Rozwiązania data-driven dla handlu detalicznego
Nasza analityka to lepsze planowanie sprzedaży, efektywne zarządzanie zapasami oraz celniejsze działania marketingowe
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Największe wyzwania retailu
w erze danych
Dynamicznie zmieniający się rynek wymaga od firm retail pełnej kontroli nad danymi i procesami. Brak spójności, wolny przepływ informacji czy nieprzygotowanie na innowacje skutkują utratą przewagi konkurencyjnej.
Silosy danych i procesów
Dane rozsiane po wielu systemach utrudniają spojrzenie na biznes całościowo. Bez spójności analizy tracą na wartości, a decyzje podejmowane są w oparciu o fragmenty informacji.
Szybkość przepływu informacji
W retailu czas reakcji ma kluczowe znaczenie. Brak natychmiastowego dostępu do aktualnych danych spowalnia działania i ogranicza efektywność organizacji.
Gotowość na innowacje technologiczne
Rynek retail wymaga wdrażania nowych rozwiązań od AI, przez automatyzację, po predykcję popytu. Firmy, które nie inwestują w innowacje, szybko tracą konkurencyjność.
Szybkie i mierzalne eksperymenty
Testowanie nowych modeli biznesowych i kampanii powinno być proste i oparte na danych. Bez wiarygodnych metryk trudno ocenić skuteczność działań i skalować je dalej.
Efektywność w każdym elemencie
Od logistyki, przez pricing, aż po marketing, każdy obszar musi działać spójnie i w oparciu o dane. Brak integracji obniża marże i wydłuża procesy.
Integracja danych z wielu źródeł
Sprzedaż w wielu kanałach generuje dane, które bez wspólnej platformy i jednolitego ID klienta nie tworzą spójnego obrazu konsumenta.
Porozmawiajmy o Twoich wyzwaniach
Darmowa konsultacjaOd platformy danych po GenAI, każdy poziom fundamentów wspiera firmy retail w budowaniu przewagi opartej na danych.
Fundamenty DataDriven w branży retail
Platforma danych
Integruje wszystkie źródła informacji od POS i e-commerce, przez CRM, marketplace’y i social media, tworząc jeden spójny obraz klienta i biznesu. Jest szybka, skalowalna i gotowa na wzrost, co pozwala organizacji działać w oparciu o wiarygodne dane.
Przykłady zastosowań:
▪️ integracja wszystkich źródeł transakcji i interakcji,
▪️ centralne ID klienta łączące online i offline,
▪️ możliwość szybkiego skalowania i obsługi dużych wolumenów danych.
Efekt: spójna baza wiedzy, która jest fundamentem dla analityki, AI i strategii biznesowej.
Analityka i BI
Dzięki spójnym raportom i wskaźnikom cała organizacja zyskuje jeden obraz biznesu. Analityka w czasie rzeczywistym umożliwia prognozowanie sprzedaży, kosztów i marż, co przekłada się na lepsze decyzje strategiczne i operacyjne.
Przykłady zastosowań:
▪️ raporty sprzedaży w czasie rzeczywistym,
▪️ prognozowanie marż, kosztów i przychodów,
▪️ dashboardy dla różnych działów od marketingu po logistykę.
Efekt: trafniejsze decyzje podejmowane szybciej i w oparciu o rzetelne dane.
Zaawansowana analityka, ML & AI
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja wspierają firmy retail w prognozowaniu popytu, zarządzaniu zapasami i optymalizacji pricingu w czasie rzeczywistym. Personalizacja oferty i automatyzacja decyzji pozwalają zwiększyć lojalność klientów i chronić marże.
Przykłady zastosowań:
▪️ prognozowanie zapasów w oparciu o pogodę, trendy i promocje,
▪️ real-time pricing w reakcji na działania konkurencji,
▪️ personalizacja oferty pod kątem zachowań i LTV klienta,
▪️ automatyczne wykrywanie nadużyć i zwrotów.
Efekt: większe marże, mniejsze straty i lepsze doświadczenie klienta.
Model danych i ontologia
Model danych i ontologia tworzą wspólny język biznesu, który porządkuje sposób przechowywania i interpretacji informacji. Dzięki temu różne działy i systemy patrzą na dane w ten sam sposób, a AI może je wykorzystywać w bardziej precyzyjny i efektywny sposób.
Przykłady zastosowań:
▪️ definicja kluczowych wskaźników (np. sprzedaż, marża, LTV) w jednym standardzie dla całej firmy,
▪️ uporządkowanie i opisanie danych tak, aby systemy BI, ML i GenAI korzystały z tej samej semantyki,
▪️ ułatwienie integracji nowych źródeł danych i automatyzacji procesów.
Efekt: spójna „prawda o danych” w organizacji, większa wiarygodność analiz i możliwość pełnego wykorzystania AI do podejmowania decyzji.
