Аналитическая система DiAna: Digital Analytics Pro

КАРТА РЕШЕНИЯ

	Наименование анализа	Какие возможности получаем благодаря этому виду анализа
Базовые виды анализа продаж и запасов в аналитической системе DiAna: Digital Analytics Pro	Анализ динамики продаж	Оценить по различным критериям динамику и тенденции в продажах товара или категории товаров в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности Выявить динамику изменения долей по различным критериям в продажах различных категорий товаров в структуре покупок в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности
	Почасовой анализ продаж	Дать оценку динамики изменений покупательского потока по часам работы объектов торговли в разрезе товаров или категорий товаров, магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности Оценить загрузку кассиров и оптимально спланировать график их работы Определить лучшее время для выкладки и завоза товара Точнее спланировать лучшее время для проведения промо-акций
	Анализ продаж на множестве чеков, сгруппированных по интервалам сумм покупок (Позиционирование)	Раскрыть стоимостную структуру покупательской корзины в разрезе магазинов, и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности Определить интервал стоимости покупок, приносящих основную часть прибыли Выявить отличие между размером покупок выходного и рабочего дня Оценить распределение прибыли или выручки по чекам из разных интервалов сумм покупок
	Анализ динамики товарных запасов	Оценить по различным критериям тенденции в динамике запасов товаров или категории товаров в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров. Оценить эффективность процессов закупок и их адекватность процессам продажам в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров Выявить Out of Stock (отсутствие товара на складе) Выявить периоды Out of Shelf (отсутствия товара на полке) Оценить размеры неликвидов, возможную неадекватность информации о запасах и/или наличие пересорта
Виды матричного анализа данных в аналитической системе DiAna: Digital Analytics Pro	АВС-XYZ анализ продаж и запасов	Группировка товаров, поставщиков, магазинов и покупателей по двум различным критериям в любом временном периоде, наборе дней недели и/или интервале стоимости покупательской корзины по результатам продаж Кластерный анализ магазинов, поставщиков, клиентов и/или товаров по различным критериям оценки объемов продаж Выявить лучшие/худшие товары в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности с целью внесения изменений в ассортиментное планирование и/или программы персонального маркетинга Группировка товаров, поставщиков, магазинов и покупателей по двум различным критериям оценки размеров запасов в любом временном периоде Выявление избыточных или недостаточных объемов запасов в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров В качестве критериев при анализе продаж могут использоваться следующие: - количество; - прибыль; - себестоимость; - транзакции; - сумма скидки: - маржа; - процент наценки. В качестве критериев при анализе запасов могут применяться следующие: - запасы в розничных ценах; - продажи в розничных ценах; - количество; - запасы в ценах поставщика; - продажи в ценах поставщика; - средняя учетная цена; - оборачиваемость в ценах поставщика (разы); - оборачиваемость в ценах поставщика (дни); - оборачиваемость в розничных ценах (разы); - оборачиваемость в розничных ценах (разы).
	Анализ по модифицированному методу Дибб-Симкина	Провести классификацию товаров или поставщиков на четыре группы по соотношению объема их продаж (например валовой прибыли) к себестоимости (или логистическим затратам на продвижение этих товаров) Определить направление развития выделенного сегмента Выявить приоритетные позиции ассортимента, эффективных поставщиков Оценить эффективность структуры ассортимента, состава поставщиков, целесообразность маркетинговых мероприятий Определить основные пути оптимизации
	Анализ продаж и запасов с использованием модифицированной Бостонской матрицы	Провести классификацию товаров, поставщиков товаров, магазинов и/или покупателей – владельцев карт лояльности с разделением на шесть групп модифицированной Бостонской матрицы в зависимости от того, какую долю в рассматриваемом критерии они занимают в общем объеме продаж, и каковы при этом темпы роста/падения продаж в анализируемом периоде по сравнению с периодом сравнения Выявить тренды изменений в продажах в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности Провести классификацию товаров, поставщиков товаров и/или магазинов в зависимости от доли в рассматриваемом критерии оценки запасов и темпов роста/падения их стоимости в анализируемом периоде по сравнению с периодом сравнения Выявить тренды изменений в запасах в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров Выработать приоритетные стратегии развития по отношению к каждой из выявленных групп товаров, поставщиков товаров, магазинов и/или покупателей – владельцев карт лояльности Оценить эффективность воздействий на функционирование цепей поставок мероприятий по оптимизации ассортимента , изменению пула поставщиков, применения маркетинговых программ, исходя из динамики их перемещений по клеткам матрицы в различные временные интервалы анализа В качестве критериев продаж могут выступать: - количество; - прибыль; - себестоимость; - транзакции; - выручка. В качестве критериев запасов могут выступать: - запасы в розничных ценах; - продажи в розничных ценах; - количество; - запасы в ценах поставщика; - продажи в ценах поставщика; - средняя учетная цена.
Эконометрический анализ данных в аналитической системе DiAna: Digital Analytics Pro	Эконометрический анализ данных	Оценивать изменения по неделям, либо по месяцам/дням для одного или нескольких магазинов или отделов/групп/подгрупп/товаров следующих характеристик: - Средней доходности запасов - Оборачиваемости товарных запасов - Стоимости содержания товарных запасов - Дохода с погонного метра торговой площади полок - Продаж с квадратного метра торговой площади

