Курсы водителей входят в десятку самых популярных направлений обучения нашего учебного центра.

Почему водители востребованы?

Если мы рассмотрим варианты работы водителем, то Вы удивитесь, насколько обширна область применения навыков профессионального водителя. Основная задача любого водителя — это доставка грузов (от документов и доставки еды до транспортировки крупногабаритных грузов) и осуществление пассажирских перевозок (от таксиста до водителя общественного транспорта). Основное требование к водителю -наличие водительского удостоверения и отсутствие медицинских противопоказаний.

Получить водительское удостоверение можно только после прохождения специальных курсов подготовки и сдачи экзаменов в ГИБДД на получение водительских прав.

Квалифицированные профессионалы в лице водителя нужны в каждой сфере деятельности, где есть потребность в перевозке грузов и пассажиров.

Кем можно работать после получения прав категории «В»?

• Водитель-курьер
• Водитель такси
• Личный водитель
• Водитель организации
• Водитель-экспедитор
• Инспектор ДПС

Даже, если у Вас нет собственного автомобиля, Вы легко можете найти работу водителем.Большая часть предприятий и организаций предоставляют служебный транспорт для своих сотрудников. 

Основное требование к водителю — наличие водительских прав.

Что должен знать водитель-профессионал?

1. Правила дорожного движения.
2. Устройство автомобиля, специфика и процессы в работе приборов и механизмов. 
3. Навыки оказания первой медицинской помощи.
    
4. Порядок и сроки проведения технического обслуживания транспортного средства. 

Кроме того, водителю необходимо уметь

1. Уверенно вести транспортное средство;
2. Прогнозировать ситуацию на дороге;
3. Сохранять самообладание при любых обстоятельствах;
4. Принимать правильное решение даже в самых неожиданных ситуациях.

Без сомнения, профессиональные навыки развиваются с опытом, но база закладывается в процессе обучения. Поэтому так важно грамотно подойти к изучению рынка образовательных услуг и выбрать учебный центр для получения профессии водителя.

Учебный центр «Перспектива» — это

• Знания, основанные на опыте — 20 лет успеха.
• Качество, подтвержденное Лицензией Министерства образования и Сертификатом менеджмента качества ISO.
• Уникальная платформа дистанционного образования — теория ОНЛАЙН.
• Новый автопарк для практического обучения вождению.
• Преподаватели-эксперты в области подготовки водителей.
• Два собственных автодрома — комфорт наших учеников.

Анализ категорий продуктов: определение драйверов производительности

Анализ категорий должен, в конечном счете, позволить группам категорий принимать более обоснованные решения и стимулировать рост бренда. Для этого категории категорий должны понимать, что влияет на эффективность бизнеса.

Драйверы производительности определяют, где группы категорий могут предпринимать действенные шаги, которые приведут к наибольшему потенциальному воздействию.

Учитывая неопределенность COVID-19, эта степень точности имеет важное значение.

Категорийные менеджеры в CPG чувствуют давление разрозненных данных и розничных партнеров, которые все больше инвестируют в собственные аналитические ресурсы. Точно так же ритейлеры манипулируют быстро меняющимся поведением потребителей и огромными объемами данных. Кроме того, ритейлерам еще многое предстоит сделать, когда дело доходит до создания собственных аналитических групп.

Давайте углубимся в то, как производители потребительских товаров и розничные продавцы могут определять факторы производительности с помощью анализа категорий.

1. Почему факторы производительности необходимы для анализа категорий
2. Централизация данных для анализа категорий
3. Понимание эффективности категорий с помощью деревьев ключевых показателей эффективности
4. Автоматизация анализа категорий

Почему драйверы эффективности необходимы для анализа категорий первопричина. Например, давайте рассмотрим любую из этих возможностей:

• Изменения в покупательских корзинах
• Растущие каналы, такие как самовывоз и электронная коммерция
• Нарушение цепочки поставок
• Новые потребительские тенденции
• Колебания потребительского доверия
• Изменение лояльности клиентов из-за отсутствия на складе в начале пандемии

…и так далее. Этот список далеко не исчерпывающий, и каждый из этих факторов может одновременно влиять на производительность. Самое главное — это понять, в какой степени каждый фактор влияет на производительность бренда и категории и снижает ее.

Только при наличии такой точной информации группы по категориям могут разработать эффективную и действенную стратегию.

В противном случае команды категории рискуют потерять как возможности роста, так и долю рынка.

Чтобы представить эту проблему в контексте, многие категории товаров длительного хранения, такие как рис и макаронные изделия, преуспели во время пандемии. Имея здоровые основные показатели, легко принять эту производительность за чистую монету. Тем не менее, анализ факторов производительности может выявить значительное снижение общего количества точек распространения, замаскированное другими высокопроизводительными показателями, такими как оптовая цена.

Без этой критически важной информации проблемы с цепочками поставок могут остаться без внимания, а группы по категориям CPG могут потерять долю рынка в долгосрочной перспективе, поскольку потребители постоянно выбирают альтернативные бренды на полке.

Вот почему так важно понимать драйверы производительности. Он создает полную картину того, что происходит с категорией или брендом, так что все возможности роста находятся на столе.

Централизация данных для анализа категорий

У производителей потребительских товаров и розничных продавцов разные проблемы с данными, но и те, и другие испытывают трудности с централизацией данных для всестороннего представления об эффективности бизнеса. Менеджерам категорий розничной торговли необходим доступ к данным о магазине и покупателях, таким как панель, сканер и данные о лояльности. Точно так же производителям потребительских товаров необходим доступ к внутренним и синдицированным источникам, таким как розничная торговля, финансы и маркетинговые данные.

В обоих случаях данные часто разрознены — это означает, что группы по категориям не могут получить 360-градусный обзор, чтобы по-настоящему понять факторы производительности.

По крайней мере, без объединения этих источников вручную. Этот процесс занимает много времени и подвержен человеческим ошибкам. Кроме того, разрозненные данные создают препятствия для межфункционального сотрудничества между группами категорий и другими бизнес-функциями. Когда у каждой команды есть свое собственное представление данных, полная картина искажается.

Идеальным результатом централизованных данных является целостное представление о драйверах роста выручки и прибыли. Оттуда команды могут беспрепятственно сотрудничать для получения результатов из единого источника достоверной информации.

Таким образом, группам по категориям следует серьезно рассмотреть аналитическое решение, которое позволит им легко подключать различные источники данных к единому концентратору. Этот тип поддерживающей технологии должен выходить за рамки данных и включать фактический анализ категорий, что подводит нас к следующему пункту обсуждения.

Понимание анализа категорий с помощью деревьев KPI

Анализ категорий обычно сосредотачивается на ключевом показателе производительности или KPI. Продажи в категории или бренде — это общий KPI для демонстрации общей эффективности за определенный период времени.

Понимание движущих сил продаж означает понимание сложных взаимосвязей между показателями в больших наборах данных. Когда дело доходит до анализа, существует бесчисленное множество комбинаций показателей, которые могут объяснить основную причину изменений. Из всех возможностей, которые могут повлиять на продажи категории, какая комбинация является правильной?

Люди не могут провести исчерпывающий анализ, учитывающий все эти факторы. Производителям потребительских товаров и ритейлерам нужна информация, на основе которой они могут действовать, поэтому даже лучшие команды категорий не могут оценить каждую возможную комбинацию данных, особенно в условиях сжатых сроков и давления из-за COVID-19.

Именно здесь такие технологии, как искусственный интеллект и расширенная аналитика, могут стать конкурентным преимуществом.

ИИ создает общую иерархию показателей и анализирует эффективность категорий в наборах данных. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные для анализа всех потенциальных драйверов KPI за минуты или даже секунды. Оттуда процесс машинного обучения может определить, какие драйверы положительно и отрицательно влияют на общую производительность.

Для сравнения, аналитику потребовались бы дни или недели, чтобы идентифицировать драйверы вручную (и даже в этом случае их анализ был бы ограничен). Кроме того, аналитики подходят к данным со своими предубеждениями и предположениями, а ИИ — нет.

С COVID-19, безопасные предположения на самом деле довольно рискованны. Поведение потребителей быстро изменилось, и неясно, какие тенденции сохранятся; в результате группам категорий необходимо в режиме реального времени получать информацию о факторах производительности, чтобы оставаться в курсе возможностей и избегать ловушек.

Подробная и точная информация о потребителях может привести к успеху.

Именно здесь так ценно дерево KPI. Дерево KPI обеспечивает декомпозицию взаимосвязей между метриками, чтобы группы категорий могли легко понять, в какой степени каждая метрика влияет на основной KPI. Это представление позволяет группам категорий взвешивать показатели на основе их относительного уровня воздействия и принимать соответствующие решения.

Это дерево ключевых показателей эффективности показывает, что снижение общего количества точек распространения является ключевым фактором, препятствующим продажам с эффектом -21,5 млн долларов.

