Предсказываем будущее, превращая данные в денежные потоки
- Фокусируемся на ключевых бизнес-задачах клиента, требующих высококачественного предиктивного анализа
- Полное погружение в специфику индустрии и конкретных особенностей клиента
- Создание интерфейсов, визуализация и настройка BIli Интеграция решений в существующие ИТ-системы заказчика, либо разработка и внедрение новых систем
Примеры кейсов
Ритейл
Прогнозирования месячного РТО, фронтальной маржи по всей сети
- стабильная точность выше 99%
- горизонт прогнозирования – 1 месяц
Прогнозирование месячной выручки и количества чеков с детализацией по магазинам и категориям товаров
- Более 1000 магазинов с ассортиментом около 3000 SKU
- Точность модели ± 3% для 45% магазинов розничной сети
FMCG
Прогнозирование продаж в рамках S&OP
- Проработано более 100 SKU, глубина анализа 3 года, точность прогноза — 87%
- Прогнозы продаж для всех каналов дистрибуции и АКБ, всего > 90 000 точек
- Рост выручки по нескольким категориям до 7%, сокращение издержек на 2%
Расчета влияния различных промо-акций на дополнительные объемы продаж
- Рассчитаны объемы продукции для каждого из более 600 магазинов сети
- Прогноз продаж на 3-8 неделю от текущей даты
- Проработано > 500 SKU, глубина анализа данных 3 года, точность прогноза > 85%
Телеком
Определение склонных к оттоку абонентов
- Размер ААБ более 1 млн абонентов
- Средняя точность модели > 50%
- Уровень удержания > 65% от склонных
- Определение наиболее вероятной причины склонности к оттоку
Система оценки удовлетворенности техническим качеством услуг
- Размер ААБ более 400 тыс. абонентов
- Средняя точность модели > 65%
- Снижение входящих сервисных заявок до 7%
Определение склонных абонентов к покупке дополнительных услуг
- Размер ААБ более 1.5 млн. абонентов
- Средний показатель Cumulative Lift на 10 перцентилей ААБ — 4.5
- Концентрация склонных до 65% в зависимости от дополнительной услуг