Lekcja analizy mody autorstwa Filippo Chiari

Mieliśmy zaszczyt gościć Dyrektora ds. Analiz Filippo Chiariego w Digital Fashion Academy.

Posiadając bogate doświadczenie w pracy w znanej grupie modowej, zajmującej się zarówno odzieżą sportową, jak i modnymi markami, Filippo przekazał uczestnikom kursu wszechstronną wiedzę na temat funkcji analitycznych w firmie modowej.

Podczas lekcji omówiliśmy szeroki zakres tematów, w tym:

1. Lista KPI według funkcji organizacyjnej: Poznaj kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dla różnych funkcji organizacyjnych, takich jak handel elektroniczny, marketing, operacje, HR i inne.
2. Organizacja funkcji analityki i wywiadu: Poznaj sposób, w jaki zorganizowana jest funkcja analityki i informacji w firmach modowych.
3. Cele funkcji analityki i inteligencji: Poznaj nadrzędne cele funkcji analityki i informacji w branży modowej.
4. Technologia i narzędzia do analityki: Odkryj najnowsze technologie i narzędzia wspomagające skuteczną analitykę w branży modowej.
5. Trendy w analityce i możliwościach: Poznaj aktualne trendy w analityce i określ potencjalne możliwości dla firm modowych.

Ekspertyza Filippo Chiariego dostarczyła nam cennych informacji na temat dynamicznego świata analityki mody, oferując holistyczny obraz jej znaczenia i potencjału rozwoju.

Atrakcja

Jak radzić sobie z problemami atrybucji i brakiem plików cookie w 2024 r.: Przyrostowość

Mieliśmy okazję porozmawiać z Filippo o tym, jak wdrożyć podejście pomiarowe oparte na przyrostowości.

Inkrementalność, mówiąc prościej, to podejście testowania AB stosowane w kampaniach Digital Marketing. Pomiar inkrementalności oznacza pomiar skuteczności dwóch grup docelowych, z których jedna jest narażona na przekaz, a druga nie. Po zakończeniu okresu testowego porównujesz skuteczność obu grup i bierzesz pod uwagę tylko różnicę w skuteczności w celu obliczenia zwrotu.

Atrakcja

Jak obliczyć rentowność klienta w e-commerce modowym: KAPITAŁ WŁASNY

Kiedy sprzedajesz online, prawie zawsze musisz uwzględnić procent zwróconych przedmiotów. Jak te zwroty wpływają na rentowność każdego pojedynczego klienta?

Jeśli klient kupi 4 przedmioty w ciągu roku i zwróci 3 z 4 zakupionych przedmiotów, istnieje prawdopodobieństwo, że Ty, jako sprzedawca e-commerce, faktycznie tracisz pieniądze na tym kliencie. Do czasu, gdy uwzględnisz koszt wysyłki 4 i koszt logistyki zwrotnej (wysyłka zwrotów i obsługa), marża wygenerowana przez 1 ostateczną sprzedaż może zostać całkowicie zrównoważona kosztem 3 pozostałych zamówień zwróconych przez klienta.

Menedżerowie ds. handlu elektronicznego mogą poradzić sobie z tą sytuacją, obliczając długoterminową rentowność klientów handlu elektronicznego i podejmując potencjalne działania mające na celu złagodzenie tego efektu.

Masz jakieś pytania? Napisz do nas w komentarzach.

Dziękuję!