Data Science

W bankach, firmach ubezpieczeniowych i innych instytucjach finansowych niezwykle istotna jest skuteczna identyfikacja i zapobieganie oszustwom związanym m. in. z płatnościami, kredytami czy ubezpieczeniami. Przykładem skutecznego wykrycia fraudu jest sytuacja, gdy na koncie Klienta występują nietypowe dla jego wcześniejszych zachowań transakcje, a system je wstrzymuje, dopóki właściciel konta ich dodatkowo nie zautoryzuje. Prawidłowe wykorzystanie narzędzi Data Science w wykrywaniu oszustw przyczynia się do zwiększenia bezpieczeństwa finansowego i zaufania Klientów.

Kluczem do sukcesu w sprzedaży jest stworzenie spersonalizowanej oferty, która odpowiada indywidualnym potrzebom i preferencjom Klienta. W obszarze Data Science dysponujemy narzędziami, które pomagają w kierowaniu odpowiednich kombinacji produktów i usług wyselekcjonowanym Klientom we właściwym czasie. Odwracając tę logikę, możemy również stworzyć rozwiązanie, szukające potencjalnych nabywców dla nowego produktu. Personalizowany marketing pozwala zaś na budowanie lojalności Klientów oraz relacji z nimi, zwiększa skuteczność kampanii i prowadzi do lepszych rezultatów biznesowych.

Prognozowanie wartości Klienta (CLV) to przewidywanie całkowitej wartości, jaką firma osiągnie z całego swojego związku z Klientem. Narzędzia Data Science pozwalają na analizę danych dotyczących Klientów, ich zachowań i preferencji, a następnie prognozowanie ich wartości na przestrzeni czasu. Dzięki temu firmy mogą zyskać lepsze zrozumienie tego, co determinuje ten wskaźnik u poszczególnych nabywców. Umożliwia to skoncentrowanie działań na najbardziej wartościowych kontrahentach, a także tworzenie spersonalizowanych ofert i programów lojalnościowych, co przyczynia się do budowania z nimi długotrwałych relacji i wzrostu wartości firmy.

Analityka predykcyjna to narzędzie, które pomaga firmom rosnąć. Dzięki łatwiejszemu dostępowi do danych, firmy mogą korzystać z technologii, takich jak uczenie maszynowe, do lepszego zrozumienia swojego biznesu. Analizowanie danych na bieżąco pozwala firmom dostrzec problemy, które mogą je hamować, natomiast analityka predykcyjna pomaga w wyborze sposobu rozwiązania tych problemów. Łączenie wyników z różnych analiz daje firmom pełniejszy obraz sytuacji, co pomaga w lepszym zarządzaniu.

Modelowanie ryzyka to narzędzie, które pomaga instytucjom finansowym, takim jak banki czy firmy ubezpieczeniowe, w zarządzaniu swoją działalnością. To właśnie dzięki niemu mogą one właściwie wyceniać swoje produkty finansowe i oceniać wartość innych firm, co jest ważne, gdy chcą zainwestować pieniądze, dokonać fuzji, przejęcia lub zmienić strukturę firmy. Korzystając z zaawansowanych narzędzi analizy danych, instytucje te mogą lepiej zrozumieć ryzyko związane z ich działaniami, co pomaga im podejmować lepsze decyzje, usprawniać swoje usługi i lepiej zarządzać swoimi inwestycjami.

Dzięki budowie dynamicznego cennika Twoich produktów i usług, bazującego na bieżącym obłożeniu POS oraz ich magazynów, będziesz dysponował aktualną wiedzą, w której lokalizacji i w jakiej cenie możesz najszybciej przyjąć klienta. Dzięki temu lepiej wykorzystasz zasoby firmy i zyskasz potencjał do obsługi większej ilości Klientów oraz dowiesz się, które obszary działalności powinieneś w pierwszej kolejności brać pod uwagę planując inwestycję w rozwój firmy.