Управление бизнесом на основе данных

Мы предлагаем практические решения для роста бизнеса. Направления наших решений:

Геомаркетинг

Большинство данных, с которыми работают компании, имеют географические привязки. Например, продажи клиентам определяются географическим расположением целевых групп. Все клиенты имеют 2-3 адреса (проживания, регистрации, работы, учебы) и передвигаются достаточно логично между основными адресами. Выявление данных закономерностей позволяет «обучиться» и масштабировать алгоритмы. Гео-данные повышают качество принимаемых решений и эффективность действий по текущим и потенциальным рынкам, клиентам, медиа-планированию, привлечению и росту продаж. Для удобства отображения гео-данных и результатов пространственного анализа, мы разработали собственную гео-информационную систему Атлас. Визулизация top-down и bottom-up любых гео-данных

Биометрия

Распознавание лиц из научной фантастики перешло в доступную технологию. Снижение стоимости оборудования, каналов связи, повышение качества обработки изображений позволяет применять биометрию лиц для точного решения множества важных задач в рознице, финансовых услугах, безопасности. Наша специализация – маркетинг, продажи, управление клиентами. Все решения с использованием биометрических технологий нацелены на повышение эффективности в указанных сферах бизнеса.

Телемаркетинг

Данное направление основано на современных технологиях телефонии. Возможности автоматизации телефонных разговоров позволяют очень эффективно работать с клиентской базой без привлечения сотрудников: проводить опросы, исследования, поздравления, звонки welcome и follow up. Именно автоматизация снижает расходы на коммуникации в 4 – 5 раз и позволяет получить качественные данные для последующего анализа и применения.

CRM и клиентские стратегии

Для настройки оптимальных клиентских стратегий необходима сегментация клиентов. Она позволяет дать ответ на вопросы: Что? Кому? Когда? Где? и Как предлагать? Очевидно, это лучшее, что можно знать о клиенте. Поэтому полноценная работа с клиентской базой подразумевает, инвестиции в Big data, но они велики, и не все готовы пойти на такие расходы. В то же время в финансовой сфере накоплено много данных о клиентах, но используется не более 30%, а для повышение доходности бизнеса менее 15%. В сфере ритейла информации меньше, но уровень утилизации выше. При этом, такие термины как «многоканальность», «удобство клиента», «высокий уровень сервиса» должны соотносится с затратами и положительно влиять на результат. Мы поможем найти баланс, понять пределы достижений, и рассчитать целесообразность инвестиций в то или иное направление клиентских отношений (CRM).

Прогнозная аналитика (Big Data)

Прогнозные модели - это технологии, опирающиеся на большие массивы данных (Big data), для разработки сценариев будущего поведения людей и принятия оптимальных решений.
Прогнозная аналитика задействует множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных, анализирует как текущие данные, так и данные за прошлые периоды, на основе которых составляет прогнозы о будущих событиях. В бизнесе модели прогнозирования используют паттерны, составленные на основе данных за определенный период, чтобы оценить потенциальные риски и возможности. Модели выявляют связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку рисков или потенциала, связанного с конкретным набором условий. Итогом использования прогнозной аналитики является принятие верных (максимально эффективных для бизнеса) решений.
С помощью моделей прогнозирования можно предсказать поведение потенциальных клиентов, выявить наиболее популярные продукты и услуги, понять, что руководит клиентами, когда они уходят, и избежать этого, и так далее. Использование инструментов прогнозной аналитики помогает создать модель поведения клиентов, а значит и увеличть прибыль компании.