Pamiętaj, że znajomość trendów danych to przewaga w retailu
Konsumenci oczekują doświadczeń spójnych, szytych na miarę i dostępnych w każdym kanale. Zrozumienie trendów pozwala nie tylko odpowiadać na potrzeby klientów, ale też kreować nowe standardy na rynku.
Wielokanałowość
Klienci kupują i wchodzą w interakcje w wielu kanałach (web, mobile, marketplace, POS, social). Jeśli dane z tych źródeł nie są spięte w jedną całość, nie widzisz pełnego obrazu biznesu i tracisz możliwości zwiększenia sprzedaży.
Hiperpersonalizacja
Segmentacja to przeszłość. Konsumenci oczekują oferty i komunikacji dopasowanej dokładnie do nich bazującej na historii zakupów, zachowaniach i wartości klienta (LTV). Bez wykorzystania AI i analityki, personalizacja kończy się na imieniu w newsletterze.
Seamless Omnichannel
Online i offline muszą działać razem i najlepiej czasie rzeczywistym. Promocja w aplikacji powinna być widoczna przy kasie, a koszyk internetowy zsynchronizowany z ofertą w sklepie. Brak płynnego doświadczenia powoduje natychmiastową frustrację i porzucenie koszyka.
Zero Customer
Dzisiejszy klient nie jest lojalny.
Łatwo zmienia marki, oczekuje natychmiastowej reakcji i inspiracji z każdego kanału. Firmy, które nie odpowiadają na ten nowy model zachowań, szybko tracą przewagę konkurencyjną.
Zobacz, jak zmieniamy dane w przewagę konkurencyjną
PorozmawiajmyDzielimy się wiedzą i doświadczeniem
Twoje dane kryją w sobie potencjał. Zapytaj nas, jak go wykorzystać
Dlaczego Alterdata?
Łączymy doświadczenie ekspertów, szeroką znajomość technologii i elastyczne podejście do współpracy, aby tworzyć rozwiązania danych realnie dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.
Kompleksowa realizacja End-to-End
Prowadzimy cały proces: od doradztwa i wyboru technologii, przez budowę hurtowni danych, po rozwój, utrzymanie i optymalizację rozwiązań. Dzięki temu klient otrzymuje spójne wsparcie na każdym etapie pracy z danymi, bez konieczności koordynowania wielu niezależnych dostawców.
Ekspercki zespół danych
Łączymy kompetencje inżynierów danych, analityków, data scientistów, architektów IT i konsultantów biznesowych, aby odpowiadać zarówno na potrzeby technologiczne, jak i biznesowe. Nasz zespół pomaga przełożyć cele organizacji na konkretne rozwiązania, które realnie wspierają decyzje i rozwój firmy.
Neutralność technologiczna
Dobieramy narzędzia do celu, a nie odwrotnie. Pracujemy z popularnymi technologiami chmurowymi i analitycznymi, m.in. Google Cloud, Azure, AWS, Snowflake, Databricks, Power BI, Tableau czy Looker. Dzięki szerokiej znajomości narzędzi rekomendujemy rozwiązania najlepiej dopasowane do sytuacji klienta, zamiast forsować jedną technologię.
Elastyczny model współpracy
Oferujemy wsparcie dokładnie wtedy, gdy go potrzebujesz, od pojedynczych specjalistów po model Data Team as a Service, bez konieczności budowania pełnego zespołu wewnętrznie. Pozwala to szybko zwiększać kompetencje organizacji i korzystać z wiedzy ekspertów w zakresie dopasowanym do aktualnych potrzeb.
Rozwiązania dopasowane do biznesu
Projektujemy usługi i architekturę pod konkretne wymagania, budżet, branżę, wielkość firmy oraz cele biznesowe klienta. Każde wdrożenie traktujemy indywidualnie, aby technologia wspierała procesy, sposób pracy i priorytety danej organizacji.
Bezpieczna architektura
Tworzymy skalowalne, bezpieczne rozwiązania gotowe na rozwój organizacji, rosnącą ilość danych i migrację do nowoczesnych środowisk chmurowych. Dbamy o kontrolę dostępu, stabilność i możliwość dalszej rozbudowy, aby platforma danych mogła rozwijać się razem z firmą.
Tech stack: fundament naszej pracy
Poznaj narzędzia i technologie, które napędzają rozwiązania tworzone przez Alterdata.
Google Cloud Storage umożliwia przechowywania danych w chmurze i wydajność, elastyczne zarządzanie dużymi zbiorami danych. Zapewnia łatwy dostęp do danych i wsparcie zaawansowanych analiz.
Azure Data Lake Storage to usługa przechowywania oraz analizowania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w chmurze, stworzona przez Microsoft. Data Lake Storage jest skalowalne i obsługuje różne formaty danych.
