Warszawa · EN / PL / RU
Asortyment, ceny i raportowanie w Power BI dla marek modowych i sieci handlowych.
Architektura kolekcji, liczba opcji i głębokość zakupu per rynek — tak, by zakup odpowiadał realnemu popytowi, a nie przyzwyczajeniom z zeszłego sezonu.
Drabinki cenowe, ceny wejścia i wyjścia, scenariusze marży i obniżek według kategorii i rynku.
Sell-through, pokrycie zapasem, udział sprzedaży w pełnej cenie i zwroty w jednym modelu, który zespół handlowy naprawdę otwiera.
Open-to-buy, sezonowe plany zakupów i modele marży, które utrzymuje zespół, a nie konsultant.
Jeden słownik atrybutów dla wszystkich rynków: czyste sezony, kolory, składy i kody w systemie PLM.
Kalendarz raportów, właściciele, definicje i rytm przeglądów — liczby uzgadnia się raz i używa wszędzie.
Tekst zastępczy: dziesięć lat w międzynarodowym handlu modą — między zespołami handlowymi a systemami, na których pracują: asortyment, ceny, dane produktowe i raporty.
Tekst zastępczy: obecnie Global Brand Analyst i Product Data Lead w międzynarodowej marce modowej, kieruje zespołem specjalistów produktowych i doradza z Warszawy po angielsku, polsku i rosyjsku.
Ścieżka zawodowa · daty do potwierdzenia z CV
sell-through w kluczowych kategoriach po przebudowie kolekcji
kosztów obniżek w dwóch sezonach
miesięcznie mniej pracy nad raportami dzięki modelowi Power BI
kompletności atrybutów produktów w PLM
Dla kogo: markom, które podejrzewają błędy w kolekcji lub cenach, ale nie mogą tego udowodnić swoimi raportami.
Otrzymujesz: raport z ustaleniami, policzone luki i plan priorytetów.
Dla kogo: zespołom z jednym jasnym problemem — planem kolekcji, drabinką cenową, danymi PLM lub raportami KPI.
Otrzymujesz: działające modele lub dashboardy, dokumentację i przekazanie zespołowi.
Dla kogo: rosnącym markom bez własnego analityka, które potrzebują stałego miesięcznego rytmu.
Otrzymujesz: utrzymywane raporty, miesięczny przegląd i zapisane decyzje.
Dwa tygodnie analizy sprzedaży, zapasów i danych produktowych oraz wskazanie, gdzie uciekają pieniądze.
Pisemny plan zmian w kolekcji, cenach, danych i raportach — kolejność i właściciele.
Modele w Excelu, reguły atrybutów PLM i raporty Power BI na Twoich danych.
Dokumentacja, definicje i szkolenia, aby proces działał bez konsultanta.
Większość projektów zaczyna się od uczciwego spojrzenia na dane.
Jeden model danych dla marki: sell-through, pokrycie zapasem i marża bez ręcznej pracy.
Plany zakupów, open-to-buy i scenariusze marży, które planiści potrafią prowadzić.
Słowniki atrybutów, struktury sezonów i kolorów oraz reguły czystych danych.
Marka modowa działająca na wielu rynkach. Jeden słownik atrybutów zastąpił wiele lokalnych konwencji.
Liczba opcji mniejsza o jedną piątą, głębokość przeniesiona do sprawdzonych rozmiarów i kolorów.
Ceny wejścia i wyjścia w każdej kategorii, spójne na trzech rynkach i monitorowane co tydzień w Power BI.
„Tekst zastępczy rekomendacji. Kilka zdań o tym, jak analiza asortymentu zmieniła decyzje zespołu zakupów.”
„Tekst zastępczy rekomendacji. Kilka zdań o raportach Power BI, o których przestano się spierać.”
„Tekst zastępczy rekomendacji. Krótko o pracy z danymi produktowymi w PLM i przekazaniu standardu zespołowi.”
Tekst zastępczy: dwa pliki wysyłane e-mailem — model open-to-buy i checklista dashboardu KPI.
Pięć pytań, które klienci zadają przed pierwszą rozmową.
Od dwutygodniowej diagnostyki sprzedaży, zapasów i danych produktowych. Otrzymujesz raport z ustaleniami i plan priorytetów.
Sprzedaż, zapasy, dostawy i zwroty per SKU i tydzień oraz atrybuty produktów.
Zwykle od sześciu do dziesięciu tygodni.
Tak, mniejsze zespoły często zyskują najwięcej.
Po angielsku, polsku i rosyjsku, z Warszawy w strefie CET.
Wzorzec DAX, dwa mylone mianowniki i widok tygodniowy.
Najpierw usuń z danych zwroty i braki, dopiero potem zaufaj podziałowi rozmiarów.
Praktyczny słownik atrybutów dla PLM z regułami dla koloru, sezonu i składu.
Tekst zastępczy: każde zapytanie czytam osobiście. Napisz, co nie działa — kolekcja, ceny, dane produktowe czy raporty — a odpowiem pierwszymi pytaniami.
Tatsiana