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
6Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.
9Проблема прогнозування — не в даних, а в управлінні. Розбираємося, як перейти від розрізнених цифр до єдиного прогнозу, на основі якого можна приймати рішення.
76Від складного попиту до узгодженого планування: як Юрія-Фарм за кілька місяців побудувала систему AI-прогнозування, що стала основою для управління бізнесом.
6Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.
9Проблема прогнозування — не в даних, а в управлінні. Розбираємося, як перейти від розрізнених цифр до єдиного прогнозу, на основі якого можна приймати рішення.
76Від складного попиту до узгодженого планування: як Юрія-Фарм за кілька місяців побудувала систему AI-прогнозування, що стала основою для управління бізнесом.
6Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.
9Проблема прогнозування — не в даних, а в управлінні. Розбираємося, як перейти від розрізнених цифр до єдиного прогнозу, на основі якого можна приймати рішення.
76Від складного попиту до узгодженого планування: як Юрія-Фарм за кілька місяців побудувала систему AI-прогнозування, що стала основою для управління бізнесом.
6Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.
9Проблема прогнозування — не в даних, а в управлінні. Розбираємося, як перейти від розрізнених цифр до єдиного прогнозу, на основі якого можна приймати рішення.
76Від складного попиту до узгодженого планування: як Юрія-Фарм за кілька місяців побудувала систему AI-прогнозування, що стала основою для управління бізнесом.
76Від складного попиту до узгодженого планування: як Юрія-Фарм за кілька місяців побудувала систему AI-прогнозування, що стала основою для управління бізнесом.
12Як візуалізувати проектні плани, терміни та ієрархію завдань у Power BI — без таблиць, DAX-костилів та зовнішніх інструментів, використовуючи кастомний візуал cpGantt Chart.
14Write Table — нова функція, що дозволяє змінювати дані, залишати коментарі та запускати автоматичні процеси прямо в дашборді. Без Excel, без IT, без перемикань між системами.
76Від складного попиту до узгодженого планування: як Юрія-Фарм за кілька місяців побудувала систему AI-прогнозування, що стала основою для управління бізнесом.
12Як візуалізувати проектні плани, терміни та ієрархію завдань у Power BI — без таблиць, DAX-костилів та зовнішніх інструментів, використовуючи кастомний візуал cpGantt Chart.
14Write Table — нова функція, що дозволяє змінювати дані, залишати коментарі та запускати автоматичні процеси прямо в дашборді. Без Excel, без IT, без перемикань між системами.
6Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.
9Проблема прогнозування — не в даних, а в управлінні. Розбираємося, як перейти від розрізнених цифр до єдиного прогнозу, на основі якого можна приймати рішення.
23Кредиторська заборгованість може підтримувати фінансову гнучкість бізнесу — або непомітно створювати ризики для ліквідності, і в статті розбираємо, як за допомогою аналітики тримати баланс між вчасними оплатами, оборотністю та стійкістю.
6Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.
9Проблема прогнозування — не в даних, а в управлінні. Розбираємося, як перейти від розрізнених цифр до єдиного прогнозу, на основі якого можна приймати рішення.
23Кредиторська заборгованість може підтримувати фінансову гнучкість бізнесу — або непомітно створювати ризики для ліквідності, і в статті розбираємо, як за допомогою аналітики тримати баланс між вчасними оплатами, оборотністю та стійкістю.