Обострение конкуренции в российском ритейле диктует потребность в поиске внутренних резервов. Совершенствование бизнес-процессов управления – основной путь к повышению операционной эффективности розничных предприятий. Основной тренд в успешном достижении этой цели – обеспечение информационно-аналитической поддержки менеджмента компании при принятии управленческих решений.

Розничные торговые компании успели накопить такое количество исторических данных о своей операционной деятельности, которое, с одной стороны, уже достаточно для достоверного статистического рассмотрения, а с другой – критически велико для хранения и анализа в рамках транзакционной системы. На их обработку требуется все больше и больше времени и ресурсов. Поэтому практически невозможно регулярно и быстро извлекать из этих данных необходимые знания для принятия эффективных управленческих решений: «докопаться» до причин падения продаж в той или иной товарной категории, заметить новые тенденции, отследить изменения покупательских предпочтений, учесть не только влияние сезонности, но и периоды потребительской активности в определенные дни недели и в определенные часы в течение суток.

Для решения таких задач использование транзакционных логистических систем, ввиду их низкой производительности при решении аналитических задач, становится затруднительно. С каждым новым запросом эти системы снова и снова вынуждены начинать с нуля мучительную обработку миллиардов транзакций, накопленных за многие годы. А менеджменту компании нужно получать результаты анализа и проверять свои предположения максимально быстро, чтобы не терять логическую нить анализа причинно-следственных связей, ожидая многочасовые расчеты учетных систем. Здесь необходим другой класс решений – информационно–аналитические системы.

Построенные на OLAP-технологиях, они извлекают информацию из специальных аналитических «кубов»[1] – хранилищ данных для определенного набора аналитических задач, и представляют ее конечному пользователю. Эти аналитические кубы могут быть предварительно рассчитаны или могут размещаться в оперативной памяти вычислительных систем (технология In Memory), поэтому делают это практически мгновенно, в удобном виде, с использованием многообразных графических форм визуализации для достижения максимальной наглядности и быстрого понимания сути, что позволяет пользователям гибко задавать наборы параметров и условий для анализа, чтобы посмотреть на происходящее под разными углами.

Если кратко: именно эта технология способна обеспечить быстроту и наглядность в анализе.

Транзакционные (учетные) системы оперативной обработки данных (OLTP – On-Line Transaction Processing) предназначены для регистрации событий, таких как приход, перемещение или продажа товара, и по ряду объективных ограничений они не отвечают требованиям анализа данных.

Поэтому зародился новый класс так называемых «систем поддержки принятия решений», основанных на принципе оперативной обработки данных (OLAP – On-Line Analytical Processing). Основой является то, что данные хранятся в специальной базе данных, по своей структуре специально предназначенной для анализа информации.

