retailCRM хорошо собирает заказы по всем каналам, но не считает сама, какие покупатели уходят, а какие товарные группы растут. PulseCRM подключается через API retailCRM и строит прогноз спроса и сегментацию клиентов на основе истории заказов.
retailCRM хорошо собирает заказы по каналам, но сравнение динамики по товарным группам обычно сводится в Excel вручную.
VIP-клиентов и тех, кто вот-вот уйдёт, менеджеры определяют по ощущению, а не по фактической истории покупок.
Сложно быстро понять, какой канал приводит покупателей, которые возвращаются, а какой — разовых.
Читаем заказы, клиентов, каналы продаж и статусы — без изменения текущих бизнес-процессов и статусной модели.
Модели кластеризации учитывают частоту покупок, средний чек и товарные категории каждого клиента.
Панель показывает прогноз по товарным группам и каналам, чат с данными отвечает на вопросы по любому периоду.
Да, данные читаются по каждому магазину и каналу отдельно, а сводятся в общую панель по вашему выбору.
Да, прогноз строится на исторической динамике по месяцам и годам, включая сезонные пики.
Нет, модели настраиваются под вашу текущую статусную модель заказов.
Обычно в течение первой недели после подключения, дальше сегменты уточняются по мере накопления данных.
Короткий созвон на 20–30 минут — посмотрим на вашу структуру данных и скажем, что реально сделать в первую очередь.