Ваши вопросы — наши ответы

О сути услуг

Какие именно услуги вы предлагаете и зачем это мне нужно?

Как это все работает?

Я не разбираюсь в математике и не понимаю, как мне это использовать.

Я слышал про большие данные, прогнозную аналитику … В чем разница между всеми этими штуками?

Я не верю, что все это работает в наших условиях. Может быть на Западе...

Наверное, это какой-то развод или шарлатанство.

О ценности услуг

Какая выгода для меня от внедрения ваших решений?

Чем вы отличаетесь от конкурентов?

Работая с вами я потрачу время, а результат не известен. Почему мне это нужно?

В нашей компании уже используется инструмент для анализа данных.

О стоимости, ресурсах, затратах времени

Сколько это стоит?

Сколько времени нужно на реализацию проекта?

Наши сотрудники очень заняты. Сомневаюсь, что у них найдется лишнее время.

Какие основные этапы реализации проекта?

Какие ресурсы потребуются от меня для реализации проекта?

Какие именно данные вам нужны?

Вы хотите, чтобы я передал конфиденциальные данные. Я не хочу этого делать.

О результатах

Что именно я получу в результате (формулу, маркетинговый отчет, программу)?

Как будем измерять результат?

Какие гарантии вы предоставляете?

Как долго ваша модель (программа) будет эффективно работать?

Функциональность решения, которое вы предлагаете, уступает другим решениям на рынке.

 

Наши ответы

 

Какие именно услуги вы предлагаете и зачем это мне нужно?

Мы решаем бизнес-задачи клиентов  с помощью математических методов.

Мы берем Ваши данные (о клиентах, продажах, телеметрии, лог-файлах, и т.д. ), применяем прогнозную аналитику и интеллектуальный анализ данныхнаходим скрытые закономерности и делаем прогнозы, с помощью которых Вы можете получить выгоду — дополнительный доход, уменьшение расходов или конкурентные преимущества.

Примеры таких задач:

— сохранение клиентов и повышение их лояльности;
— продажа дополнительных товаров и услуг существующим клиентам (кросс-продажи, upsell);
— выявление и предотвращение мошенничества;
— профиль «хороших клиентов», «хороших сотрудников»;
— выбор оптимальных каналов продвижения, прогноз отклика на рекламу;
— прогноз отклика на новый продукт;
— прогноз уровня продаж;
— и многое другое.

 

Как это все работает?

Ответы на многие бизнес-вопросы можно получить с помощью анализа — продаж, цен, конкурентов, поведения клиентов. Аналитик может получить различные данные, построить графики или таблицы, посмотреть на них и озвучить Вам свои выводы.

Но конечный результат часто зависит от многих факторов и их комбинаций. Человек не может сознательно представить все взаимосвязи. В результате Вы используете только выводы, которые лежат на поверхности.

Прогнозная аналитика и интеллектуальный анализ данных использует различные методы для создания математических моделей, которые могут учитывать сотни, тысячи факторов, содержащихся в данных Ваших информационных систем.

Математическая модель выдает объективные ответы только на основе Ваших данных и делает это

— без эмоций
— без привычек/убеждений
— без личных мотивов.

Глубокая переработка данных дает возможность найти больше скрытых полезных закономерностей. В результате вы не «гадаете о будущем», а получаете объективные выводы и прогнозы.

 

Я не разбираюсь в математике и не понимаю, как мне это использовать.

Мы все используем сложнейшие технологии, не всегда понимая, как они работают:

— машины, самолеты;
— компьютеры, мобильные телефоны;
— лекарства, медицинское оборудование.

Вам совсем не обязательно разбираться в математике или машинном обучении, чтобы получить выгоду от результатов.

В результате нашей работы Вы получите конкретные ответы на поставленные вопросы, которые сможете применить в своей деятельности.

 

Я слышал про большие данные, прогнозную аналитику… В чем разница между всеми этими штуками?

Большие данные — данные, которые невозможно собирать, хранить и обрабатывать с помощью обычного программного обеспечения и/или оборудования.

Описательная аналитика — применение наиболее простых статистических методов для обобщения данных, полученных в рамках выборочного исследования. Описательная аналитика отвечает на вопрос “Что произошло?” и дает Вам лишь поверхностную картину процессов, которые происходят у Вас в компании.

