Advanced Analytics, Data Mining, Machine learning er alle discipliner og teknikker, som i stigende grad efterspørges af virksomheder som en del af deres Business Analytics-løsning. Når vi har data nok over tilstrækkelig lang tid, så får vi muligheden for at bruge statistiske algoritmer til at finde forklaringskraft i vores data, og med den i hånden kan vi begynde at kigge på data i et fremadrettet perspektiv.
Vi kan ikke forudsige fremtiden, men vi kan forudsige forskellige udfald med en hvis sandsynlighed, og er den høj nok, giver det mening at forsøge med indsatser, som forhindrer noget, vi ikke ønsker – f.eks. at en kunde forlader os, eller foregribe noget – f.eks. reparere en maskine, før den forventes at gå i stykker.
Det er vigtigt for os, at du som kunde får hurtig værdi af dine Advanced Analytics-initiativer. Vi har derfor udviklet twoday kapacity Customer Churn & Retention Framework – som er et Advanced Analytics-framework. Nemt og simpelt; vi har lavet fundamentet, du kommer med dine data, og sammen finder vi frem til, hvem der er dine mest værdifulde kunder og hvem der sandsynligvis forlader dig.
Hos twoday kapacity fokuserer vi især på Customer Analytics og Internet of Things-orienteret vedligeholdelsesanalyser. Du kan læse mere om disse specifikke områder, og hente inspiration til hvordan det kan hjælpe dig herunder.
Tilfredse kunder er fundamentet for de fleste virksomheder. De genererer en fast indtjeningsstrøm og er mere åbne for mersalg. Undersøgelser har gentagne gange vist, at det er markant dyrere at få en ny kunde end at fastholde en eksisterende.
Med churn prediction har du mulighed for at spotte kunder, der har høj risiko for at forlade forretningen. Konkret kan en churn-model give alle kunder en sandsynlighed for at churne inden for et specifikt tidsrum. Koblet med en Customer Lifetime Value-beregning kan du samtidig se, hvilke kunder der er mest værdifulde for forretningen.
Hvad dine data i virkeligheden fortæller om din kunderelation, og hvordan du kan bruge den viden til at styrke din forretning.
I en verden hvor ”disruption“ er det nye sort, og grænserne mellem de gængse industrier udviskes af nye spillere, er en ting fortsat sikkert: Kunden er i centrum og forståelsen for, hvordan den enkelte kunde vil behandles er essentiel for en virksomheds overlevelse. At give en kunde den behandling, som passer til den enkeltes kontekst giver loyalitet, og loyalitet er det bedste forsvar mod nye konkurrenter og et godt fundament for fremtidig vækst.
Som virksomhed er guleroden i øget forståelse for dine kunders adfærd, at dine ressourcer kan prioriteres bedre. Hvilken værdi vil det have for dig at vide, om din kunde bruger hele eller kun 10% af sit budget hos dig, om din kunde er en kunde i udvikling eller afvikling, og hvilke parametre er vigtigst for dig at kunne måle på i forhold til at opnå dine strategiske mål?
Data er fundamentet for at optimere relationen til dine kunder og forklaringskraft kan findes mange steder: I ordrer og betalingsmønstre i Faktureringssystemer og i alle kundens interaktionspunkter med jer i form af direkte kommunikation til et call center eller via email, reaktioner på kampagner og mere indirekte kommunikation i form af besøgsmønstre på en web sites.
Advanced Analytics anvender metoder og statistiske algoritmer til at beregne sandsynligheden for fremtidige udfald. Disse sandsynligheder kan så bruges til at igangsætte aktiviteter, så den enkelte kunde håndteres bedst muligt og så virksomheden kan bruge sine ressourcer der, hvor det gør en forskel.
I vores erfaring er det vigtigt, at man som virksomhed gør sig klart, hvor den øgede kundeindsigt vil give størst værdi. Princippet “starter man småt, går det godt” gælder i særdeleshed for Advanced Analytics-projekter.
Derfor har vi opstillet nogle klassiske spørgsmål, som kan hjælpe dig med at bedømme, hvor din Advanced Analytics-rejse skal starte. De opstillede spørgsmål tager udgangspunkt i data, som de fleste virksomheder allerede opsamler, hvilket gør det nemt at komme igang. Senere kan data beriges med flere eksterne og interne datakilder, når forklaringsmodellerne skal udvides og gøres endnu mere præcise.
I Advanced Analytics bruger vi statistiske teknikker, mange virksomheder ikke normalt har indsigt i, men med den rigtige tilgang kan alle få indsigt i spændende datasammenhænge og uden store investeringer afprøve, hvordan den indsigt kan påvirke vores forretning.
For at et Advanced Analytics-projekt skal være en succes, er konkrete og brugbare resultater en forudsætning. Det er også vigtigt at tænke hele vejen fra dataopsamling til hvordan brugen af resultaterne skal anvendes i virksomhedens hverdag for at give værdi.
Vores erfaring er, at den bedste måde at arbejde med Advanced Analytics er at bryde processen ned i små dele. Dette sikrer, at vi hele tiden kan validere resultaterne i konteksten af jeres viden om jeres forretning og dermed sikre forståelse af, hvordan slutresultatet fremkommer.
Det er vigtigt at holde sig for øje, at Advanced Analytics er en iterativ proces, hvor resultaterne hele tiden kan optimeres, og det er jeres forståelse af jeres data om kunderne, som sikrer, at vi tilføjer de relevante data for at øge forklaringsgraden af analyserne.
Hvordan kommer I igang?
Vi kan hjælpe jer med alle skridt på rejsen i et POC forløb på 5-20 dage afhængig af behov og kompleksitet.
Hvis I senere vil gå videre fra POC’en til fuld anvendelse af Advanced Customer Analytics kan vores Customer Churn & Retention framework hjælpe jer til at få resultaterne gjort produktionsklare og tilbage i organisationen hvor de kan gøre en forskel.
Gør som en lang række af landets mest ambitiøse virksomheder:
Udfyld formularen eller tag fat i Søren – så kan vi tage en god snak om jeres udfordringer og drømme.