Направления и курсы обучения Школы траблшутеров

Совокупность предсказаний способствует консолидации корректного заказа, не допускающего беспричинных излишков, которые потребовалось бы «сливать под скидкой» в конце сезона или возвращать на склад для «заморозки». Операционная эффективность достигается действенным моделированием продаж.

Рассмотрим десяток кейсов применения больших данных для бизнесов рынков нескольких стран, различных индустрий и ценовых сегментов. Применение Big Data схоже с работой фокусника: механику понимает узкий круг специалистов, в то время как остальные поражаются «волшебству» результатов: чтобы поверить, нужно один раз увидеть.

Уделим внимание интенсификации перекрёстных продаж, повышению вероятности связанных покупок, предсказанию удовлетворённости клиентов. Верно таргетированная реклама и обращение к группам потребителей радуют маркетологов, повышение размеров среднего чека заставляют собственников пищать от восторга.

Изучим влияние скоростных характеристик сотрудников для качественной обработки входного потока разнородных клиентских операций. Важно не только с «кем» и «как» мы общаемся, но и «кто» осуществляет контакты, и какие комбинации сотрудников дают наилучшие результаты при взаимодействиях с покупателями.

Как найти в данных деньги, которых не видят конкуренты? 19 статей Олега Брагинского в исполнении Даниила Шмитта, партнёра Школы траблшутеров, – удобно слушать в дороге и на тренировке. Пригодится аналитикам, маркетологам и руководителям ритейла, банков и сервисов. Получите примеры кластеризации, которые можно применить к своим клиентам. Познакомимся с Big Data и кластеризацией: узнаем отличия от сегментации. Разделим на устойчивые группы предсказуемого поведения клиентов, сотрудников, товары, магазины, регионы. Послушаем примеры ритейла, недвижимости, банкинга, страхования, гостиниц, заправок и телекома. Прозвучат «Кластеризация – тонкая настройка клиентского потока в ритейле» и «Золотые резервы прицельных продаж». Исключительно электронные экземпляры: MP3 в ZIP-архиве – бережём леса!