Czym jest Iris i skąd pochodzi

Iris to osobny system. To interfejs  do wizualizacji danych.

Quantis oblicza i przechowuje w centralnej bazie danych dziesiątki wskaźników dla każdego produktu, klienta i procesu w firmie. Historia sprzedaży, prognozy, stany magazynowe, klasyfikacje ABC, ryzyko churnu, wyniki promocji, marże — wszystko jest tam. Iris udostępnia te dane przez API i renderuje je jako interaktywne widoki w przeglądarce.

Żadne dane nie są przechowywane w dashboardzie. Każde odświeżenie widoku to zapytanie do API Quantis. Dane są zawsze aktualne — na tyle, na ile aktualny jest ostatni cykl analityczny Quantis.

Architektura w trzech warstwach

ERP jest źródłem danych surowych. Quantis jest silnikiem który je przetwarza i oblicza. API jest mostem. Iris jest oknem — przez które każdy w firmie może zajrzeć do wyników bez wiedzy technicznej.

Co widać na dashboardach Iris — przykłady widoków

Dzięki warstwie wizualnej Iris, analiza zyskuje zupełnie nowy wymiar:

Dekompozycja przychodów (Regular vs. Promo vs. Margin): System na jednym wykresie nakłada na siebie wolumen sprzedaży regularnej, promocyjnej oraz generowaną marżę kwotową. Pozwala to natychmiast ocenić, czy skokowy wzrost przychodów (np. w okresach sezonowych) faktycznie przekłada się na realny profit, czy jest jedynie efektem kosztownych akcji marketingowych.

Wskaźnik Promo Share % Over Time: Ciągły monitoring struktury sprzedaży. Moduł pozwala kontrolować tzw. „uzależnienie od promocji”. Zestawienie udziału procentowego promocji z procentową marżą w czasie chroni biznes przed erozją marży i pozwala uchwycić moment, w którym obniżki cen przestają stymulować opłacalny popyt.

Strukturalna kontrola rentowności (Promo vs. Regular Revenue): Przejrzyste ujęcie relacji bazy regularnej do promocyjnej w ujęciu 100-procentowym. Daje to natychmiastowy podgląd stabilności biznesu i pozwala ocenić, jak silna jest naturalna, organiczna pozycja rynkowa produktów bez wsparcia rabatowego.

Analityczny Trend Table: Całość prezentowana jest w formie czytelnej, precyzyjnej tabeli trendów. Łączy ona twarde dane finansowe (Przychód, Marża PLN, Marża %) z danymi operacyjnymi (liczba unikalnych klientów), co pozwala na błyskawiczne wyłapanie anomalii i trendów zakupowych w ujęciu miesięcznym.

Analiza kwadrantowa (Margin % vs. Velocity): Unikalne zestawienie rentowności produktu (marża %) z prędkością jego rotacji (liczba sztuk sprzedawanych dziennie). Każda kropka na wykresie to jedno SKU. Pozwala to natychmiast zidentyfikować „gwiazdy” (wysoka marża, szybka rotacja) oraz produkty problematyczne, które blokują kapitał na magazynie, generując zbyt niską stopę zwrotu.

Kluczowe KPI asortymentu (KPI Cards): Moduł w czasie rzeczywistym agreguje najważniejsze metryki zdrowia finansowego magazynu: średni poziom marży dla wyfiltrowanej grupy, łączną kwotę wkładu marżowego za ostatnie 12 miesięcy, a także liczbę produktów spełniających założone kryteria rentowności (np. marża powyżej 30%).

Wczesne ostrzeganie przed stratami (Negative Margin SKU): Natychmiastowe wychwytywanie anomalii cenowych i indeksów, które z jakiegoś powodu (np. błędna polityka rabatowa lub wzrost cen zakupu) są sprzedawane poniżej kosztów, generując ujemną marżę.

Zestawienie skrajności (Top 20 vs. Bottom 20): Dynamiczne rankingi produktów o najwyższej i najniższej rentowności. Narzędzie pozwala błyskawicznie wskazać 20 indeksów, które w największym stopniu budują zysk firmy, oraz 20 pozycji o najgorszych parametrach, wymagających natychmiastowej rewizji cenowej lub wyprzedaży zapasów.

