Co zrobić dalej?

Formułowanie pytań analitycznych

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Zrozumienie, co należy zrobić

Analityka predykcyjna odpowiada na pytania dotyczące przyszłości

Analityka preskryptywna idzie o krok dalej i wskazuje optymalne działania.

Pytanie biznesowe:

Jak rekomendować klientom odpowiednie produkty, aby zwiększyć sprzedaż?

Pytanie analityczne:

Jak opracować algorytm rekomendujący klientom odpowiednie produkty na podstawie kluczowych zmiennych?

Technika:

Przepływ pracy algorytmu rekomendacji produktów

Pytanie biznesowe:

Jak wykrywać i zapobiegać oszustwom bankowym w czasie rzeczywistym, chroniąc klientów i minimalizując straty?

Pytanie analityczne:

Jak identyfikować nieuczciwe zachowania w danych i automatycznie wskazywać najlepszy sposób działania?

Technika:

Przepływ pracy algorytmu rekomendacji do wykrywania oszustw bankowych

Pytanie biznesowe:

Jakie strategie marketingowe zastosować, aby ograniczyć odpływ klientów?

Pytanie analityczne:

Jak opracować model identyfikujący klientów zagrożonych odejściem i wskazujący najskuteczniejsze strategie ich zatrzymania?

Technika:

Przepływ pracy algorytmu rekomendacji strategii marketingowych

Pytanie biznesowe:

Jak optymalizować ceny biletów lotniczych w czasie rzeczywistym, aby maksymalizować sprzedaż?

Pytania analityczne:

Analityka opisowa: Jakie ceny biletów w przeszłości generowały wyższe przychody?
Analityka diagnostyczna: Dlaczego ceny biletów w zeszłym tygodniu przyniosły nieoptymalne zyski?
Analityka predykcyjna: Jaki jest przewidywany popyt klientów w nadchodzących tygodniach?

Analityka preskryptywna: Jaka jest optymalna cena konkretnego lotu w danym czasie, aby zmaksymalizować sprzedaż?

Technika:

Wynik:

Dynamiczne dostosowanie cen z uwzględnieniem następujących zmiennych:
- Popyt klientów
- Ceny paliwa
- Pogoda

Przepływ pracy algorytmu rekomendacji

Formułowanie pytań analitycznych