Какие задачи решает бизнес-аналитика

Показательные результаты, которые получили всемирно известные компании в различных областях бизнеса, используя бизнес-аналитику.

Маркетинг, реклама, интернет

Target: Предсказывает наличие беременности у покупателей исходя из их покупок и предлагает им на 30% больше товаров для молодых родителей.

Harbor Sweets: Удержал 40% из клиентов, которые собирались уйти благодаря предсказательной аналитике.

Fingerhut: Улучшенный таргетинг позволил снизить расходы на прямую рассылку на 20% и 3 миллиона $, и увеличить доходы.

Vermont Country Store: Более точный таргетинг рассылки каталогов позволил заработать в 11 раз больше, чем было потрачено на это улучшение.

Harrah’s Las Vegas: Казино предсказывает сколько клиент потратит за все его посещения (“максимальный доход от клиента”).

Cox Communications: Увеличил в 3 раза количество откликов на прямую рассылку рекламных материалов, за счет таргетинга. Предсказание потребности рынка в таких продуктах как телевидение, интернет, и телефон повысило годовую прибыль компании до 50 %.

Tesco: Для 19% покупателей, может предсказать точную дату, когда покупатель придет снова и сколько он потратит с точностью до 10 $.

Elie Tahari: Предсказывает спрос на модную женскую одежду.

FedEx: Предсказывает какие клиенты могут уйти к конкурентам с точностью 65 – 90 % и подстраивает ценовую политику для их удержания.

Optus Australia: Заранее обнаруживает клиентов которые в 10 раз вероятнее могут сменить провайдера сотовой связи.

Telenor Norway: Уменьшил долю клиентов, которые переходят к другим провайдерам связи на 36%.

Reed Elsevier: Увеличил на 16% количество клиентов, продлевающих подписку на печатные издания.

IBM Canada: Предсказывает с точность 83% придет ли достаточно посетителей на встречу представителей IBM с потенциальными клиентами. Сам факт такого прогноза уже является элементом продажи, так как IBM продает системы предсказательной аналитики.

Bella Pictures: Предсказывает кто будет выходить замуж в ближайшем времени для рекламы фото услуг.

Sun Microsystems: В два раза увеличили количество клиентов в расчете на один звонок.

MTV: На 55% увеличило посещаемость веб сайта с Video Music Award.

Hollywood: На основе прошлых данных предсказывают какие сценарии и песни станут хитами , а какие нет.

British Broadcasting Company: Автоматически отсеивает комментарии которые не могут быть опубликованы на их сайте тем самым снижая загрузку модераторов сайта.

Nokia: Выступила спонсором соревнования в Швейцарии где участники по данным с сотовых телефонов смогли предсказать местоположение абонента на следующий день с точностью до 20 метров, учитывая данные о нахождении его друзей.

LinkedIn: Считает услугу по рекомендации возможных знакомых “наиболее важным продуктом, который они создали на основе данных”.

Финансы и Страхование

Allstate: Утроил точность предсказаний телесных повреждений и стоимости страховки на используя только показатели страхуемого автомобиля. Экономия для компании составила 40 миллионов $ в год.

Chase: Зарабатывает сотни миллионов долларов, используя бизнес аналитику для предсказания того, какие клиенты будут занимать деньги в других банках для погашения процентов по ипотеке.

Citigroup: Более 3000 работников компании регулярно использую предсказательные модели, построенные на данных, накопившихся за 30 лет для точной оценки кредитных рисков с детализацией по регионам.

Canadian Tire: Предсказывает запоздалые платежи для того чтобы оценить риск продаж в кредит.

London Stock Exchange: Примерно 40% торгов на Лондонской бирже осуществляется компьютерами с аналитическими алгоритмами.

PayPal: Автоматически распознает по тексту комментариев, кто может отказаться от их сервиса и принимает меры по предотвращению потери клиентов.

Citibank: Автоматически категорирует сообщения от клиентов, для того чтобы перенаправить их к нужным специалистам банка.

