Przykłady projektów

Przejrzyj przykładowe projekty.
Może któryś Cię zainteresuje?

CO W DZIAŁANIU FIRMY MOŻE USPRAWNIĆ ANALIZA DANYCH?

Poniżej wymieniamy konkretne przykłady tego, co możemy usprawnić w Twojej firmie. Nie chcemy jednak standaryzować usług, ponieważ nasze projekty są zawsze dopasowane do potrzeb zamawiającego i do specyfiki jego biznesu.

Ponieważ w projektach na ogół szukamy odpowiedzi na pytania, poniżej stawiamy przykładowe pytania biznesowe, na które potrafimy odpowiedzieć dzięki analizie danych i budowie odpowiednich modeli.

Większość projektów ma postawiony cel już od samego początku. Zdarzają się też projekty, w których żadnych pytań na początku się nie stawia. To sytuacja, w których firma posiadająca dane chce się po prostu dowiedzieć, co w danych można znaleźć i jak można je wykorzystać.

Wtedy stosujemy metody eksploracji danych (data miningu).

SCORING, MODELE PREDYKCYJNE I CRM

  • Scoring i inne modele predykcyjne:
    • Modele predykcyjne mogą przewidywać wystąpienie dowolnego zjawiska, na przykład zaniechanie spłat, reakcja na akcję windykacyjną.
    • Scoring: Którym klientom dać kredyt, a którym odmówić?
    • Wykrywanie nadużyć (fraud detection): Jak wykryć, czy pewne transakcje nie są wyłudzeniami? Jak im zapobiegać?
    • Dowiedz się więcej. To szczególnie mocny punkt naszej oferty.
  • Optymalizacja działań windykacyjnych:
    • Do którego dłużnika zadzwonić, a do którego pojechać?
    • O której godzinie?
    • Jak długo powinna trwać windykacja polubowna? A może to zależy od klienta?
    • Jak wycenić paczkę wierzytelności przed jej zakupem?
    • Dowiedz się więcej
  • Analiza zachowania klientów wykorzystując informacje z baz danych, np. w firmach telekomunikacyjnych (wsparcie dla CRM):
    • Dlaczego klienci przestają korzystać z naszych usług?
    • Którzy klienci przestają korzystać z usług?
    • Jak wyłowić klientów, którzy mogą być zainteresowani inną ofertą lub większymi zakupami?
    • Jak dowiedzieć się, którzy klienci są niezadowoleni z usług i odejdą do konkurencji?
    • Dowiedz się więcej.

PROGNOZOWANIE I WSPARCIE DLA SPRZEDAŻY

  • Prognozowanie sprzedaży:
    • Jak prognozować sprzedaż lepiej niż standardowymi metodami dostępnymi w Excelu?
    • Jak wykryć i uwzględnić w prognozie trendy, sezonowość i inne ważne czynniki?
    • Jak uwzględnić wpływ dni wolnych i różnej długości miesięcy?
    • Co zrobić, gdy potrzebujemy wyznaczyć wiele prognoz, na przykład dla produktów powiązanych ze sobą?
    • Jak poprawnie uwzględnić w prognozach zmiany wielkości historycznej sprzedaży powodowane przez kampanie reklamowe?
    • Czy można zautomatyzować prognozowanie z wykorzystaniem odpowiedniego oprogramowania?
  • Analiza punktów sprzedaży:
    • Dlaczego efektywność punktów sprzedaży jest różna: jedne działają lepiej, a inne gorzej?
    • Dlaczego jedne sprzedają lepiej takie produkty, a nie inne?
    • Czy można pogrupować punkty sprzedaży pod względem ich właściwości tak, aby łatwiej i lepiej nimi zarządzać, a w konsekwencji zwiększyć zysk?
    • Jak optymalnie zlokalizować nowe punkty sprzedaży? Czy zmienić lokalizację obecnych?
    • Jak wykorzystać do tego informacje zewnętrzne dotyczące dochodu, wskaźników gospodarczych itp.?
  • Profile i segmenty klientów:
    • Jakie mamy rodzaje klientów?
    • Jak krótko opisać rodzaje klientów?
    • Czy mają różne preferencje zakupowe?
    • Jak znaleźć wzorce zachowań Twoich klientów?
    • Jakie oferty dla nich przygotować?
  • Analiza zakupów:
    • Czy są jakieś prawidłowości w zakupach klientów?
    • Czy są produkty, które są kupowane razem?
    • Czy na podstawie zakupów klienta i zakupów innych klientów można mu zaoferować specjalną, dopasowaną do potrzeb, ofertę?
    • Jak dobrze rekomendować produkty w sklepach internetowych?

Dowiedz się więcej o możliwościach wsparcia dla sprzedaży i prognozowania.

POZOSTAŁE PRZYKŁADY

  • Analiza danych tekstowych:
    • Często dane w firmie są w postaci tekstu pisanego przez człowieka, bez żadnej standaryzacji czy słownika.
    • Przykłady takich danych to notatki windykatorów, emaile do supportu, emaile z zapytaniami, informacje z Internetu.
    • Mimo to można z takich danych wydobyć użyteczną wiedzę.
  • Przemysł:
    • Jak poprawić proces produkcyjny?
    • Jakie czynniki wpływają na problemy w procesie produkcyjnym?
    • Jak prognozować popyt i zapotrzebowanie surowców?
  • Bioinformatyka:
    • Specjalizujemy się w zastosowaniu metod statystyki wielowymiarowej do analizy danych medycznych i biologicznych.
    • Szczególnie dobrze poruszamy się w proteomice.
    • Mamy doświadczenie ze szwedzką firmą bioinformatyczną MedicWave i niektóre projekty realizujemy wraz z nią.

Spróbuj ponownie