Такая технология обеспечивает ряд преимуществ перед применяемой в учетной (транзакционной) системе:

• Многократное увеличение скорости получения интересуемых данных по сравнению с обычной транзакционной системой (например, формирование графика динамики продаж или складских запасов крупного торгового предприятия за год занимает несколько секунд).
• Возможность в разных аспектах рассмотреть большой массив данных за длительный период времени и сделать это максимально быстро.
• Представление информации в наиболее удобном для пользователя виде.

Одна из таких систем – DiAna: Digital Analytics Pro – разработана компанией FIT – France Informatique & Technologie.

DiAna: Digital Analytics Pro – проверенный временем и востребованный рынком специализированный аналитический программный продукт класса BI (VDD), специально разработанный для предприятий розничной торговли. Готовый к ускоренному внедрению и совместимый с любой транзакционной учетной системой, он позволяет быстро обрабатывать терабайты данных, что особенно важно для крупных сетевых розничных компаний.

Данные о розничных продажах, поступающие с POS-терминалов и отображаемые в кассовых чеках, являются важнейшим источником для анализа ключевых показателей эффективности розничного предприятия. Они позволяют сформировать представление о покупательских предпочтениях, отслеживать реакцию клиентов на изменения в ассортименте, а значит, прогнозировать спрос и готовить соответствующие предложения для целевой группы покупателей, осознанно подходить к вопросам позиционирования торгового предприятия, эффективно управлять ассортиментом и определять уровень товарных запасов.

Система поддержки принятия решений DiAna: Digital Analytics Pro ориентирована на интеллектуальную обработку и визуальное представления таких данных.

DiAna: Digital Analytics Pro – информационно-аналитическая система поддержки принятия решений при управлении продажами и запасами, взаимоотношениями с покупателями (CRM) и поставщиками (SRM).

Информационно-аналитическая система DiAna: Digital Analytics Pro адресована тем сетевым розничным компаниям, которые хотят совершенствовать логистику и взаимодействие с поставщиками, повышать лояльность покупателей.

Она предназначена для организации эффективной работы отделов категорийного менеджмента, маркетинга, закупок и логистики.

Система DiAna: Digital Analytics Pro построена на OLAP-технологии анализа данных о продажах из кассовых чеков и данных о товарных запасах. Она позволяет компаниям быстрее и эффективнее реагировать на изменения структуры потребительского спроса и, исходя из этого, оптимизировать уровень и процесс пополнения запасов.

DiAna: Digital Analytics Pro является удобным средством решения задач категорийного менеджмента, оптимизации и управления ассортиментом. Она помогает определить профиль основных покупателей магазина и их предпочтения, необходимый им ассортимент, чувствительность к ценовым колебаниям, а также выявить недельные и сезонные тренды.

Система DiAna: Digital Analytics Pro позволяет оценивать и ранжировать поставщиков по их вкладу в продажи по отдельным категориям товаров, а также определять их роль и вес в бизнесе сетевой розничной компании в целом.

DiAna: Digital Analytics Pro дает возможность проводить глубокий анализ результатов персонального маркетинга, оценивать эффективность проводимых акций и их последствия.

С помощью этого вида анализа можно:

• Оценить по различным критериям динамику и тенденции в продажах товара или категории товаров в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности
  
• Выявить динамику изменения долей по различным критериям в продажах различных категорий товаров в структуре покупок в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности

В качестве объектов анализа могут выступать магазины, товары, клиенты-владельцы дисконтных крат, поставщики.

Анализ динамики продаж может осуществляться по различным критериям:

• Валовой прибыли;
  
• Выручке;
  
• Количеству проданного товара или частоты покупок;
  
• Сумме скидок по дисконтным картам;
  
• Критерии долевого анализа;
  
• и др.

С помощью почасового анализа продаж можно:

• Дать оценку динамики изменений покупательского потока по часам работы объектов торговли в разрезе товаров или категорий товаров, магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности;
• Оценить загрузку кассиров и оптимально спланировать график их работы;
• Определить лучшее время для выкладки и завоза товара;
  
• Точнее спланировать лучшее время для проведения промо-акций.

В качестве объектов анализа могут выступать магазины, товары, клиенты-владельцы дисконтных карт, поставщики.

Критериями могут служить:

• Валовая прибыль;
• Выручка;
• Количество проданного товара;
• Сумма скидок по дисконтным картам.

