ST Data Quality Engine. Сократить меппинг точек до 3 дней

О компании

Крупный FMCG-производитель с дистрибьюторской моделью RTM: собственных полевых команд нет, ключевая роль в развитии территории лежит на торговых партнерах.

Анастасия Акимова

Партнёр по стратегическому развитию, «Системные Технологии»

«Компания стремится расширить покрытие, оценить реальную ёмкость рынка и выстроить непрерывный процесс управления клиентской базой. Для этого был приобретён сторонний массив данных по торговым точкам. Однако база оказалась непригодной к немедленному использованию из-за низкого качества данных, а ручной процесс обработки точек не позволял работать в нужном темпе».

Вызовы и цели проекта

Клиенту требовалось превратить неструктурированный массив данных в актуальный управляемый инструмент для анализа рынка и планирования продаж, не наращивая операционные затраты.

Вызовы:

Низкое качество данных. Сторонняя база содержала тысячи записей с дублями, некорректными адресами и точками без координат;
Медленный ручной меппинг. Сопоставление 10 000 записей требовало полной загрузки 5 операторов в течение месяца.;

Цели проекта:

Получить актуальную, очищенную базу уникальных торговых точек с адресами и координатами;
Сократить время меппинга в десятки раз без увеличения штата операторов;
Обеспечить визуализацию юниверса и дистрибьюторской сети на карте;
Создать прозрачную аналитику;
Выстроить системную непрерывную работу с юниверсом.

Решения и используемые продукты

Компания «Системные Технологии» усилила модуль ST Data Quality Engine в ST Чикаго, который клиент использует с 2020 года, AI-алгоритмом меппинга торговых точек.

Алгоритм ищет кандидатов на сопоставление на карте, постепенно расширяя шаг поиска;
Автоматически обогащает недостающие данные (название, ИНН, юрлицо, контакты, виды деятельности);
Анализирует обогащённые данные и принимает финальное решение по меппингу;