Решения на базе машинного обучения (machine learning, ML) и больших данных открывают перед бизнесом новые возможности по использованию информации в компании.

Аналитические системы решают широкий спектр задач по работе с данными: от прогнозирования спроса и оптимизации ценообразования до категорийного менеджмента и управления промокампаниями. Глубокий анализ выполняется на базе технологий машинного обучения и Big Data — искусственный интеллект извлекает знания из сырого набора данных для прогнозирования результатов, тенденций и будущего.

Основные задачи аналитических решений

Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса на регулярные и акционные товары, оптимизация промо.
Рекомендательные системы

Персонализированный подход к клиентам.
Прогнозирование оттока клиентов

Минимизация риска потери клиентов, благодаря системам прогнозирования.
Сегментирование и профилирование клиентской базы

Распределение клиентов на группы по стадии жизненного цикла, прибыльности, причинам посещения магазинов, покупательскому поведению, товарным предпочтениям, стилю потребления услуг, стилю потребления контента и другим параметрам.
Управление маркетинговыми кампаниями и лояльностью

Создание и оптимизация маркетинговых кампаний для повышения удовлетворенности покупателей.
Кредитный скоринг, предупреждение мошенничества, оценка клиентских рисков и прибыли

Снижение финансовых рисков для компании за счет предотвращения злоупотребления и верной оценки рисков.

Управление данными (Data Governance)

Актуальность темы управления данными растет с каждым годом. Действительно, необходимость организации процессов, направленных на повышение эффективности сбора, обработки, хранения и использования данных как ценного актива, очевидна многим компаниям. Все понимают, какие преимущества приносят правильно выстроенные процессы управления данными.

Наличие методологии и технологий для полноценной системы Data Governance значительно повысят точность информации, поступающей в компанию, дадут ей существенное конкурентное преимущество.

Аналитика