С помощью этого вида анализа можно:

• Раскрыть стоимостную структуру покупательской корзины в разрезе магазинов, и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности
• Определить интервал стоимости покупок, приносящих основную часть прибыли
  
• Выявить отличие между размером покупок выходного и рабочего дня;
  
• Оценить распределение прибыли или выручки по чекам из разных интервалов сумм покупок;

В качестве объектов анализа могут выступать магазины.

Критериями анализа продаж по интервалам сумм покупок в системе являются:

• Валовая прибыль;
  
• Выручка;
  
• Количество чеков или сканирований товаров, относящихся к выбранной группе чеков;
  
• Количество проданного товара;
  
• Сумма скидок по дисконтным картам.

Примечание: Шкалу интервалов сумм покупок можно устанавливать произвольно.

Анализ кассовых чеков по интервалам сумм покупок предоставляет важнейшую информацию о том:

• Сколько денег тратят покупатели при посещении магазина?
  
• Этот анализ дает возможность ответить на очень важный вопрос: «Кто покупатель нашей сети (или отдельного магазина сети в определенном месте)»?

Вполне возможно, что изначально вы позиционировали свой магазин как предлагающий преимущественно недорогой ассортимент, но, после анализа по интервалам сумм покупок, выяснили, что значительная часть покупателей предпочитает (или с некоторых пор стала предпочитать) делать более дорогие покупки. Эта информация позволит вам скорректировать позиционирование магазина исходя из изменений в предпочтениях ваших покупателей.

Аналитический блок «Позиционирование» является незаменимым инструментом для создания индивидуальных систем лояльности покупателей.

Цель анализа – узнать не только, какую прибыль или выручку приносит каждая группа покупателей, но и сколько чеков или сканирований товара входит в каждую из этих групп.

Результаты можно увидеть на столбчатых или круговых диаграммах, где представлены доли валовой прибыли, выручки или количества проданного товара в зависимости от общего размера покупки (величины суммы чека).

Данный вид анализа позволяет:

• Оценить по различным критериям тенденции в динамике запасов товаров или категории товаров в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров;
• Оценить эффективность процессов закупок и их адекватность процессам продажам в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров;
• Выявить Out of stock (отсутствие товара на складе);
  
• Выявить периоды Out of Shelf (отсутствия товара на полке);
• Оценить размеры неликвидов, возможную неадекватность информации о запасах и/или наличие пересорта

В качестве объектов анализа могут выступать магазины, товары, поставщики.

Критериями оценки товарных запасов могут служить:

• Объем товарных запасов в средних учетных ценах, в ценах поставщика или ценах продажи;
• Количество товара в магазинах.

График динамики товарных запасов по отдельным товарам представляет собой характерную «пилу»: пик в день поставки и постепенное снижение за счет ежедневных продаж, затем следующий пик и т. д. Этот вид анализа позволяет оценить эффективность работы категорийного менеджера или менеджера по закупкам.

Этот вид анализа позволяет:

• Группировка товаров, поставщиков, магазинов и покупателей по двум различным критериям в любом временном периоде, наборе дней недели и/или интервале стоимости покупательской корзины по результатам продаж;
  
• Кластерный анализ магазинов, поставщиков, клиентов и/или товаров по различным критериям оценки объемов продаж;
  
• Выявить лучшие/худшие товары в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности с целью внесения изменений в ассортиментное планирование и/или программы персонального маркетинга;
  
• Группировка товаров, поставщиков, магазинов и покупателей по двум различным критериям оценки размеров запасов в любом временном периоде;
  
• Выявление избыточных или недостаточных объемов запасов в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров.

Это анализ позволяет ответить на такие вопросы:

• Какие товары хорошо (много) продаются и/или приносят максимальную выручку/валовую прибыль?
• Какие товары имеют незначительный вес в валовой прибыли или выручке?

В качестве объектов анализа могут выступать магазины, товары, поставщики и покупатели-владельцы дисконтных карт.

Критериями при анализе продаж могут служить:

• Валовая прибыль;
  
• Выручка;
  
• Количество проданного товара:
  
• Себестоимость проданного товара;
  
• Сумма скидки;
  
• Маржа;
  
• Процент наценки.