Amazon S3 to usługa chmurowa do bezpiecznego przechowywania danych o praktycznie nieograniczonej skalowalności. Jest wydajna i zapewnia spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Databricks to chmurowa platforma analityczna, łącząca inżynierię i analizę danych oraz machine learning i modele predykcyjne. Z wysoką wydajnością przetwarza ona także duże zbiory danych.
Microsoft Fabric to zintegrowane środowisko analityczne, łączące w różne narzędzia, takie jak Power BI, Data Factory, czy Synapse. Platforma obsługuje cały cyklu życia danych, integrację, przetwarzanie, analizę i wizualizację wyników.
Google Big Lake to usługa, która łączy w sobie cechy hurtowni oraz jezior danych i ułatwia zarządzanie danymi w różnych formatach oraz lokalizacjach. Pozwala także przetwarzać duże zbiory danych bez przenoszenia między systemami.
Google Cloud Dataflow do usługa przetwarzania dużych ilości danych oparta na Apache Beam. Wspiera rozproszone przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz zaawansowane analizy
Azure Data Factory to usługa integracji danych w chmurze, która automatyzuje przepływy danych i orkiestruje procesy przetwarzania. Umożliwia łączenie danych ze źródeł chmurowych i lokalnych do przetwarzania w jednym środowisku.
Apache Kafka przetwarza w czasie rzeczywistym strumienie danych i wspiera zarządzanie dużymi ilościami danych z różnych źródeł. Pozwala analizować zdarzenia natychmiast po ich wystąpieniu.
Pub/Sub służy do przesyłania wiadomości między aplikacjami, przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym, ich analizy i tworzenia kolejek komunikatów. Dobrze integruje się z mikrousługami oraz architekturami sterowanymi zdarzeniami (EDA).
Google Cloud Run obsługuje aplikacje kontenerowe w skalowalny i zautomatyzowany sposób, przez co optymalizuje koszty oraz zasoby. Pozwala na elastyczne i wydajne zarządzanie aplikacjami w chmurze, zmniejszając obciążenie pracą.
Azure Functionsto inne rozwiązanie bezserwerowe, które uruchamia kod w reakcji na zdarzenia, eliminując potrzebę zarządzania serwerami. Jego inne zalety to możliwość automatyzowania procesów oraz integrowania różnych usług.
AWS Lambda to sterowana zdarzeniami, bezserwerowa funkcja jako usługa (FaaS), która umożliwia automatyczne uruchamianie kodu w odpowiedzi na zdarzenia. Pozwala uruchamiać aplikacje bez infrastruktury serwerowej.
Azure App Service to platforma chmurowa, służąca do uruchamiania aplikacji webowych i mobilnych. Oferuje automatyczne skalowanie zasobów i integrację z narzędziami DevOps, (np. GitHub, Azure DevOps)
Snowflake to platforma, która umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w chmurze. Jest łatwo skalowalna, wydajna, zapewnia też spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Amazon Redshift to hurtownia danych w chmurze, która umożliwia szybkie przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych. Redshift oferuje także tworzenie złożonych analiz i raportów z danych w czasie rzeczywistym.
BigQuery to skalowalna platforma analizy danych od Google Cloud. Umożliwia ona szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, analitykę oraz zaawansowane raportowanie. Ułatwia dostęp do danych dzięki integracji z różnymi ich źródłami.
Azure Synapse Analytics to platforma łącząca hurtownię danych, przetwarzanie big data oraz analitykę w czasie rzeczywistym. Umożliwia przeprowadzanie skomplikowanych analiz na dużych wolumenach danych.
Data Build Tool umożliwia łatwą transformację i modelowanie danych bezpośrednio w bazach danych. Pozwala tworzyć złożone struktury, automatyzować procesy i zarządzać modelami danych w SQL.
Dataform jest częścią Google Cloud, która automatyzuje transformację danych w BigQuery, w oparciu o język zapytań SQL. Wspiera bezserwerową orkiestrację strumieni danych i umożliwia pracę zespołową z danymi.
Pandas to biblioteka struktur danych oraz narzędzi analitycznych w języku Python. Jest przydatna w manipulowaniu danymi i analizach. Pandas jest używana szczególnie w statystyce i machine learningu.
PySpark to interfejs API dla Apache Spark, który pozwala przetwarzać duże ilości danych w rozproszonym środowisku, w czasie rzeczywistym. To narzędzie jest proste w użyciu oraz wszechstronne w działaniu.
Looker Studio to narzędzie służące do eksploracji i zaawansowanej wizualizacji danych pochodzących z różnych źródeł, w formie czytelnych raportów, wykresów i dashboardów. Ułatwia współdzielenie danych oraz wspiera równoczesną pracę wielu osób, bez potrzeby kodowania.
