Mikor fordulj hozzánk?
néhány konkrét üzleti kérdés / szituáció
Az üzleti adatok elemzése, az ezeken alapuló modellezés, előrejelzés gyakorlatilag minden szituációban használható a döntéstámogatás során.
A marketing és értékesítési típusú kérdésektől kezdve, a termelési jellegű problémákon át, a HR területig, mindenhol lehetnek olyan adatok, amelyek segítik az intelligens üzleti döntéseket. Nézzünk erre néhány példát:
| Egy széria termeléssel foglalkozó műanyagipari gyártó vállalkozás azt tapsztalja, hogy hasonló termékeket különböző gépsorokon gyártva eltér a selejtarány → a vezetés szeretné ennek okait megérteni és a selejtarányt csökkenteni |
| egy célzott, több hónapos és több tényezőre kiterjedő adatgyűjtés után hipotézis vizsgálattal elemezhetjük, hogy valóban statisztikailag szignifikáns-e a különbség; ezt követően különböző regressziós modellekkel kereshetjük a kapcsolatot a géppark, operátor személyzet stb. egyes jellemzői és a selejtarány között; emellett gépi tanulást támogató algoritmusokkal nagy volumenben teszteljük több modell magyarázó erejét |
| Kiskereskedelmi cég számos adatot gyűjtött a vásárlóiról és szeretne vevői csoportok szerint differenciált, célzott hírlevél kampányt indítani |
| klaszter analízissel vizsgálható, hogy a vásárlási szokások, demográfia jellemzők stb. alapján hogyan tudjunk a legjobban elkülöníteni az egyes ügyfél csoportokat, utána az egyes csoportok számára differenciált hírlevél küldhető |
| Munkavállalók felvétele előtt vagy a meglevő munkaerő állomány vonatkozásában a HR terület szeretne előrejelzést arra vonatkozóan, hogy mekkora kockázata van a kilépésnek bizonyos időintervallumon belül |
| személyiség jegyek, karrier út, fizetési igény stb. paraméterek alapján döntési fa modellel vagy logisztikus regresszióval lehet becslést adni a kilépés kockázatára, illetve ún. lemorzsoldás elemzéssel (churn analysis) modellezhetjük a várható kimeneteleket és egy korai figyelmeztető rendszert is lehet építeni a modellek alapján |
| CRM-ben levő lead/opportunity adatok alapján előrejelzést szeretnénk a potenciális B2B ügyfeleink közül ki fog ténylegesen vásárolni? |
| ügyfél jellemzők (cégméret, iparág), kontakt „erőssége”, sales fázis stb. paraméterek alapján döntési alapján állítunk fel előrejelzést → kategorizáljuk a potenciális lead-eket |
| Online könyvkereskedő cég a vásárlóit szeretné rangsorolni és a prémium ügyfelek számára valamilyen hűség/kedvezmény rendszert kidolgozni valamint további vásárlásra ösztönözni őket |
| (1) RFM analízissel, vagyis a legutolsó vásárlás óta eltelt idő, a vásárlások gyakorisága és értéke alapján rangsoroljuk az ügyfeleket, illetve ez alapján klasztereket képezünk (2) market basket analysis vagy gyakori mintázatok keresésével a fogyasztói kosarak összetételének elemzése alapján meghatározhatjuk, hogy bizonyos megvásárolt terméke esetén milyen más terméket érdemes még ajánlani |
