Проект

Mary Kay будет использовать аналитическую платформу Polymatica в Европе

Заказчики: Mary Kay (Мэри Кэй)

Москва; Торговля

Подрядчики: Полиматика (Polymatica)
Продукт: Polymatica Analytics Аналитическая платформа

Дата проекта: 2016/03 — 2017/09
Технология: BI
подрядчики - 450
проекты - 3057
системы - 1149
вендоры - 559
Технология: Data Mining
подрядчики - 251
проекты - 845
системы - 290
вендоры - 208

Mary Kay объявила в декабре 2017 года о том, что по результатам первого года использования аналитической платформы Polymatica руководством компании принято решение о масштабировании Polymatica на всю сеть Mary Kay в Европе. Платформа Polymatica использовалась компанией для обработки данных о продажах косметики в России и Казахстане.

В Mary Kay на базе Polymatica построена система Ad hoc аналитики, позволяющая анализировать весь объем данных о продажах продукции в европейском регионе. Информация, полученная в первый год использования, позволила выявить особенности ведения бизнеса на рынке региона и повысить его общую эффективность, уровень продаж и прибыльность продуктов, а также снизить затраты на sales организацию работы с торговыми представителями.

На российском рынке Mary Kay в основном использует платформу Polymatica для решения внутренних задач, но планирует одновременно с европейским рынком полноценно внедрить сценарий применения, используемый в Казахстане.

В Polymatica используются технологии Data Mining и нейронных сетей, благодаря которым возможны многомерный анализ данных и прогнозирование, а уникальная архитектура системы позволяет обрабатывать весь доступный объем данных в короткие сроки.

Архитектура

  • Комбинированные вычисления – GPU & CPU
  • Кубы обрабатываются и хранятся в оперативной памяти
  • Один сервер : CPU Intel Xeon E5-2683v3 14 cores, RAM 256Gb, 2xGPU NVIDIA Tesla K80M

Производительность

  • Общий объем источников 3ТБ
  • Более 21 млн записей в кубе хранилища размером 10Гб, 24 факта, 80 размерностей аналитики
  • 15 исходных отчётов для 25 пользователей
  • Генерация отчёта – 1-2 сек, пересоздание куба – 30 мин

Эффективность

  • Новая сегментация клиентов – более эффективное распределение ресурсов и затрат на мотивацию
  • Переформатированы продуктовые категории – увеличение среднего объёма заказа в определенных сегментах и повышение прибыльности некоторых категорий