Прогнозная аналитика в решении тактических бизнес-задач

Новая валюта цифрового мира, современная нефть — именно такие синонимы эксперты употребляют по отношению к данным. И они правы — прогнозная аналитика (ПА), основанная на анализе данных, создает критически важное конкурентное преимущество для бизнеса, помогая компаниям находить ответы на важные тактические вопросы:

  1. Что делать, чтобы удержать и повысить лояльность клиентов?
  2. Как предотвратить случаи мошенничества?
  3. Как спрогнозировать отклик на рекламу и другие маркетинговые акции?
  4. Какие меры помогут предотвратить нерациональное и нецелевое расходование средств?

Кроме того, ПА — эффективный инструмент для составления так называемого профиля “хороших клиентов”, “хороших сотрудников” или “хороших поставщиков”. Применяя методы прогнозной аналитики, руководители отделов смогут оптимизировать расходы компании, оценить риски, спрогнозировать спрос на те или иные группы товаров и/или услуг.

Давайте подробнее рассмотрим ключевые задачи, которые решает прогнозная аналитика.

Удержание клиентов

Считается, что в конкурентной отрасли намного дешевле сохранить существующего клиента, нежели привлечь нового. Современные методы ПА помогут руководителям заранее выявить группу людей, готовых отказаться от услуг компании, и предотвратить нежелаемый отток клиентов. Это возможно благодаря анализу больших объемов клиентских данных, включая демографические показатели, общение с представителями call-центров, истории транзакций и т.д.

Повышение лояльности

Для стабильности и развития бизнеса необходимо повышать лояльность клиентов. Прогнозная аналитика — ключ к реализации программ лояльности. Так, с ее помощью можно:

  • сегментировать клиентов (разбивать на группы со схожим поведением для предоставления более “персонифицированных” услуг);
  • анализировать предпочтения (почему клиент предпочитает тот или иной продукт? какие факторы на это влияют?)
  • стимулировать спрос (реализовывать программы кросс-продаж, разрабатывать системы скидок)
  • проводить анализ “Что, если?…” (оценивать отклик на рекламу и реакцию клиентов и потребителей на другие маркетинговые акции, моделировать различные ситуации).

Предотвращение мошенничества

Предотвращение мошенничества особенно актуально для банков и других финансовых учреждений, страховщиков и компаний, имеющих дело с безналичными расчетами. Количество мошеннических операций с каждым годом растет, и снижение показателей на 1-2% уже может сэкономить для компании значительные средства.

Прогнозная аналитика позволяет моделировать зафиксированные ранее случаи мошенничества и таким образом выявлять и предотвращать сложные мошеннические схемы.

Еще одна актуальная проблема, которую решает ПА, — мошенничество на сайтах объявлений и интернет-аукционах. Применение методов прогнозной аналитики поможет владельцам таких ресурсов выявить продавцов-мошенников и, как следствие, сократить процент мошеннических операций.

Профилирование

Также в число тактических задач, которые решает ПА, входит профилирование, то есть определение на основе ваших данных набора характеристик:

  • хороших клиентов;
  • хороших поставщиков;
  • хороших сотрудников;
  • наиболее успешных регионов и филиалов.

Выявление таких наборов характеристик позволяет разумно направлять маркетинговые усилия и бюджеты, экономить время Ваших сотрудников.

Такой вид анализа также используется в банках и страховых компаниях для оценки риска при выдаче кредитов.

Резюме

Мы представили Вашему вниманию основные пути применения прогнозной аналитики для решения тактических бизнес-задач. О стратегических задачах вы можете прочитать здесь.

И напоследок хотим отметить: сегодня в бизнесе наблюдается тенденция к т.н. “обезличиванию” — большинство компаний становятся похожими друг на друга. Конкурентам доступны одни и те же средства производства и ресурсы.

Прогнозная аналитика позволит Вам получить дополнительное конкурентное преимущество.

Не забывайте, ведущие мировые компании уже внедрили у себя инструменты больших данных, интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики!

ЧИТАЙТЕ также:

Data science для бизнеса:

Истории успеха мировых компаний:

Проблемы, вопросы:

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =