Wymagania biznesowe

Uczenie maszynowe dla biznesu

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Określanie potrzeb biznesowych

Jaka jest sytuacja biznesowa?
- Firma planuje ekspansję na nowe rynki
Jaka jest szansa biznesowa i jak duża?
- Zidentyfikowanie rynków o największym popycie
Jakie działania biznesowe zostaną podjęte?
- Priorytetyzacja i większe inwestycje na rynkach z wyższym prognozowanym popytem

Sytuacja – Wskaźnik oszustw zaczął rosnąć
Szansa – Redukcja wskaźnika oszustw o X%, skutkująca oszczędnościami Y USD
Działanie – Poprawa systemu wykrywania oszustw, ograniczenie ich czynników oraz ręczna weryfikacja ryzykownych transakcji

oszustwo

Sytuacja – Klienci zaczęli częściej rezygnować z usług
Szansa – Redukcja wskaźnika odejść o X%, skutkująca zachowaniem przychodów w wysokości Y USD
Działanie – Identyfikacja i poprawa czynników odpływu (błędy na stronie, zbyt duże/małe wydatki na reklamę, problemy z obsługą klienta itp.); identyfikacja zagrożonych klientów i wdrożenie kampanii retencyjnych

odpływ klientów

Zawsze zaczynaj od pytań wnioskujących

Dlaczego odpływ klientów zaczął rosnąć?

Jakie informacje wskazują na potencjalne oszustwo transakcyjne?

Czym nasi najbardziej wartościowi klienci różnią się od pozostałych?

Na podstawie pytań wnioskujących formułuj pytania predykcyjne

Czy możemy zidentyfikować klientów zagrożonych odejściem?

Czy możemy oznaczać potencjalnie ryzykowne transakcje?

Czy możemy wcześnie przewidzieć, którzy klienci staną się bardzo wartościowi?

Czy wydałby Pan/Pani 1 milion USD, aby zarabiać 5000 USD rocznie? (~200 lat zwrotu z inwestycji)

Oceń skalę szansy
Gdy znasz czynniki wpływające na wynik, ile kosztuje ich zmiana i jaka jest jej wartość?
Jak sprawdzić, czy można wpłynąć na przewidywany wynik? (wskazówka – eksperymenty, eksperymenty i jeszcze więcej eksperymentów)

Jak sprawdzić, czy można wpłynąć na przewidywany wynik? (wskazówka – eksperymenty, eksperymenty i jeszcze więcej eksperymentów)

Najpierw sprawdź dane historyczne (odpływ, oszustwa, liczba wartościowych klientów)
Przeprowadź eksperymenty, np. zaoferuj rabat klientom zagrożonym odejściem lub ręcznie sprawdź 10% najbardziej ryzykownych transakcji. Powtarzaj eksperymenty i szukaj powtarzającego się wzorca pożądanych wyników
Jeśli tak – oblicz szansę i zdecyduj, czy inwestycja jest opłacalna
Jeśli nie – 1) zbierz więcej danych, 2) przeprowadź badania jakościowe, 3) zawęź pytanie biznesowe

Uczenie maszynowe dla biznesu