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.

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.

Проблема большинства крупных компаний – разрозненные и разнородные учетные системы. Консолидация данных позволяет извлекать полезную информацию и загружать в единый источник для принятия управленческих решений. Deductor содержит необходимый набор инструментов для интеграции с распределенными базами данных, создания пользовательских схем консолидации и централизованного хранилища Deductor Warehouse.

Возможность полноценно управлять бизнес-процессами и оперативно вносить необходимые изменения определяет успешность компании. Основным инструментом контроля является система аналитической отчетности. Deductor имеет мощное OLAP-ядро, способное на лету проводить многомерный анализ данных с возможностью визуализации результатов и экспорта в офисные приложения, базы данных и внешние сервисы. Использование платформы сокращает трудозатраты на подготовку стандартных и нерегламентированных отчетов за счет отсутствия сложного программирования и простоты тиражирования знаний от аналитика к конечному пользователю.