Smart-сегментація
Побудуйте "Профіль клієнта 360°", щоб більш ефективно керувати програмами лояльності, комунікаціями з клієнтами та маркетинговим бюджетом
змінювали споживчу поведінку, виконуючи покупки через нові канали та новими способами
клієнти проходять від 57% до 90% свого шляху до ухвалення рішення, перш ніж вони звернуться до продавця
покупців схильні робити покупки у брендів, які надають персональні пропозиції
покупців залишили веб-сайт, тому що вони мали занадто багато варіантів
Когортова сегментація - Когорта - група клієнтів з однаковим періодом першої покупки. Наприклад, всі клієнти, які зробили перше замовлення у листопаді 2019 року, будуть об'єднані в одну когорту "2019-11"
RFM-сегментація- Поділ клієнтів на сегменти в залежності від параметрів: Recency (новизна) – кількість періодів з моменту останнього замовлення; Frequency (частота) – кількість замовлень за досліджуваний період; Monetary (гроші) – сума покупок за досліджуваний період
Smart-сегментація- Для поділу клієнтів на кілька smart-сегментів ми використовуємо різноманітні методи машинного навчання. Це дозволяє об'єднати в один сегмент максимально схожих клієнтів відразу за великою кількістю (від десятків до сотень) характеристик
Когортова сегментація - Когорта - група клієнтів з однаковим періодом першої покупки. Наприклад, всі клієнти, які зробили перше замовлення у листопаді 2019 року, будуть об'єднані в одну когорту "2019-11"
RFM-сегментація- Поділ клієнтів на сегменти в залежності від параметрів: Recency (новизна) – кількість періодів з моменту останнього замовлення; Frequency (частота) – кількість замовлень за досліджуваний період; Monetary (гроші) – сума покупок за досліджуваний період
Smart-сегментація- Для поділу клієнтів на кілька smart-сегментів ми використовуємо різноманітні методи машинного навчання. Це дозволяє об'єднати в один сегмент максимально схожих клієнтів відразу за великою кількістю (від десятків до сотень) характеристик
- Прибуток
Збільшення доходу 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
- Залученість
12% - 18% відвідувачів звертаються до рекомендованого продукту, 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
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI 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.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI 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.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI 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.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI 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.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI 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.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI 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.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