Здравоохранение

Stanford University: Диагностирует рак груди с помощью предсказательной аналитики точнее чем врач-диагност, за счет учета гораздо большего числа параметров при анализе образцов.

Sisters of Mercy Health Systems: Предсказывает наличие заражения крови и наступление септического шока из основных жизненных показателей организма с точностью 71%.

Pfizer: Предсказывает вероятность того, что поможет ли пациенту лекарство в течении первых трех недель лечения.

Brigham Young University and University of Utah: Верно предсказывает 80% случаев досрочного рождения ребенка на основе пептидов биомаркеров уже на 24 неделе беременности.

GlaxoSmithKline (UK): Предсказывает сколько будет доступно пациентов в критическом состоянии для клинических испытаний новых лекарств.

Blue Cross of Tennessee: На основе заявок в страховые компании, предсказывает какая еще медицинская помощь может понадобиться аппликатам в будущем.

Промышленность

Argonne National Lab.: Предсказывает время когда может произойти поломка в ядерном реакторе, например трещина в трубе системы охлаждения.

Con Edison: В Нью-Йорке, предсказывают возможные поломки в трассах электросетей и в реальном времени отслеживают эту информацию на экранах операторов.

BNSF Railway: С точностью 85% предсказывают места возможных поломок железнодорожных путей, которые могут привести к серьезным авариям и устраняют их заранее.

TTX: Предсказывают возможность поломки каждого из тысяч колес составов поездов для того чтобы оценить оптимальное количество запасных частей на складе с точностью до 98.5 %.

Global Fortune 500 company: Предсказывает какой принтер, жесткий диск, или другой электронный компонент могут выйти из строя у клиентов с тем чтобы заранее загрузить грузовики с запасными частями.

Canadian Automobile Association: Новый процесс обработки звонков в call-центре снизил выезды технической поддержки на 25% и в тоже время снизил неудовлетворенность клиентов на 45%.

Continental Airlines: Снизили задержки с вылетами и задержки в пути за счет предсказания таких возможностей из данных радаров, что привело к экономии в десятки миллионов $.

Nokia Siemens Networks: С точностью 70%, предсказывает возможные отключения отдельных участков 4G сетей с целью их предотвращения.

Закон и порядок

Citizens Bank: За счет идентификации поддельных банковских чеков заранее методами бизнес аналитики, снизил потери из за мошенничества на 20%

Hewlett-Packard: За пять лет сэкономил 66 миллионов $ за счет распознания поддельных возвратов по гарантии в своих торговых представительствах и у партнеров.

Police of Maryland, US: Использует предсказательную бизнес аналитику для того чтобы определить потенциальных преступников и жертв убийств.

Police of Chicago and Los Angeles, US: Направляет патруль в районы где наибольшая вероятность совершения преступления в данный момент.

Oregon and Pennsylvania, US: Судьи и комиссия по досрочному освобождению используют бизнес аналитику для того чтобы оценить кто все же вернется попадется в обратно тюрьму и как скоро.

Amazon.com: Используя бизнес аналитику, определяет какой уровень доступа должны иметь разные группы сотрудников.

Кадры и персонал

Hewlett-Packard: С помощью бизнес аналитики, рассчитывают “Риск Полёта” для каждого из 350 000 сотрудников компании, с тем чтобы менеджеры заранее могли обратиться к сотруднику, решить его проблемы и удержать от ухода из компании или наоборот, способствовать увольнению. Экономия для компании оценивается в 300 миллионов $.

University researcher: Продемонстрировали что по профилю в Facebook можно предсказать эффективность работника. Эффективность оценивалась из личностных атрибутов, таких как любопытство, склонность принимать чужую точку зрения, честность и добросовестность.

LinkedIn: Создает отметки в профиле о том какие профессиональные навыки могут быть у пользователя на основе его комментариев.

CareerBuilder: Предсказывает на какие позиции будет подавать клиент для того, чтобы заранее предложить наиболее интересные должности.

* Информация, приведенная в примерах, не является конфиденциальной и носит иллюстративный характер.

Источник: scanba.org