लाइक-फ़ॉर-लाइक बिक्री
स्टोर, क्षेत्र और कैटेगरी के अनुसार दैनिक बिक्री की Vis-a-Vis से पिछले महीने और पिछले वर्ष के उन्हीं दिनों से तुलना, टाइम-इंटेलिजेंस फ़ॉर्मूले बनाए बिना।
TURBOARD पॉइंट-ऑफ़-सेल, ई-कॉमर्स, स्टॉक और प्रमोशन डेटा को एक गवर्न किए गए मॉडल में लाता है, ताकि मर्चेंडाइज़िंग, स्टोर संचालन और वित्त टीमें बिक्री और मार्जिन के समान आँकड़ों से काम करें।
बिक्री बिलिंग काउंटर, वेब शॉप और मार्केटप्लेस से आती है; स्टॉक गोदामों और स्टोरों से; लागत और प्रमोशन ERP और मर्चेंडाइज़िंग प्रणालियों से। हर टीम अपनी रिपोर्ट बनाती है, और इस महीने की पिछले वर्ष से तुलना का मतलब होता है इस पर बहस कि कौन-से दिन, कौन-से स्टोर और कौन-सा कैलेंडर लिया जाए। जब तक कोई कमज़ोर कैटेगरी या ज़रूरत से ज़्यादा स्टॉक वाला स्टोर दिखाई देता है, सीज़न आगे बढ़ चुका होता है।
TURBOARD इन स्रोतों को एक बार जोड़ता है और परिभाषाओं के एक ही सेट से बिक्री, मार्जिन, स्टॉक कवर और सेल-थ्रू निकालता है। लाइक-फ़ॉर-लाइक तुलना एक सेटिंग है, स्प्रेडशीट नहीं: Vis-a-Vis पिछले महीने या पिछले वर्ष के उन्हीं दिनों को अपने आप मिला देता है। स्टोर मैनेजर, कैटेगरी मैनेजर और एग्ज़ीक्यूटिव टीम एक ही आँकड़े देखते हैं, हर कोई केवल उतना जितना देखने का उसे अधिकार है।
स्टोर, क्षेत्र और कैटेगरी के अनुसार दैनिक बिक्री की Vis-a-Vis से पिछले महीने और पिछले वर्ष के उन्हीं दिनों से तुलना, टाइम-इंटेलिजेंस फ़ॉर्मूले बनाए बिना।
छूट और रिटर्न के बाद उत्पाद, कैटेगरी, ब्रांड और स्टोर के अनुसार सकल मार्जिन, कुल आँकड़े से आइटम तक ड्रिल-डाउन के साथ।
स्टोर और गोदाम के अनुसार मौजूदा स्टॉक, कवर के दिन, सेल-थ्रू और धीमी बिक्री वाले उत्पाद, और कवर बहुत कम या बहुत ज़्यादा होने पर कंडीशनल फ़ॉर्मैटिंग से उभारकर।
प्रति वर्ग मीटर बिक्री, कन्वर्ज़न, बास्केट साइज़ और लक्ष्य प्राप्ति के आधार पर स्टोरों की रैंकिंग, GIS-S मॉड्यूल से मानचित्र पर स्टोरों के साथ।
स्टोर, वेब शॉप, मार्केटप्लेस और मोबाइल ऐप की बिक्री, मार्जिन, रिटर्न और बास्केट के आधार पर तुलना, ताकि चैनल संबंधी निर्णय एक ही डेटा पर आधारित हों।
हर प्रमोशन से बिक्री में बढ़त, मार्जिन पर असर और स्टॉक पर प्रभाव, अवधि-दर-अवधि और स्टोर-दर-स्टोर तुलना के साथ।
इस महीने बनाम पिछले वर्ष की तुलना में हफ़्ते के दिन और स्टोरों की संख्या अलग होती है, और हर टीम इसे अलग तरह से निकालती है।
तुलनीय अवधियाँ एक सेटिंग से दिन-ब-दिन मिलाई जाती हैं, इसलिए हर रिपोर्ट एक ही तरह से तुलना करती है।
स्टॉक ख़त्म होना और ज़रूरत से ज़्यादा स्टॉक, बिक्री छूटने या मजबूरी में कीमत घटाने के बाद ही सामने आते हैं।
स्टॉक और सेल-थ्रू डेटा के साथ रिफ़्रेश होते हैं, और शेड्यूल्ड रिपोर्टें हर स्टोर और ख़रीदार को अपवाद भेजती हैं।
हर हफ़्ते कैंपेन चलते हैं, पर कोई नहीं कह सकता कि मार्जिन को ध्यान में रखते हुए किसने अपनी लागत निकाली।
हर प्रमोशन की बढ़त और मार्जिन की आधार अवधि से तुलना, और साथ-साथ परिदृश्यों के लिए पेटेंटेड डैशबोर्ड क्लोनिंग।
हर स्टोर, क्षेत्र और ख़रीदार को अपनी रिपोर्ट चाहिए, और उन्हें हाथ से बनाए रखना बड़े पैमाने पर संभव नहीं।
पंक्ति-स्तरीय अनुमतियाँ और शेड्यूल्ड वितरण हर प्राप्तकर्ता को केवल उसके अपने स्टोर और कैटेगरी भेजते हैं।
TURBOARD में इनबिल्ट एआई सहायिका JAS उसी गवर्न किए गए रिटेल मॉडल से जवाब देती है जिसका उपयोग आपकी रिपोर्टें करती हैं। सवाल पूछिए: वह संबंधित डेटा ढूँढ़ती है, चार्ट बनाती है और आपके कहने पर उसे संपादित करती है। JAS Explain और पर्सोना के साथ बिक्री डैशबोर्ड पर स्टोर मैनेजर या बोर्ड के लिए लिखी गई व्याख्या मिलती है।
JAS की क्षमताएँ देखिए →हम आपके बिक्री और स्टॉक डेटा का एक नमूना कनेक्ट करेंगे और दिखाएँगे कि TURBOARD और JAS लाइक-फ़ॉर-लाइक जवाब कैसे देते हैं।