislocati in tutto il mondo. 

L’azienda possiede una piattaforma e-commerce che le permette di essere attiva nel panorama mondiale; ogni filiale è dotata di magazzini di proprietà, ma spesso accade che un utente non riesca ad acquistare il prodotto desiderato poiché esaurito in giacenza di magazzino. 

soluzione

Chiron ha sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale che determina la quantità ideale di prodotti acquistati ogni giorno, per un periodo a lungo termine.
Analizzando i dettagli delle transazioni, spedizioni e resi combinati con dati esterni, il modello fornisce automaticamente i dati corretti per prevedere la quantità ideale di ogni prodotto in ogni singolo magazzino.

RISULTATI

Questo modello di apprendimento automatico ottimizza la disponibilità e la movimentazione dei prodotti e contemporaneamente minimizza i residui a magazzino: questo consente al cliente una gestione più efficiente dei magazzini e la pianificazione anticipata del flusso della merce all’interno di essi.
In questo modo, si evita di rimanere senza giacenza del prodotto e di dover sdoganare piccole quantità di merce verso magazzini dislocati fuori dalla zona EMEA (Europe, Middle East and Africa), con i conseguenti costi derivanti.

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il futuro è vicino (4)

Food Retailer

by Case Studies
il futuro è vicino (4)

TECNOLOGIE

CLIENT NEEDS

La necessità del nostro cliente era assicurare ai propri clienti consegne tempestive dei loro prodotti  in tutto il territorio italiano, precisamente entro le ore 13:00 del giorno successivo all’inoltro di ogni singolo ordine. 

Soprattutto durante i periodi critici come le festività, garantire una consegna puntuale non è sempre facile.

A meno che non si abbia il supporto di

soluzione

Chiron ha sviluppato un’applicazione personalizzata in grado di generare automaticamente una classificazione di facilità di consegna per ciascun indirizzo.
Inoltre, attraverso l’analisi dei dati storici, riesce ad ottimizzare le operazioni di consegna garantendo le scadenze di recapito.


L’applicazione progettata:
• Tiene conto dei dati storici di consegna e quelli generati da ogni singola consegna;
• Analizza e arricchisce i dati di spedizione tramite un’aggregazione dei dati relativi alla posizione geografica;
• Consente di modellare facilmente una valutazione per ciascuna consegna.


L’integrazione di nuove consegne nel modello esistente consente l’iterazione e l’ottimizzazione continua dei costi di produzione.

RISULTATI

Da quando Chiron ha sviluppato l’applicazione, l’azienda cliente ha accertato:


• Un aumento della produttività Business Intelligence (BI): il team BI sparso nei diversi centri logistici del cliente è in grado ora di raccogliere e utilizzare facilmente indicatori di performance on demand;


• L’ottimizzazione dei mezzi operativi e dei costi legati alla consegna dei pacchi;


• La creazione di nuove offerte commerciali a costi di produzione ottimizzati.

Classificazione della facilità di consegna in base al monitoraggio dei pacchi e ai dati geografici.
Costi di produzione ottimizzati e nuove offerte commerciali.
Garanzia di consegna puntuale, anche durante i periodi di picco della domanda.
Precedente
Successivo

Grazie a questa approfondita analisi dei dati, l’azienda è in grado di garantire una qualità costante delle diverse offerte (consegna prima delle ore 13:00, prima delle ore 8:00, etc.) a costi di produzione ottimizzati.

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unilever

Dynamic Pricing

by Case Studies
unilever

TECNOLOGIE

Per il nostro cliente operante nella GDO, è necessario applicare prezzi equi e stabili per i prodotti alimentari che commercializza nelle catene dislocate in tutto il territorio italiano. 

Per il settore in esame, bisogna conoscere l’evoluzione dei prezzi e le cause della loro instabilità, derivanti da fluttuazioni di mercato. Ad esempio, succedeva di frequente che le linee di fornitura fossero momentaneamente non disponibili, oppure che i prodotti non presentassero la qualità ottimale richiesta. 

 

SOLUZIONI

Chiron ha automatizzato questo processo, per trovare la migliore soluzione esistente.
Attraverso la raccolta di una maggiore quantità di dati aggregati e l’analisi dei prezzi di acquisto dei fornitori, Chiron ha sviluppato un algoritmo statistico predittivo in grado di esaminare la varianza dei prezzi nei venti giorni precedenti.
Questo algoritmo infine definisce il prezzo finale ottimale, basandosi sul benchmark e sulle influenze stagionali dei prodotti.

L’applicazione sviluppata da Chiron fornisce in modo automatico tutte le informazioni sull’ultimo livello di prezzi giornaliero di acquisto e di vendita di ogni singolo prodotto e l’andamento dei prezzi di tutte le categorie merceologiche nel tempo.

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