Digitalizacija već dugo vremena nije izbor, već činjenica svakodnevnoga života. Poduzeća mijenjaju svoje procese, čime se prilagođavaju novim generacijama i novom načinu života. Riječ je o sustavnim promjenama i dugotrajnom procesu čija brzina ovisi o pojedincima koji se nalaze na čelu poduzeća i njihovoj sposobnosti brzog prepoznavanja različitih signala koji mogu utjecati na buduće poslovanje.

U poslovanju se ne možemo oslanjati samo na intuiciju i zdrav razum. Smart data i prediktivna analitika uz alate i tehnike za koje se upotrebljava umjetna inteligencija nalaze se na samom vrhu modernih poslovnih trendova te su ključni elementi pri donošenju ispravnih i pravovremenih poslovnih odluka. S pomoću podataka poduzećima se olakšava pronalazak odgovora na teška pitanja, primjerice, kako razviti poslovanje, gdje pronaći strateške partnere, kako se zaštititi od rizika i na koji način slijediti globalne trendove. U praksi se pokazalo da je u poduzećima koja su već prepoznala upravljanje podacima i analitiku podataka kao ključna strateška pitanja zabilježen brži i stabilniji rast. Kao strateški partner koji posjeduje međunarodno iskustvo i stručno znanje, podržavamo svoje klijente i pomažemo im u razvitku poslovanja.

SMART DATA

Što je smart data?
Smart data je big data pretvoren u korisne uvide u stvarnom vremenu o različitim poslovnim ishodima za primjene u industriji, oglašavanje na temelju podataka ili optimizaciju procesa. Većina podataka nije strukturirana te se u smart data i korisne uvide mogu pretvoriti samo s pomoću umjetne inteligencije i analitike.

Kako to postižemo?

Naš pristup: provjera koncepta korak po korak

1. Organizacija prvog sastanka s klijentom kako bismo dobili uvid u glavne poslovne ciljeve. Vrlo je važno da se u projekt uključe svi potrebni dionici.

2. Radionica

1. Iscrpan uvid u poslovne procese i načine poslovanja klijenta

2. Određivanje konkretnih poslovnih ciljeva i njihova primjena unutar projekta

3. Pronalaženje pravih uzročnika (što utječe na poslovni cilj klijenta)

4. Uspostavljanje provjere koncepta i određivanje dionika s obje strane

5. Određivanje radnog plana provođenja projekta

6. Određivanje ključnih pokazatelja uspješnosti

3. Postupak isporuke

1. Klijentima se pružaju rezultati utemeljeni na svim uzročnicima i općem planu projekta s pomoću analitičkog sustava društva Bisnode.

2. Na temelju povratnih informacija klijenata, primjenjuje se strojno učenje sustava za bolje rezultate.

4. Dovršetak projekta

1. Određivanje uspjeha prema tome jesu li se dogovoreni ključni pokazatelji uspješnosti dosegli ili premašili

2. Pretvaranje provjere koncepta u sustav koji se opetovano upotrebljava u poslovnim procesima

Stvarna iskustva: 1. primjer

Klijent
Vodeća nezavisna financijska institucija u istočnoj Europi.

Poslovni cilj
Povećanje tržišnog udjela putem stjecanja novih klijenata i povećanja vrijednosti klijenata. Klijent je bio suočen sa snažnom konkurencijom u privatnom bankarskom sektoru i cilj mu je bilo stjecanje novih klijenata putem ciljanih kampanja usmjerenih na vrijedne potencijalne klijente uz pravu poruku u pravo vrijeme.

Naš pristup
Bisnode je pružio analitičko rješenje za rangiranje klijenata, što je odjelu prodaje omogućilo provođenje učinkovitijih kampanja usmjerenih na najperspektivnije potencijalne klijente. Zajedno s klijentom sabrali smo poželjne potencijalne klijente s pomoću kojih bi klijent mogao povećati svoj tržišni udio. KAKO?
Upotrebom indeksiranja i strojnog učenja, s pomoću algoritama društva Bisnode prikupili su se podaci s Interneta i stvoren je popis sljedećih poželjnih potencijalnih klijenata:

1. osobe koje trenutačno posjeduju likvidna sredstva (odlazak u mirovinu, promjena uloge ili statusa, preseljenje itd.)

2. osobe koje imaju relevantne interese (članovi poslovnog kluba, relevantni interesi itd.)

3. osobe koje imaju relevantan status (sociodemografske karakteristike, imućne obitelji, profesionalan status).

Vremenski okvir
Zahvaljujući popisu, klijentu se omogućilo ciljano djelovanje na najprofitabilnije klijente. Od početka razvoja algoritama do prvih rezultata bila su potrebna dva mjeseca bruto analitike.

Uspjeh projekta
Zahvaljujući usmjeravanju na prave mete, klijent je smanjio troškove odjela prodaje i nepotrebne kampanje. Također se postiglo povećanje broja sastanaka s klijentima od 20 %.

Stvarna iskustva: 2. primjer

Klijent
Drugi najveći pružatelj telekomunikacijskih usluga u Sloveniji.

Poslovni cilj
Klijentu je bio potreban način procjene potencijala postojećih i potencijalnih klijenata u svrhe prodaje i strateškog planiranja oglašavanja (resursi, proračun, organizacija prodaje, ponuda).

Naš pristup
Sastanak s unutarnjim dionicima radi uvida u poslovne ciljeve. Cilj je bio rast i određivanje načina na koji ga se može postići. Predložili smo stvaranje statističkog modela kojim se predviđa potencijal rasta.

Proveli smo radionicu s operativnim odjelom klijenta i analitičkim timom društva Bisnode. Radni koraci radionice:

1. uvid u postojeće poslovne procese klijenta (prodaja i oglašavanje)

2. uvid u interne procese obrade podataka klijenta

3. prijedlog razvoja statističkog modela kojim se predviđa vjerojatnost i količina (u eurima) kupovine proizvoda/rješenja iz ponude pružatelja telekomunikacijskih usluga od strane postojećeg ili potencijalnog klijenta.

Sljedeći koraci: procjena podataka klijenta i određivanje plana projekta.

Vremenski okvir
Od početka razvoja statističkog modela do prvih rezultata potrebna su dva mjeseca bruto analitike.

Uspjeh projekta
Usmjeravanje na najvjerojatnije potencijalne klijente kojima najbolje odgovara ponuda proizvoda. Predviđamo povećanje učinkovitosti prodaje i smanjenje resursa oglašavanja od 7 %.