Диагностическая аналитика — применение методов глубокого анализа данных и машинного обучения для решения задач распознавания причин поведения или состояния объектов. Диагностическая аналитика отвечает на вопрос «Почему это произошло?», тем самым позволяя выявить причины бизнес-проблем или сложностей в работе.

Прогнозная аналитика (синонимы — предсказательная, предиктивная) — применение методов глубокого анализа данных и машинного обучения для решения задач прогнозирования будущего поведения или состояния объектов. Прогнозная аналитика помогает ответить на вопрос «Что произойдет?».

Примеры применения — прогнозирование спроса, прогнозирование отклика на рекламу, предсказание поведения клиента (купит-не купит, вернет ли товар, вернет ли кредит и т.д. ).

Рекомендательная аналитика — применение методов глубокого анализа данных и машинного обучения для решения задач создания рекомендаций для получения желаемого поведения объектов. Рекомендательная аналитика отвечает на вопрос «Что необходимо сделать, чтобы это произошло?».

 

Я не верю, что все это работает в наших условиях. Может быть на Западе...

На Западе действительно прогнозная аналитика развита гораздо больше. Точнее у нас она практически в зачаточном состоянии. Но наши компании накопили большое количество данных, и все чаще применяют прогнозную аналитику и глубокий анализ данных. Почему бы Вам не получить конкурентное преимущество одними из первых на рынке, тем более что Вы ничего не теряете?

 

Наверное, это какой-то развод или шарлатанство.

Вы наверняка слышали фразу про ложь, наглую ложь и статистику. Это, конечно, шутка. Но, как и в любой шутке, в ней есть доля правды, состоящей в том что статистика это, как правило, «средняя температура по больнице». Ведь статистика обычно использует выборки, а современные технологии позволяют использовать все данные. Также, прогнозная аналитика не направлена на понимание причин тех или иных закономерностей а показывает данные «как есть». Прогнозная аналитика в этом понимании объективнее статистики, может учитывать больше факторов и практически любое количество наблюдений. Что может быть объективнее цифр?

 

Какая выгода для меня от внедрения ваших решений?

В зависимости от решаемой бизнес-задачи, Вы получаете реальные выгоды в виде:

— роста доходов (дополнительные продажи существующим клиентам и высокая конверсия при привлечении новых);
— сокращения затрат (оптимизация рекламы, определение причин брака, сокращение мошенничества, …);
— получения дополнительных конкурентных преимуществ (прогнозирование спроса, результатов операций, …).

 

Чем вы отличаетесь от конкурентов?

а) Наше отличие от классических консалтинговых компаний:

В консалтинге для оценки ситуации применяют экспертные мнения. Решение часто основано на понятных для заказчика аргументах и сравнении с другими компаниями.

Мы же используем математические методы для получения ответов именно из Ваших данных.

б) Наше отличие от разработчиков программ или математиков:

Во многих организациях работают талантливые специалисты в области математики и статистики (например, в университетах) или  компьютерных наук (например, в компаниях по разработке программного обеспечения).

В отличие от них мы делаем ставку на глубокий анализ Вашей деятельности бизнес-аналитиками. Их задача собрать и передать «математикам» именно те данные, которые максимально точно и полно отражают поставленную перед нами задачу.

Целью проектов прогнозной аналитики является конкретная польза для Вашего бизнеса, а не применение самых лучших и быстрых алгоритмов.

 

Работая с вами я потрачу время, а результат неизвестен. Почему мне это нужно?

Классический консалтинг основан на долгих стратегических сессиях с высшим руководством. Прогнозная аналитика использует только данные из Ваших информационных систем, не отнимая Ваше личное время.

В результате Вы обязательно получите новые знания о Вашем бизнесе, которые нельзя получить, просто изучая данные. Используя эти знания, Вы получите дополнительную прибыль или уменьшите затраты.

 

В нашей компании уже используется инструмент для анализа данных. И процессы планирования/прогнозирования у нас достаточно автоматизированы. Нас все устраивает. Зачем мне вы?

То, что Вы собираете и анализируете данные, просто отлично! В большинстве проектов прогнозной аналитики основная проблема — недоступность данных.

Скорее всего, Вы используете инструменты BI (business intelligence), которые позволяют Вам в реальном времени контролировать бизнес-процессы и визуализировать ключевые показатели (KPI).

Алгоритмы прогнозной аналитики и интеллектуального анализа данных позволяют найти скрытые закономерности между множеством факторов, которые нельзя определить визуально. Более подробно см. «Какие именно услуги вы предлагаете и зачем это мне нужно?».

