Система рекомендацій
Клієнти очікують, що бізнес знає їх краще, ніж вони знають себе. Приділяючи пильну увагу їх унікальним уподобанням, ви зможете сформувати максимально релевантну для кожного клієнта пропозицію, продовжити співпрацю та збільшити LTV
покупців схильні робити покупки у брендів, що надають персональні пропозиції
клієнтів готові ділитися своїми даними для отримання персоналізованого обслуговування
здійснюють онлайн-покупки на основі персоналізованої реклами
покупців залишили веб-сайт, тому що вони мали занадто багато варіантів
Збагачення клієнтського профілю - Збагачення даних про клієнтів на підставі профілю регулярних закупівель та інтересів: наявність дитини, домашніх тварин, вживає алкоголь, курить, є авто та інше
Персоналізація товару - Пошук оптимальних відповідностей за допомогою “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмів та нейронних мереж для оцінки реакції на пропозиції та формування кращої пропозиції
Персоналізація знижки- Розмір знижки розраховується для кожного покупця на основі еластичності попиту для кожного SKU та реакції покупця на пропозиції
Сегментація клієнтів - Належність до раніше описаних сегментів чи кластерів прогнозується на основі показників клієнта
Персоналізація пар «товар-товар»- Аналіз асоціативних правил та споживчого кошика кластера
Персоналізація календаря активності - На основі аналізу поведінки клієнта ми розраховуємо оптимальний час інформування про акцію
Збагачення клієнтського профілю - Збагачення даних про клієнтів на підставі профілю регулярних закупівель та інтересів: наявність дитини, домашніх тварин, вживає алкоголь, курить, є авто та інше
Персоналізація товару - Пошук оптимальних відповідностей за допомогою “customer-based”, “item-based”, NMF-алгоритмів та нейронних мереж для оцінки реакції на пропозиції та формування кращої пропозиції
Персоналізація знижки- Розмір знижки розраховується для кожного покупця на основі еластичності попиту для кожного SKU та реакції покупця на пропозиції
Сегментація клієнтів - Належність до раніше описаних сегментів чи кластерів прогнозується на основі показників клієнта
Персоналізація пар «товар-товар»- Аналіз асоціативних правил та споживчого кошика кластера
Персоналізація календаря активності - На основі аналізу поведінки клієнта ми розраховуємо оптимальний час інформування про акцію
- Прибуток
Збільшення прибутку на 5-15%. Середня сума покупки збільшується на 30%-70% серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту - Кількість рядків у замовленні
Збільшується на 20%-40% серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту - Залучення покупців
12% - 18% відвідувачів звертаються до рекомендованого продукту, а рівень конверсії збільшується в 2-4 рази серед клієнтів, які звернулися до рекомендованого продукту
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
13Дебіторська заборгованість рідко виглядає проблемою одразу, але саме вона найчастіше створює касові розриви — у статті розбираємо, як на основі даних зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити надходження і керувати ліквідністю, а не реагувати постфактум.
30У ритейлі кожна нова локація — це інвестиція з високими ставками. Як зменшити ризики, спрогнозувати виторг і не прогадати з вибором місця? У статті розбираємо, як штучний інтелект трансформує підхід до відкриття торгових точок.
8Фінансові звіти показують результат, але не завжди пояснюють причини. У статті розбираємо, як побачити цілісну фінансову картину бізнесу — від прибутку до ліквідності, ризиків і рішень наперед.
13Дебіторська заборгованість рідко виглядає проблемою одразу, але саме вона найчастіше створює касові розриви — у статті розбираємо, як на основі даних зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити надходження і керувати ліквідністю, а не реагувати постфактум.
30У ритейлі кожна нова локація — це інвестиція з високими ставками. Як зменшити ризики, спрогнозувати виторг і не прогадати з вибором місця? У статті розбираємо, як штучний інтелект трансформує підхід до відкриття торгових точок.
8Фінансові звіти показують результат, але не завжди пояснюють причини. У статті розбираємо, як побачити цілісну фінансову картину бізнесу — від прибутку до ліквідності, ризиків і рішень наперед.
13Дебіторська заборгованість рідко виглядає проблемою одразу, але саме вона найчастіше створює касові розриви — у статті розбираємо, як на основі даних зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити надходження і керувати ліквідністю, а не реагувати постфактум.
30У ритейлі кожна нова локація — це інвестиція з високими ставками. Як зменшити ризики, спрогнозувати виторг і не прогадати з вибором місця? У статті розбираємо, як штучний інтелект трансформує підхід до відкриття торгових точок.
8Фінансові звіти показують результат, але не завжди пояснюють причини. У статті розбираємо, як побачити цілісну фінансову картину бізнесу — від прибутку до ліквідності, ризиків і рішень наперед.
13Дебіторська заборгованість рідко виглядає проблемою одразу, але саме вона найчастіше створює касові розриви — у статті розбираємо, як на основі даних зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити надходження і керувати ліквідністю, а не реагувати постфактум.
30У ритейлі кожна нова локація — це інвестиція з високими ставками. Як зменшити ризики, спрогнозувати виторг і не прогадати з вибором місця? У статті розбираємо, як штучний інтелект трансформує підхід до відкриття торгових точок.
8Фінансові звіти показують результат, але не завжди пояснюють причини. У статті розбираємо, як побачити цілісну фінансову картину бізнесу — від прибутку до ліквідності, ризиків і рішень наперед.
11Write Table — нова функція, що дозволяє змінювати дані, залишати коментарі та запускати автоматичні процеси прямо в дашборді. Без Excel, без IT, без перемикань між системами.
13RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
33AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
11Write Table — нова функція, що дозволяє змінювати дані, залишати коментарі та запускати автоматичні процеси прямо в дашборді. Без Excel, без IT, без перемикань між системами.
13RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
33AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
13Дебіторська заборгованість рідко виглядає проблемою одразу, але саме вона найчастіше створює касові розриви — у статті розбираємо, як на основі даних зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити надходження і керувати ліквідністю, а не реагувати постфактум.
30У ритейлі кожна нова локація — це інвестиція з високими ставками. Як зменшити ризики, спрогнозувати виторг і не прогадати з вибором місця? У статті розбираємо, як штучний інтелект трансформує підхід до відкриття торгових точок.
8Фінансові звіти показують результат, але не завжди пояснюють причини. У статті розбираємо, як побачити цілісну фінансову картину бізнесу — від прибутку до ліквідності, ризиків і рішень наперед.
13Дебіторська заборгованість рідко виглядає проблемою одразу, але саме вона найчастіше створює касові розриви — у статті розбираємо, як на основі даних зрозуміти поведінку клієнтів, передбачити надходження і керувати ліквідністю, а не реагувати постфактум.
30У ритейлі кожна нова локація — це інвестиція з високими ставками. Як зменшити ризики, спрогнозувати виторг і не прогадати з вибором місця? У статті розбираємо, як штучний інтелект трансформує підхід до відкриття торгових точок.
8Фінансові звіти показують результат, але не завжди пояснюють причини. У статті розбираємо, як побачити цілісну фінансову картину бізнесу — від прибутку до ліквідності, ризиків і рішень наперед.