Критериями при анализе запасов могут служить:

• Размер запасов, выраженный в розничных ценах;
  
• Размер запасов, выраженный в ценах поставщика;
• Объем продаж, выраженный в розничных ценах;
• Объем продаж, выраженный в ценах поставщика;
  
• Количество товара в запасах;
  
• Средняя учетная цена товаров;
• Оборачиваемость товаров, выраженная в ценах поставщика (разы);
• Оборачиваемость товаров, выраженная в ценах поставщика (дни);
  
• Оборачиваемость товаров, выраженная в розничных ценах (разы);
  
• Оборачиваемость товаров, выраженная в розничных ценах (дни).

Результаты анализа могут быть представлены в виде матрицы 3х3 или круговой диаграммы. В матричной форме для упрощения работы пользователя применяется цветовая индикация (окраска) строк таблицы девятью цветами по количеству выявленных сегментов.


Разные цвета и их интенсивность расскажут, что предпочитают покупатели, как соотносится количество проданного товара с его вкладом в прибыль или выручку После проведения анализа по всем товарам, можно изменить критерий выбора, указав конкретную товарную категорию, и провести детальный анализ уже внутри нее. Такой анализ покажет, как можно повлиять на результаты продаж в выбранной товарной категории – например, исключить плохо продающиеся товары, или провести акцию по стимулированию их продаж и т. п. Увидев такую картину, можно расстаться с товарами-аутсайдерами и освободить место на полке для товаров-лидеров.

Этот вид анализа позволяет:

• Провести классификацию товаров или поставщиков на четыре группы по соотношению объема их продаж (например валовой прибыли) к себестоимости (или логистическим затратам на продвижение этих товаров);
• Определить направление развития выделенного сегмента;
• Выявить приоритетные позиции ассортимента, эффективных поставщиков;
• Оценить эффективность структуры ассортимента, состава поставщиков, целесообразность маркетинговых мероприятий;
• Определить основные пути оптимизации.

В качестве объектов анализа могут выступать магазины, товары, поставщики.

Критериями анализа могут служить:

• Валовая прибыль;
  
• Выручка;
• Себестоимость.

В результате проведенного анализа товары или поставщики разделяются на четыре группы, каждая из которых выделяется в таблице своим, произвольно задаваемым цветом.

Если критериями анализа выбраны, например, выручка и валовая прибыль, то в результате мы можем получить такую классификацию товаров с соответствующими рекомендациями по увеличению прибыли: 

Данный вид анализа позволяет:

• Провести классификацию товаров , поставщиков товаров, магазинов и/или покупателей – владельцев карт лояльности с разделением на шесть групп модифицированной Бостонской матрицы в зависимости от того, какую долю в рассматриваемом критерии они занимают в общем объеме продаж, и каковы при этом темпы роста/падения продаж в анализируемом периоде по сравнению с периодом сравнения
  
• Выявить тренды изменений в продажах в разрезе магазинов, поставщиков товаров и/или групп покупателей-владельцев карт лояльности
• Провести классификацию товаров, поставщиков товаров и/или магазинов в зависимости от доли в рассматриваемом критерии оценки запасов и темпов роста/падения их стоимости в анализируемом периоде по сравнению с периодом сравнения
  
• Выявить тренды изменений в запасах в разрезе магазинов и/или поставщиков товаров
• Выработать приоритетные стратегии развития по отношению к каждой из выявленных групп товаров, поставщиков товаров, магазинов и/или покупателей – владельцев карт лояльности
  
• Оценить эффективность воздействий на функционирование цепей поставок мероприятий по оптимизации ассортимента , изменению пула поставщиков, применения маркетинговых программ, исходя из динамики их перемещений по клеткам матрицы в различные временные интервалы анализа

В качестве объектов анализа могут выступать магазины, товары, поставщики.

Критериями анализа продаж могут служить:

•  Валовая прибыль;
  
• Выручка;
  
• Количество проданного товара;
  
• Себестоимость проданного товара.

