Warszawa · PL / EN / RU
Planowanie asortymentu, analiza cen, raportowanie sprzedaży w Power BI i jakość danych produktowych dla marek modowych i firm handlowych.
Struktura kolekcji, liczba modeli w kategoriach i głębokość zakupu na rynkach — tak, by zakup odpowiadał popytowi, a nie przyzwyczajeniom z poprzedniego sezonu.
Progi cenowe w kategoriach, spójne ceny na rynkach i scenariusze marży oraz obniżek sprawdzone przed sezonem, a nie po nim.
Dashboard sprzedażowy z sell-through, pokryciem zapasu, marżą i zwrotami w jednym modelu danych, który zespół handlowy naprawdę otwiera.
Budżet open-to-buy, plan zakupów i model marży w jednym skoroszycie, który prowadzi zespół planowania, a nie zewnętrzny ekspert.
Jeden słownik atrybutów dla wszystkich rynków: kompletne kolory, sezony, składy i kategorie w systemie PLM i w kartach produktowych.
Kalendarz raportowy, właściciele raportów, definicje KPI i cotygodniowy przegląd sprzedaży — liczby uzgadnia się raz i używa wszędzie.
Od około dziesięciu lat pracuję w międzynarodowym handlu modowym, na styku zespołów handlowych i systemów, z których korzystają: asortymentu, cen, danych produktowych i raportów, które muszą się ze sobą zgadzać.
Obecnie jestem Global Brand Analyst & Product Data Lead w międzynarodowej marce modowej i kieruję zespołem specjalistów ds. danych produktowych. Jako niezależna ekspertka pracuję z Warszawy po polsku, angielsku i rosyjsku.
Przebieg kariery
sell-through w kluczowych kategoriach po przebudowie planu asortymentu
kosztów obniżek w dwóch sezonach
miesięcznie mniej pracy nad raportami dzięki jednemu modelowi Power BI
kompletności atrybutów produktów w PLM po standaryzacji
Dla kogo: markom, które podejrzewają błędy w asortymencie lub cenach, ale nie mogą tego wykazać na podstawie obecnych raportów.
Otrzymujesz: pisemny raport z ustaleniami, policzone straty i listę priorytetów.
Dla kogo: zespołom z jednym jasnym problemem — planem asortymentu, cenami, danymi produktowymi w PLM lub raportem sprzedaży.
Otrzymujesz: działający model lub dashboard, dokumentację i przekazanie zespołowi.
Dla kogo: rosnącym markom bez własnego analityka, które potrzebują analityki na zlecenie w stałym, miesięcznym rytmie.
Otrzymujesz: prowadzone raporty, comiesięczny przegląd wyników i zapisane decyzje.
Przez dwa tygodnie analizuję sprzedaż, zapasy i dane produktowe i wskazuję, gdzie firma traci pieniądze.
Pisemny plan: co zmienić w asortymencie, cenach, danych i raportach, w jakiej kolejności i kto za to odpowiada.
Modele w Excelu, reguły atrybutów w PLM i raporty Power BI zbudowane na aktualnych danych firmy.
Dokumentacja, definicje i szkolenia, dzięki którym proces działa bez zewnętrznego wsparcia.
Większość projektów zaczyna się od jednego uczciwego spojrzenia na dane.
Jeden model danych dla marki: sell-through, pokrycie zapasu i marża bez ręcznego składania raportów.
Plany zakupów, budżety open-to-buy i scenariusze marży, które planiści potrafią prowadzić samodzielnie.
Słowniki atrybutów, struktury sezonów i kolorów oraz reguły, które utrzymują dane w porządku.
Marka modowa sprzedająca w Europie i Azji. Jeden słownik atrybutów zastąpił wiele lokalnych konwencji zapisu.
Liczba modeli mniejsza o jedną piątą, a głębokość zakupu przeniesiona do sprawdzonych rozmiarów i kolorów.
Progi cenowe w każdej kategorii, wspólne zasady cen dla wszystkich rynków i cotygodniowy raport marży w Power BI.
Dwa pliki wysyłane e-mailem: model budżetu open-to-buy w Excelu i checklista dashboardu KPI, który zespół handlowy będzie naprawdę otwierać.
Sześć pytań, które firmy zadają przed pierwszą rozmową.
Ekspertka ds. analityki sprzedaży pomaga firmie handlowej zamienić dane o sprzedaży, zapasach i produktach w decyzje: co kupić, po jakiej cenie i kiedy obniżyć cenę. W praktyce porządkuję definicje wskaźników, buduję modele w Excelu i raporty w Power BI oraz uczę zespół z nich korzystać. Po projekcie firma pracuje na tych narzędziach samodzielnie.
Analiza sprzedaży w handlu polega na regularnym sprawdzaniu, co, gdzie i po jakiej cenie się sprzedaje, na tle planu, zapasu i poprzedniego roku. W handlu modowym obejmuje między innymi sell-through, udział sprzedaży w pełnej cenie, krzywe rozmiarów i zwroty. Jej celem są konkretne decyzje o dokupieniu, przesunięciu towaru lub obniżce.
W handlu detalicznym najczęściej śledzi się wartość sprzedaży na tle planu i poprzedniego roku, marżę brutto, sell-through, rotację zapasów i średnią wartość paragonu. W modzie dochodzą udział sprzedaży w pełnej cenie, wskaźnik zwrotów i pokrycie zapasu w tygodniach. Każdy z tych wskaźników powinien mieć jedną, spisaną definicję.
Diagnoza danych trwa dwa tygodnie. Projekt dotyczący asortymentu, cen, raportu w Power BI lub danych produktowych zajmuje zwykle od trzech do dwunastu tygodni, zależnie od liczby kategorii, rynków i źródeł danych. Dokładny harmonogram ustalamy po pierwszej rozmowie.
Najczęściej wystarczą eksporty z systemu ERP lub sprzedażowego: sprzedaż, zapasy, dostawy i zwroty na poziomie SKU i tygodnia, a do tego atrybuty produktów z PLM lub PIM. Nie trzeba mieć hurtowni danych ani Power BI. Na początku sprawdzam, czy dane wystarczą, by odpowiedzieć na postawione pytanie.
Tak. Konsultacje, warsztaty, dokumentację i raporty prowadzę po polsku, angielsku lub rosyjsku. Pracuję z Warszawy, na miejscu u klienta lub online.
Co powinien zawierać raport sprzedaży w Power BI, jak wyglądają strony dashboardu dla handlu i jak zbudować raport tygodniowy.
Jak zrobić analizę ABC i XYZ asortymentu w Excelu, jakie przyjąć progi i jak czytać macierz ABC XYZ w handlu modowym.
Jak obliczyć wskaźnik rotacji zapasów w dniach i w razach, jak go czytać przy sezonowej sprzedaży i czym różni się od sell-through.
Każde zapytanie czytam osobiście. Napisz, co nie działa — asortyment, ceny, dane produktowe czy raporty — a odpowiem pytaniami, od których zaczęłabym pracę. Jeśli projekt nie jest w moim zakresie, powiem to wprost.