Advanced Analytics

Vad kommer att hända imorgon? Hur kommer kunden eller leverantören bete sig? Varför verkar vår försäljningsstrategi ineffektiv och hur kan vi ändra på detta? Dessa är frågor som ofta ställs när verksamhetens data analyseras. Vi tittar på historik och samband för att försöka förstå saker som vilka artiklar är lönsamma eller vilka maskiner som ofta går sönder. Vi använder oss av modellering av trender, sammanställning och avancerad analys av data och insiktsfull visualisering, vilket vi kallar för Advanced Analytics.

Detta omfattar:

  • Analytics – snabba svar angående vilka insikter som kan finnas i datan.

  • Machine Learning som del av Artificial Intelligence – modellera samband och förväntade trender i data

  • Statistics – dra pålitliga slutsatser

Med Advanced Analytics väljer vi rätt metod för att leta efter mönster och påvisa insikter som användaren själv inte enkelt kan se i data.

Vanliga tekniker

Det finns många användningsområden för advanced analytics. Här är några exempel.

Customer churn

Att vinna en kund är ofta bara halva striden, för långsiktig framgång behöver verksamheter skapa engagemang och lojalitet för att behålla kunden. Att vara proaktiv inom området Customer Churn är kritiskt.

Returer

Med tidsserieanalys räknar man fram ett framtida utfall över tid baserat på en matematisk modell över historien. Detta kan till exempel användas till att förutsäga försäljning, kapacitetsbehov och andra värden som kan beräknas över tid.

Kundkluster

Med hjälp av AI kan ni få ett bättre analysstöd för att skapa kundupplevelser som ger både värde för kunden och förbättrar lönsamheten. Ladda ner vårt White Paper för att veta mer om hur ni med AI kan segmentera era kunder och driva marknadsaktiviteter mot olika kluster.

EXEMPEL PÅ ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • Sjukvård Analysera patientdata som symptom, röntengbilder och annat för att ge en diagnos

  • Finans Hitta bedrägerier genom att analysera uttag/köp

  • Tillverkning Upptäck kvalitetsavvikelser på tillverkat material & Optimering av lagernivåer

  • Varu-/E-handel Kundomsättning
    Rekommendationssystem
    Returanalyser

  • Logistik Behovsberäkning och ruttoptimering

  • Nätverk Upptäck intrång av obehöriga parter

  • Kundkontakt Chat-bottar, prioriteringssystem, ärendeanalys

  • HR-analys Personalomsättning och sjukdom

  • Lager Bemanningsplanering
    ABC-klassning
    Felplock
    Resursplanering

Klustring AI artificiell intelligens Ariticial intelligence Maskininlärning Machine learning Customer churn behålla kund

Customer churn

Att vinna en kund är ofta bara halva striden, för långsiktig framgång behöver verksamheter skapa engagemang och lojalitet för att behålla kunden. Att vara proaktiv inom området Customer Churn är kritiskt.


Genom att utnyttja möjligheterna inom AI kan recept plockas fram för att förutse en förlorad kund och på så sätt hinna agera före det händer.

Fyll i nedan för att ladda ner success story om Customer churn med AI.

 
Vill du har mer information?

Kontakta oss via informationen på vår kontakt-sida.

DrakeStone AB
Teknikringen 10

583 30 Linköping

Org: 556986-6956

© 2020 Drake Analytics