Algorytm matematyczny na bieżąco ocenia kondycję relacji handlowych na podstawie zestawu precyzyjnych zmiennych:

Segmentacja ryzyka (Band & Score): Każda relacja klient-grupa otrzymuje dynamiczny wskaźnik zagrożenia (od 0 do 100) oraz automatyczną klasyfikację priorytetu (np. critical). Daje to działom handlowym gotową, posegregowaną listę partnerów wymagających natychmiastowego kontaktu (tzw. actionable insights).

Matematyczna analiza cyklu (Days Since Last vs. Expected Cycle): System uczy się naturalnego rytmu zakupowego każdego klienta dla danej grupy towarowej. Zestawiając liczbę dni od ostatniego zamówienia (Days Since Last) z wyliczonym matematycznie, oczekiwanym cyklem ponownego zakupu (Expected Cycle), moduł bezbłędnie identyfikuje opóźnienia.

Wskaźnik odchylenia (Gap Ratio): Kluczowa metryka pokazująca skalę anomalii. Wyraża ona, jak bardzo obecna przerwa w zakupach różni się od standardowego zachowania klienta. Im wyższy wskaźnik, tym mniejsze prawdopodobieństwo, że brak zamówienia jest przypadkowy.

Wycena wartości zagrożenia (Purchases & Group Value): Moduł zestawia historię wolumenu (liczba zakupów) z realną wartością finansową danej grupy produktowej dla klienta. Pozwala to menedżerom natychmiast oszacować, jaki obrót jest realnie zagrożony i gdzie interwencja handlowa przyniesie najwyższy zwrot.

Monitorowanie lojalności (Sold Elsewhere): System zawiera zaawansowane flagi weryfikujące, czy dany produkt został zakupiony przez klienta w innym kanale lub czy utrata obrotu ma charakter całkowitego wygaszania popytu na dany asortyment

Ekonometria promocji i elastyczność cenowa (Promotion & Price Elasticity Analysis)

Przejście od intuicyjnego planowania obniżek do precyzyjnego modelowania zachowań konsumenckich. Moduł analizuje, jak poszczególne indeksy reagują na zmianę ceny i które akcje promocyjne realnie budują dodatkowy wolumen sprzedaży (lift), a które generują wyłącznie stratę marży i sztuczną kanibalizację produktów.

Zaawansowane wykresy i wskaźniki ekonometryczne pozwalają na pełną optymalizację strategii cenowej:

Analiza przyrostu sprzedaży (Lift Distribution): Rozkład produktów pod kątem efektywności promocji. System automatycznie kategoryzuje asortyment: od pozycji, gdzie promocja drastycznie zaszkodziła sprzedaży (kolor czerwony), aż po produkty o skokowym przyroście wolumenu (kolor zielony, przyrosty powyżej 100%+). Pozwala to natychmiast wyeliminować akcje rabatowe, które nie przynoszą żadnego efektu rynkowego.

Szukanie punktu optymalnego (Optimal Discount Range): Unikalne zestawienie średniego przyrostu sprzedaży (Avg Lift %) oraz wskaźnika kanibalizacji (Avg Cannibal %) w ramach konkretnych progów rabatowych. Narzędzie wskazuje tzw. sweet spot – optymalną wysokość rabatu (np. próg 30%+), która maksymalizuje wolumen, zanim koszty kanibalizacji innych produktów zaczną przeważać nad zyskami.

Rozkład elastyczności cenowej (Price Elasticity Distribution): Matematyczne ujęcie współczynnika elastyczności (β). Moduł dzieli asortyment na produkty elastyczne (β<−1, gdzie obniżka ceny wywołuje silny wzrost popytu) oraz nieelastyczne. Dzięki temu unika się błędów polegających na przecenianiu produktów, których klienci i tak kupią tyle samo, niezależnie od ceny. Efektywność promocji w klasach ABC (ABC Class vs Avg Lift): Wizualizacja pokazująca, która klasa produktowa najlepiej reaguje na wsparcie promocyjne. Pozwala to na strategiczne przesunięcie budżetów marketingowych (np. w stronę produktów klasy C, które wykazują najwyższy średni przyrost przychodów pod wpływem rabatu). Zmęczenie promocją (Promotion Frequency vs Lift): Analiza zjawiska tzw. promo fatigue. Wykres bada długoterminowy wpływ częstotliwości akcji promocyjnych na ich skuteczność. Pokazuje, czy powtarzanie obniżek na ten sam produkt (np. powyżej 10 akcji) nadal stymuluje rynek, czy też przyzwyczaja klienta do niskiej ceny i trwale niszczy marżę bazową.

FAQ