Задачи анализа

Deductor Credit Scorecard Modeler (DCSM) - отраслевое бизнес-решение, предназначенное для подразделений и отделов розничного риск-менеджмента в банках и финансовых организациях. DCSM позволяет автоматизировать весь процесс разработки кредитных скоринговых карт (анкетный, поведенческий и коллекторский скоринг), выбрать оптимальную карту, внедрить ее в конвейер кредитных заявок и проводить регулярный мониторинг на предмет ее актуальности.

Одной из самых сложных задач для предприятия является управление товарооборотом. Чтобы избежать проблем неликвидных товаров, неудовлетворенности спроса, недобросовестности поставщиков или недостатка оборотных средств необходимо учитывать множество факторов и грамотно планировать процесс закупок и логистику. Deductor позволяет разработать полноценную цепочку формирования автозаказа от выбора и сравнения подрядчиков до распределения продукции по сети. Имея развитые инструменты Data Mining, Deductor помогает компании управлять уровнем сервиса, оценивать надежность поставщиков, контролировать объемы и сроки поставок и минимизировать страховые запасы

Компании обладают огромными объемами накопленных данных, которые разумно использовать для развития бизнеса, роста продаж и снижения издержек. В Deductor включены разнообразные модели прогнозирования на основе деревьев решений, нейронных сетей и регрессии, а так же возможность построения пользовательских моделей. Deductor позволяет выделять тренд и сезонную составляющую временных рядов, учитывать аналоги и жизненный цикл товаров, оценивать влияние внешних характеристик и использовать современные самообучающиеся алгоритмы.

Для бизнес-анализа необходима полная и достоверная информация о состоянии компании. Подготовка необходимых сведений – нетривиальный процесс, в состав которого входит очистка «грязных» данных. В Deductor включены механизмы поиска и устранения аномальных значений, дубликатов данных, пропусков и противоречий. Оценка качества данных позволяет компании выстроить процесс управления мастер-данными, а web-сервис упрощает интеграцию с существующими системами.

Развитие бизнеса тесно связано с ростом клиентской базы, которая требует к себе пристального внимания. Накопленные знания о сотрудничестве не должны лежать мертвым грузом и при правильном подходе позволяют узнавать потребителя «в лицо». Deductor обладает развитыми инструментами кластеризации и классификации, позволяет оценить покупательский потенциал на основе разнообразных поведенческих характеристик клиентов. Проведение ABC- или RFM-анализа, построение матриц перехода из одной группу в другую, расчет вероятности отклика на предложение, формирование фокус-группы с применением сэмплинга и многие другие задачи решаются в Deductor силами аналитика без привлечения программистов.

Важнейшим показателем результатов деятельности компании является прибыль. Увеличение дохода и снижение издержек – хорошо знакомые методы максимизации выручки. С помощью Deductor построение ассоциативных правил для cross selling возможно не только за счет известных связей, но и за счет анализа истории продаж, оценки потребительской корзины, выявления скрытых предпочтений и влияния множества внешних факторов.

Существенные потери в розничной торговле приходятся на незаконные действия как потребителей, так и сотрудников компании. Deductor способен раскрывать подозрительные операции не только по жестко заданным правилам, но и выявлять скрытые мошеннические схемы благодаря разработанным методам машинного обучения. Клиент-серверная архитектура и современные алгоритмы обработки и кэширования данных в Deductor дают возможность «на лету» анализировать большие объемы транзакций и чеков.

Стабильность бизнеса напрямую зависит от его потребителей: чем больше лояльных клиентов, тем успешней компания. Применение Deductor дает возможность комплексного подхода к решению задач лояльности. Механизмы сегментирования клиентской базы позволяют оценивать потенциал каждой группы для персонифицированных предложений и директ-маркетинга, анализ предпочтений предоставляет ценную информацию о потребностях покупателя, вероятностные модели отклика являются необходимым инструментом выстраивания доверительных отношений между поставщиком и потребителем.

Не многие организации могут похвастаться хорошо выстроенным процессом взаимоотношения с потребителем, нацеленным не только на достижение выгод самой компании, но и на удовлетворение общественных потребностей. Deductor является мощной аналитической платформой, способной решать задачи консолидации и обогащения знаний о клиентах, их поведении и предпочтениях благодаря широким возможностям интеграции с внешними источниками. В лице Deductor аналитики компании получают инструменты прогнозирования вероятности отклика на акции, построения рекомендаций для каждой группы потребителей, контроля ценовой политики и многое другое.

Адресные предложения и маркетинговые акции требуют понимания потребностей своего покупателя, в том числе неявных. Рассылки всем и каждому негативно сказываются на имидже компании. Чтобы качественно управлять программами лояльности, необходимо использовать дополнительную информацию не только из внутренних, но и внешних ресурсов. Deductor имеет возможность интеграции с десятками источников, включая web-сервисы, CRM-системы, 1С, из которых можно получить ценные сведения о потребителях и партнерах. Использование новых баз знаний, проведение нечеткого поиска социальных связей, выявление скрытых закономерностей с помощью Deductor позволит расширить доступную информацию о клиенте, столь необходимую для принятия решений.