Если групповые группы смогут достичь такого представления своих данных, они смогут направить свое время и энергию на стратегические действия, которые будут способствовать росту.

Несмотря на то, что дерево KPI служит невероятно ценным инструментом визуализации, оно не будет полным без понимания, объясняющего, «почему» эффективность категории и бренда.

Автоматизация анализа категорий

Рабочий процесс анализа категорий, который мы описали до сих пор, включает:

1. Централизацию различных наборов данных в единый источник достоверной информации
2. Анализ каждой комбинации данных для определения ключевых факторов эффективности
3. Генерирование информации о категориях и брендах (о котором мы поговорим в этом разделе)

Этот процесс можно автоматизировать с помощью расширенной аналитики и искусственного интеллекта. Как описано в предыдущем разделе, ИИ может выполнять анализ для исчерпывающей проверки каждой комбинации данных и создания дерева ключевых показателей эффективности. Это только один компонент того, что ИИ может сделать для категорийных команд.

Наряду с деревом ключевых показателей эффективности ИИ может генерировать аналитические данные на естественном языке, которые выделяют важную информацию. Эти идеи могут привлечь внимание к критическим показателям, сформулировать ключевые показатели эффективности в контексте более крупных тенденций и объяснить не только то, что происходит в категории, но и почему.

Это «почему» имеет решающее значение, потому что оно помещает драйверы производительности в более широкое повествование. Общее количество точек распространения может быть самым значительным снижением, влияющим на продажи, но что это означает в долларах? В какой степени другие показатели, такие как отсутствие на складе, играют роль в потерях TDP?

Insights может ответить на эти вопросы, предоставив исчерпывающую информацию об эффективности бренда и категории.

Для того, чтобы вручную генерировать эти идеи, командам категорий необходимо будет интерпретировать данные и визуализации, чтобы сделать выводы, выбирая, какие аспекты истории включить. Проблема с этим методом заключается в том, что он отнимает много времени и подвержен предвзятости, точно так же, как объединение и анализ данных.

В идеале категории специалистов должны проводить свое время, действуя в соответствии с полученной информацией и принимая решения на основе данных. Понимание факторов, определяющих производительность, позволяет им работать с гибкостью, точностью и уверенностью, что является важным преимуществом в условиях пандемии COVID-19.

В конечном счете, группам категорий следует рассмотреть возможность автоматизации с помощью расширенной аналитики, чтобы получить наилучшее представление о драйверах производительности.

Дополнительные ресурсы

• Руководство по аналитике CPG. Аналитика CPG позволяет использовать синдицированные и собственные данные для понимания движущих сил категорий и брендов. Узнайте, как обеспечить межфункциональное сотрудничество и быстрее получать ценные сведения в условиях COVID-19..
• Руководство по аналитике розничной торговли. Аналитика розничной торговли может объединить все ваши источники данных, предоставляя информацию в режиме реального времени, которая поможет вам быть в курсе меняющегося поведения потребителей. Узнайте, как эффективно планировать даже в условиях пандемии.

данные и исследования для бизнеса

Вы находитесь на глобальном веб-сайте GfK. Посетите наш местный веб-сайт для получения дополнительных предложений и информации в вашей стране.

Определите основные рычаги для раскрытия потенциала ценности для вашей категории

Дом /

Товары /

Категория Драйверы покупок

Если вы хотите узнать больше об этом продукте, пожалуйста, свяжитесь с нами

Преимущество знаний в вашей категории, основанное на данных, которые убеждают розничных продавцов: Получите исчерпывающую информацию на основе достоверных данных, объединив измеренный факт покупки (например, лояльность) с результатами Why2Buy, которые объясняют «почему» в процессе управления категориями.

Действительный и точный

Реальное покупательское поведение наших участников дискуссии в рамках данной категории сочетается с их оценкой розничного продавца. Этот результат показывает фундаментальную важность лояльности, а не воспринимаемую покупателями важность параметра.

Комплексный и действенный

Изучаются все различные аспекты ассортимента, размещения, цены и продвижения, особенно те, на которые продавец/производитель может активно влиять.
Результатом является исчерпывающая картина основных движущих сил VPE, содержащая до 35 конкретных действий.

Сравнение ритейлеров

Покупатели и не покупатели оценивают эффективность категории продуктов для каждого розничного продавца. Это объясняет разницу в лояльности покупателей между ритейлерами.

Конкретный продавец

Факторы лояльности/VPE различаются в зависимости от розничного продавца: Почему покупатель покупает товары категории A в розничном магазине A, будет отличаться от причины, по которой он покупает товар в розничном магазине B.