Предсказательная аналитика

Главная Цифровые решения для автоматизации Искусственный интеллект Предсказательная аналитика

Решение доступно на платформах

Аренадата VK Tech BPMSoft Factory5

Задачи

С помощью предиктивной аналитики можно выявить закономерности в изменениях показателей за предыдущие периоды и составить корректное прогнозирование и планирование событий.

Предиктивная аналитика помогает решать задачи из разных сфер деятельности:

Оптимизировать логистические процессы

Проводить анализ рынка, работу конкурентов и поведение потребителей

Оптимизировать процессы, связанные с продажами продуктов и услуг

Найти причины и сократить текучку персонала

Решение

Предсказательная аналитика позволяет повысить точность прогнозов за счет использования больших объемов внешних данных, что приводит к росту скорости и качества принимаемых управленческих решений.

Оптимизация процессов доставки и транспортировки грузов

ML-алгоритмы помогают улучшить качество управления логистикой разных компаний.

Оптимизация загрузки автотранспорта
Оптимизация загрузки железнодорожных вагонов
Оптимизация размещения товара на складе
Оптимизация маршрутов доставки

Предсказание оттока клиентов

Предсказательная аналитика помогает найти группы клиентов, которые в ближайшем будущем могут отказаться от продуктов и услуг.

Анализ исторических данных и выявление критериев
Формирование групп клиентов со схожими признаками
Составление рекомендаций для удержания клиентов
Интеграция с CRM для управления коммуникациями

Прогнозирование оттока сотрудников

HR-службы получают инструмент, способный анализировать данные об уволившихся и готовых к увольнению сотрудниках.

Сравнительный анализ поведения сотрудников
Мониторинг поведения сотрудников и выявление аномального поведения, свидетельствующего о приближении увольнения
Определение критериев и группировка сотрудников, попадающих под эти критерии

Прогнозирование продаж

ML-алгоритмы позволяют предсказывать уровень продаж отдельных продуктов и услуг. Инструмент учитывает множество факторов и помогает рассчитывать оптимальный уровень запасов и периодичность их пополнения.

Определение для каждого продавца отклонения фактических значений от плановых
Выявление и учет внешних факторов
Анализ исторических данных о продажах, выявление значимых для прогнозирования факторов и взаимосвязей между ними
Формирование прогноза спроса на отдельные виды товаров и расчет потребности с учетом активных и планируемых товарных промо-акций, календарных событий и иных факторов
Автоматизированный расчет пополнения товарных запасов с учетом минимального, максимального и страхового запаса, открытых позиций, условий упаковки, маршрутов доставки, доступности торгового оборудования

Скоринг лидов

ML-алгоритмы помогают приоритизировать лиды по определенным признакам с указанием степени важности каждого.

Оценка лида и определение его перспективности
Обогащение информацией из открытых источников
Выбор ответственного исходя из загрузки, экспертизы, внутренних правил, других факторов

Управление конверсией маркетинговых рассылок

Алгоритмы машинного обучения позволяют определить группу клиентов, которые с максимальной вероятностью откликнутся на коммерческое предложение.

Анализ исторических данных (история покупок и коммуникаций, отклики на предыдущие рассылки, состав продуктовой корзины и др. )
Формирование целевой группы «убеждаемых» потребителей, ранжирование по вероятности отклика / совершения покупки
Интеграция с CRM-системой для осуществления коммуникаций

Прогнозирование энергопотребления

Автоматизация прогнозирования и ML — необходимость для большинства предприятий топливно-энергетического комплекса. ИТ-решения обеспечивают большую точность прогнозов и их достоверность.

Анализ исторических данных о потреблении электроэнергии, выявление значимых для прогнозирования факторов и взаимосвязей между ними
Планирование энергопотребления для обеспечения баланса выработки и потребления
Выявление технических потерь и аномального потребления

еще

Другие
решения

Мы рады предложить и другие решения для оптимизации бизнес-процессов вашего предприятия, которые позволят повысить производительность и сэкономить ресурсы.

Большие языковые модели (GPT/LLM)

Чат-боты и омниканальные коммуникации

Управление рисками и антифрод

Искусственный интеллект для бизнеса

Внедрение ИИ в бизнес-процессы

еще

01Задачи 02Решение 03Другие решения