Что будет дальше? Как меньше тратить и больше получать? Что о нас думают клиенты? Какого сотрудника на какой участок назначить?
Примеры задач, которые решает Data Science:
1. Логистика и производство: ● Анализ качества: как отличить естественную вариативность качества продукции от сигнала о системной проблеме? ● Составление рейтинга поставщиков с учётом качества, сроков, ассортимента, цен и прочих параметров. ● Оптимизация складских запасов. ● Классификация ассортиментных позиций по важности для компании. ● Проверка гипотез о влиянии небольших изменений на бизнес-результаты, отделение закономерностей от случайностей. 2. Маркетинг, продажи, CRM: ● Какова будет динамика насыщения рынка новым продуктом? ● Кластеризация (группировка) клиентов. Результаты этого анализа можно применять для персонализированных маркетинговых сообщений, для индивидуальных дисконтных программ, для таргетированной рекламы и т.д. ● Изучение разброса предпочтений каждого клиента: например, кто-то всегда покупает один и тот же бренд, а кто-то экспериментирует или безразличен к бренду. ● Анализ связи пола и возраста с предпочтениями клиентов. ● Расчёт пожизненной ценности клиента (Customer Lifetime Value) для решений о разумной стоимости приобретения или о последствиях потери клиента. 3. Финансы: ● Прогнозирование прихода на ближайший месяц в зависимости от прошлых данных, больничных и отпусков, дебиторской задолженности и т.п. ● Подбор оптимального инвестиционного портфеля.
4. Управление персоналом: ● Вычисление вероятности увольнения сотрудника. ● Поиск взаимосвязей эффективности (KPI) работы сотрудников с их зарплатой, лояльностью и прочими показателями. ● Автоматическое присвоение рейтингов кандидатам по их вероятному соответствию вакансии.
Среди инструментов Data Science, которые мы предлагаем, - Microsoft Power BI (подробнее) и SAP Analytics Cloud (подробнее).