Критериями анализа запасов могут служить:

• Размер запасов, выраженный в розничных ценах;
  
• Размер запасов, выраженный в ценах поставщика;
  
• Объем продаж, выраженный в розничных ценах;
  
• Объем продаж, выраженный в ценах поставщика;
  
• Количество товара в запасах;
  
• Средняя учетная цена товаров;
  
• Оборачиваемость товаров, выраженная в ценах поставщика (разы);
• Оборачиваемость товаров, выраженная в ценах поставщика (дни);
  
• Оборачиваемость товаров, выраженная в розничных ценах (разы);
• Оборачиваемость товаров, выраженная в розничных ценах (дни).

В нашей модификации Бостонской матрицы мы проводим сегментирование на шесть групп: в две дополнительные отдельные категории выделены товары/поставщики/магазины с отрицательной динамикой продаж, что часто бывает удобно при анализе. В традиционной Бостонской матрице их принято объединять с товарами, имеющими низкие темпы роста. При необходимости, нажатием соответствующих кнопок на панели управления можно получить классическое разделение на четыре типа: "звезды", "дойные коровы", "дикие кошки", "собаки". Для каждой из этих групп существует приоритетная стратегия. 

Решение завоевало признание на рынке ритейла, потому что оно отличается удобством, простотой в использовании и содержит набор всех необходимых инструментальных средств для решения обширного спектра задач анализа.

• Специализированность. Преимуществом системы DiAna: Digital Analytics Pro является то, что она представляет собой вертикальное решение для рынка ритейла: это не только сам инструмент, но и уже готовый набор преднастроенных «кубов» для ряда наиболее востребованных ритейлерами аналитических задач.
• Универсальность в стыковке. DiAna: Digital Analytics Pro работает не только с системой GESTORI Pro от компании FIT, но и может быть интегрирована с любой (!) другой розничной системой управления товародвижением, уже используемой в вашей торговой сети.
  
• Минимальные сроки внедрения. При наличии у ритейлера уже внедренной системы GESTORI Pro, на установку и запуск DiAna: Digital Analytics Pro уходит не более 2 рабочих дней. При этом не требуется присутствие специалиста компании FIT (или ее партнера) на объекте заказчика: достаточно удаленной консультации. Более того, квалификация тех сотрудников, которые будут инсталлировать систему, может быть достаточно низкой. Если же предстоит интеграция с любой другой кассовой и учетной системой силами специалистов компании FIT, то на согласование форматов и последующую загрузку данных из этих пакетов в систему DiAna: Digital Analytics Pro отводится срок до 20 рабочих дней. Более того, процесс интеграции настолько прост, что ритейлер может с помощью своего ИТ-отдела самостоятельно обеспечить выгрузку данных в заранее согласованном формате или воспользоваться услугами поставщика применяемых им учетной и кассовой систем.
• Многокритериальность и гибкость. Большим преимуществом системы DiAna: Digital Analytics Pro является возможность быстрого перехода от одного критерия анализа к другому. Так, в частности, набор элементов для анализа можно формировать произвольно. В результате, появляется возможность сравнивать, например, продажи и по категориям пива, и по их брендам, даже если классификатор подразумевает деление лишь по одному из этих признаков. Кроме того, исходный справочник товаров может иметь любое количество уровней вложенности классификатора.
  
• Совмещение разных видов анализа. DiAna: Digital Analytics Pro дает возможность на одном графике одновременно анализировать, например, показатели запасов и продаж по определенному товару, чтобы оперативно выявить возможный недозаказ/перезаказ или перебои в поставках.

Кроме того, можно сравнить списки товаров, сгенерированные в разных видах анализа с применением разных критериев, найти их пересечение или объединить в один список для последующего анализа или копирования в любую офисную программу для создания отчета. Например, совпадение товаров, имеющих худшие позиции и в ABC-XYZ анализе, и в модифицированной Бостонской матрице сигнализирует о том, что это явные кандидаты на вывод из ассортимента, повышает обоснованность принятия такого решения

Более 40 сетевых розничных торговых компаний используют аналитическую систему DiAna: Digital Analytics Pro в России и Беларуси. Среди них как лидеры ритейла, входящие в число 50 крупнейших сетей, так и небольшие розничные компании из нескольких магазинов.