Tableau, aplikacja od Salesforce, to wszechstronne narzędzie do analiz i wizualizacji danych, idealne dla osób szukających intuicyjnych rozwiązań. Cenione za wizualizacje danych przestrzennych i geograficznych, szybkie identyfikowanie trendów oraz dokładność analiz danych.
Power BI, platforma Business Intelligence koncernu Microsoft, wydajnie przekształca duże ilości danych w czytelne, interaktywne wizualizacje i przystępne raporty. Łatwo integruje się z różnymi źródłami danych oraz monitoruje KPI w czasie rzeczywistym.
Looker to platforma chmurowa do Business Intelligence oraz analityki danych, która pozwala eksplorować, udostępniać oraz wizualizować dane i wspiera procesy decyzyjne. Looker wykorzystuje też uczenie maszynowe do automatyzacji procesów i tworzenia predykcji.
Terraform to narzędzie open-source, które pozwala na zarządzanie infrastrukturą jako kodem oraz automatyczne tworzenie i aktualizację zasobów w chmurze. Wspiera efektywne kontrolowanie infrastruktury, minimalizuje ryzyko błędów, zapewnia transparentność i powtarzalność procesów.
GCP Workflows automatyzuje przepływy pracy w chmurze, a także ułatwia zarządzanie procesami łączącymi usługi Google Cloud. To narzędzie pozwala oszczędzać czas dzięki unikaniu dublowania działań, poprawia jakości pracy, eliminując błędy, oraz umożliwia wydajne zarządzanie zasobami.
Apache Airflow zarządza przepływem pracy, umożliwia planowanie, monitorowanie oraz automatyzację procesów ETL i innych zadań analitycznych. Daje też dostęp do statusu zadań ukończonych i bieżących oraz wgląd w logi ich wykonywania.
Rundeck to narzędzie open-source do automatyzacji, które umożliwia planowanie, zarządzanie oraz uruchamianie zadań na serwerach. Pozwala na szybkie reagowanie na zdarzenia i wspiera optymalizację zadań administracyjnych.
Python to kluczowy język programowania w uczeniu maszynowym (ML). Dostarcza bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow i scikit-learn, umożliwiając tworzenie i testowanie zaawansowanych modeli.
BigQuery ML pozwala na budowę modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w hurtowni danych Google wyłącznie za pomocą SQL. Zapewnia szybki time-to-market, jest efektywny kosztowo, umożliwia też szybką pracę iteracyjną.
R to język programowania do obliczeń statystycznych i wizualizacji danych, do tworzenia oraz testowania modeli uczenia maszynowego. Umożliwia szybkie prototypowanie oraz wdrażanie modeli ML.
Vertex AI służy do deplymentu, testowania i zarządzania gotowymi modeli ML. Zawiera także gotowe modele przygotowane i trenowane przez Google, np. Gemini. Vertex AI wspiera też niestandardowe modele TensorFlow, PyTorch i inne popularne frameworki.
FAQ
1. Jak Alterdata wspiera firmy retailowe w pracy z danymi?
Alterdata pomaga firmom retailowym integrować dane sprzedażowe, marketingowe i operacyjne z wielu systemów i kanałów. Porządkujemy dane i przekształcamy je w czytelne insighty biznesowe, które wspierają decyzje operacyjne i strategiczne.
2. Jakie problemy branży retail rozwiązuje Alterdata?
Najczęstsze wyzwania to rozproszone dane między sklepami stacjonarnymi, e-commerce i systemami POS, ręczne raportowanie oraz brak spójnych wyników sprzedażowych. Alterdata eliminuje silosy danych i automatyzuje raportowanie.
3. Jakie źródła danych Alterdata integruje w projektach retailowych?
Integrujemy dane m.in. z systemów POS, platform e-commerce, ERP, CRM, narzędzi marketingowych, programów lojalnościowych oraz hurtowni danych, tworząc jedno centralne źródło danych dla całej organizacji.
4. W jaki sposób Business Intelligence Alterdata wspiera sprzedaż i operacje retail?
Budujemy dashboardy BI, które pozwalają monitorować sprzedaż, marże, dostępność produktów, rotację zapasów oraz efektywność promocji — zarówno online, jak i offline.
5. Czy Alterdata pomaga w analizie zachowań klientów i omnichannel?
Tak. Tworzymy modele customer journey, które łączą dane z kanałów online i offline, pomagając lepiej zrozumieć zachowania klientów, ich preferencje zakupowe oraz skuteczność działań omnichannel.
6. Czy rozwiązania Alterdata są skalowalne dla dużych sieci retailowych?
Tak. Projektujemy skalowalne rozwiązania analityczne, które obsługują wiele lokalizacji, duże wolumeny danych i złożone struktury sprzedażowe.