 

Сколько это стоит?

Наше вознаграждение — это часть выгоды, которую Вы получите от реализации проекта, а именно:

— процент от дополнительной прибыли;
— процент от сэкономленных средств.

 

Сколько времени нужно на реализацию проекта?

Всё зависит от решаемой бизнес-задачи. Ориентировочное время реализации проекта составляет от 2 месяцев для типовых задач (с учетом рисков) до 6 месяцев — для сложных аналитических проектов.

 

Наши сотрудники очень заняты. Сомневаюсь, что у них найдется лишнее время.

Тогда давайте еще раз поговорим о выгодах, которые получит Ваш бизнес. Если Вы считаете, что эти выгоды меньше, чем часть зарплаты нескольких сотрудников, тогда наши решения Вам пока не нужны.

 

Какие основные этапы реализации проекта?

Основные этапы работ:

1. Определяем бизнес-проблемы, которые можно решить с помощью прогнозной аналитики.
2. Исследуем Ваши данные и определяем скрытые закономерности (знания).
3. Интерпретируем и применяем эти знания для решения бизнес-проблемы.

 

Какие ресурсы потребуются от меня для реализации проекта?

Для проведения качественного анализа необходимо содействие сотрудников, которые смогут предоставить ту информацию, которая непосредственно нужна для обработки.

Чем больше параметров сможет проанализировать алгоритм, тем более точным окажется прогноз. Следовательно, тем выше будет качество принимаемых решений.

 

Какие именно данные вам нужны?

Это зависит от решаемой задачи. Например, для прогнозирования того, кто из клиентов уйдет в ближайшее время, могут потребоваться следующая информация:

— данные анкет клиентов (демографическая информация, предпочтения клиента);
— данные чеков (дата покупки, сумма чека и др.);
— промо-акции (период проведения акции, канал коммуникации, регион охвата).

 

Вы хотите, чтобы я передал конфиденциальные данные. Я не хочу этого делать.

checkup

Прогнозная аналитика и интеллектуальный анализ данных дают такие хорошие результаты именно потому, что основаны на Ваших данных. Нет смысла применять знания, извлеченные из данных другого клиента. Вы можете предоставить нам «обезличенные» данные, т.е. вместо названий клиентов и товаров мы получим их идентификаторы или названия «товар1, товар2, ...».

Мы обязательно подписываем соглашение о неразглашении (NDA).

 

Что именно я получу в результате (формулу, маркетинговый отчет, программу)?

В зависимости от задачи, Вы получите программу и/или аналитический отчет.

Программа будет установлена на облачном сервере и будет взаимодействовать с Вашей информационной системой для получения данных и выдачи результатов. Возможен также вариант разработки внешнего модуля для вашей информационной системы (по отдельному запросу).

Если задача состоит в проведении анализа (например, «выделить основные факторы, которые влияют на отток клиентов»), тогда Вы получите аналитический отчет, подтвержденный статистическими и математическими методами.

 

Как будем измерять результат?

Результат измерятся по ключевым показателям эффективности (KPI). Они индивидуальны для каждой задачи, но в любом случае отображают реальную выгоду от нашего решения.

 

Какие гарантии вы предоставляете?

Мы не гарантируем конкретный результат потому, что он зависит от количества и качества имеющихся у Вас данных. Прогнозная аналитика — не черная магия, а умелое применение математических алгоритмов и мастерство бизнес-аналитика для сбора и подготовки исходных данных.

 

Как долго ваша модель (программа) будет эффективно работать?

Математическую модель нужно регулярно обучать на новых данных и тогда Вы сможете пользоваться ее результатами и принимать качественные управленческие решения на протяжении длительного периода.

 

Функциональность решения, которое вы предлагаете, уступает другим решениям на рынке.

На рынке представлены программные продукты от многих производителей. Эти продукты являются платформами, на которых можно выполнить решение в конкретной компании. т.е. Вы должны сначала купить лицензии на само ПО, а потом заплатить за услуги.

Мы предлагаем сравнивать результаты для Вашего бизнеса, а не возможности инструмента.

Форма заказа бесплатной консультации







Форма заказа бесплатной консультации







Форма заказа бесплатной консультации







Форма заказа бесплатной консультации







Форма заказа бесплатной консультации







Форма заказа бесплатной консультации







Форма заказа бесплатной консультации





















Несколько слов для партнеров и конкурентов







Форма заказа бесплатной консультации