MARY KAY
MARY KAY
Как эффективная работа с данными позволила увеличить средний чек и прибыль
ЦЕЛЬ
Компания Mary Kay является одним из крупнейших косметических брендов в мире, чья продукция распространяется методом прямых продаж. Компания представлена в 39 странах, а ее ежегодный доход исчисляется миллиардами долларов США.
Доход компании зависит от работы нескольких миллионов торговых представителей, предлагающих продукцию Mary Kay по всему миру. Вся информация о продажах подлежит подробному анализу, что не всегда представляется возможным из-за технических ограничений работы с большими данными.
Ранее подготовка всех отчетов в компании занимала до двух недель, и к моменту просмотра данные уже устаревали. Исходя из потребности принимать решения, основываясь на актуальной информации, были сформулированы требования к решению, которое могло бы обеспечить надлежащую скорость анализа больших массивов данных.
ТРЕБОВАНИЯ К АНАЛИТИЧЕСКОМУ РЕШЕНИЮ
СКОРОСТЬ
До внедрения Polymatica Analytics процесс построения отчётов в Mary Kay был неприемлемо медленным.
«Подготовка стандартного набора отчётов занимала до двух недель. Компании требовалось ускорить этот процесс, чтобы управленческие решения принимались своевременно», – заявил Илья Садовенко, директор по информационным технологиям Mary Kay Europe.
МАСШТАБ
Менеджеры Mary Kay хотели видеть взлеты и падения продаж не только в агрегированном виде, но и по отдельным позициям и торговым представителям. Для этого аналитикам нужно было взаимодействовать с большими массивами данных.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
Компания Mary Kay стремилась увеличить прибыль за счёт улучшения качества информации, используемой для принятия управленческих решений. Визуализация позволяет придать данным форму, которую можно легко интерпретировать для получения ответов на бизнес-запросы.
РЕШЕНИЕ
Собрав перечень требований к новому решению, сотрудники Mary Kay приступили к изучению рынка и тестированию различных продуктов в области анализа больших данных. Инструмент компании «Полиматика» был признан самым подходящим вариантом, позволяющим достичь поставленных целей.
Polymatica Analytics специально спроектирован для обработки данных любого размера за минуты, что позволяет полностью удовлетворить потребности заказчика одновременно и в скорости, и в масштабе.
Возможность оперативно получать ответы на свои вопросы позволяет менеджерам найти точки воздействия, способные стимулировать рост и развитие бизнеса. При этом важно, чтобы ответы были основаны на всей совокупности данных для снижения рисков при принятии неоднозначных решений.
После успешной демонстрации возможностей решения, компания Mary Kay приняла решение использовать Polymatica.
Компании также требовалось, чтобы решение могло масштабироваться, поддерживая одновременно неограниченное количество пользователей. Polymatica Analytics был разработан с учетом этого требования, поэтому стал оптимальным выбором.
РЕЗУЛЬТАТЫ
МНОГОКРАТНЫЙ РОСТ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ОТДЕЛА
Перед внедрением Polymatica Analytics отчёты по продажам генерировались в течение нескольких недель. Теперь они строятся за минуты, и у аналитиков Mary Kay появилось время на поиск новых перспективных идей.
«Теперь аналитики имеют возможность отвечать даже на те вопросы, которые в прошлом просто не ставились», – отзывается о новом решении Илья Садовенко.
УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Благодаря актуальным сведениям, используемым в анализе больших объемов данных, менеджеры получили ясную картину происходящего и могут принимать взвешенные управленческие решения, масштабировать положительный опыт и нивелировать негативные явления.
УВЕЛИЧЕНИЕ ПРИБЫЛИ
Polymatica Analytics позволил аналитикам Mary Kay определить ключевые тенденции на основе анализа больших массивов данных. В частности, были выявлены наиболее популярные продукты и линейки в конкретных регионах. Оптимизируя набор продуктов, Mary Kay увеличила средний чек на 15%. Более того, IT-команда получила возможность использовать эти данные для снижения издержек, что также сказалось на росте прибыли компании.
«Информация, полученная в первый год использования нового решения, позволила выявить особенности ведения бизнеса на рынке того или иного региона, повысить общую эффективность, уровень продаж и прибыльность продуктов, а также снизить затраты на организацию работы с торговыми представителями», – прокомментировал результаты внедрения Илья Садовенко.
