Configurações de Analytics

O que são as Configurações de Analytics?

As Configurações de Analytics permitem ajustar como os relatórios avançados e recursos preditivos do Quotery funcionam para o seu negócio. Cada configuração começa com um valor padrão sensato, mas ajustar esses parâmetros ao longo do tempo faz com que os relatórios reflitam melhor a realidade do seu negócio.

Essas configurações controlam a sensibilidade de detecção de churn, os limites de anomalias, o tamanho mínimo das amostras de dados e os parâmetros de otimização de inventário. Você não precisa mexer nelas no primeiro dia. Ajuste-as conforme conhece seus números e deseja relatórios que reflitam seus padrões reais de vendas.

O que você pode fazer

• Defina a janela de detecção de churn para controlar quantos dias sem atividade sinalizam um cliente em risco.
• Ajuste a sensibilidade de detecção de anomalias para identificar mudanças incomuns nos padrões de compra dos clientes.
• Defina o tamanho mínimo da amostra de dados antes que os relatórios mostrem resultados calculados em vez de dados insuficientes.
• Configure o limite de cotações paradas para determinar quanto tempo uma cotação aberta deve ficar parada antes de ser sinalizada.
• Configure os intervalos de sensibilidade de desconto que definem como os níveis de desconto são agrupados para análise.
• Ajuste os parâmetros de otimização de inventário, incluindo metas de nível de serviço, custos de pedido e prazos de entrega.

Como...

Apenas administradores podem acessar e modificar as Configurações de Analytics. Elas ficam dentro de Configurações da Empresa, na seção Analytics. Estes tutoriais levam menos de dois minutos cada.

Ajustar como o risco de churn é calculado

1. Navegue até Configurações da Empresa na barra lateral e role até a seção Analytics.
2. Localize o campo Janela de churn. O padrão é 90 dias sem uma cotação antes que um cliente seja sinalizado como em risco.
3. Reduza a janela para 45 ou 60 dias se o seu ciclo de vendas for curto, para detectar clientes em risco mais cedo.
4. Aumente para 180 dias se o seu ciclo for mais longo, para evitar alarmes falsos em clientes corporativos.
5. Clique em Salvar. O relatório de Risco de Churn usará sua nova janela na próxima vez que você o executar.

Configurar a otimização de inventário para o seu armazém

1. Na seção Configurações de Analytics, encontre os campos de otimização de inventário.
2. Defina seu Nível de serviço alvo. O padrão é 0,95 para 95 por cento de confiança contra rupturas de estoque.
3. Insira seu Custo de pedido: o custo fixo de fazer um pedido de compra com um fornecedor.
4. Defina as porcentagens de Custo de manutenção e Custo de transporte. O padrão para ambos é 25 por cento.
5. Insira seu Prazo de entrega padrão em dias para fornecedores que não têm prazo próprio configurado.
6. Clique em Salvar. Os relatórios de estoque do armazém usarão esses valores nos seus cálculos.

Personalizar a análise de sensibilidade de desconto

1. Localize o campo Intervalos de desconto nas Configurações de Analytics.
2. Os intervalos padrão são 0, 5, 10, 15, 20, 30, mostrando as taxas de fechamento para cada faixa de desconto.
3. Para adicionar mais detalhes, ajuste os valores dos intervalos para corresponder a onde a maioria dos seus descontos se concentra.
4. Clique em Salvar. O relatório de Sensibilidade de Desconto usará seus intervalos personalizados.

Cenários comuns

Calibrando a detecção de churn para um negócio sazonal

1. Seus clientes compram bastante na primavera e outono, mas ficam quietos no verão e inverno.
2. Com a janela de churn padrão de 90 dias, metade dos seus clientes é sinalizada como em risco todo verão.
3. Aumente a janela de churn para 180 dias para que o relatório sinalize apenas clientes que pularam duas temporadas completas.
4. Isso produz um sinal mais forte. Reduza novamente quando quiser uma visão mais restrita.

Reduzindo alertas falsos de anomalias

1. O relatório de Anomalias de Clientes continua sinalizando um grande cliente corporativo cujos pedidos oscilam trimestralmente.
2. O limite de anomalia padrão de 2,00 desvios padrão é sensível demais para esse padrão.
3. Aumente o limite para 3,00 para que apenas oscilações extremas sejam sinalizadas.
4. O cliente corporativo sai da lista de anomalias, deixando apenas padrões genuinamente incomuns.