אילו אתגרים עסקיים, ניהוליים ותפעוליים אפשר לפתור באמצעות יישומי אנליטיקה מתקדמת?

למי זה מתאים:

כל ארגון אשר מתמודד עם סוגיות של מורכבות, אי וודאות, ריבוי של תהליכים, לקוחות, ספקים, שווקים וסביבת תחרות משתנים והשפעות חיצוניות שקשה להבין ולחזות. כלי ההחלטה הזמינים לארגון (בכל הרמות והפונקציות) אינם מספקים ו/או שההחלטות מתקבלות יותר על בסיס תחושות, אינטואיציות וניסיון ופחות על עובדות ומתודות החלטה סדורות. הארגון ומנהליו סקרנים ביחס לחדשנות ומגלים פתיחות לשינויים. ולבסוף, לארגון מערכות מידע שאוספות נתונים על הפעילות ברבדיה השונים (כגון מערכות CRM ומכירות, מערכות ERP והנהח"ש, רישום עסקות, ניהול מלאים וכד'), גם אם אין אינטגרציה מלאה בין מערכות אלה.

האתגרים שניתן לפתור באמצעות יישומי אנליטיקה מתקדמת

מודלים אנליטיים מתקדמים לחיזוי וחילוץ ידע ממידע משמשים כיום ארגונים מכל הסוגים ולכל הפונקציות העסקיות והארגוניות. הנה כמה דוגמאות:

שיווק ומכירות

מודלים אנליטיים ממומשים בתוך תהליכי מכירה בכדי לחולל המלצות באשר להצעות הרלוונטיות שכדאי להציע ללקוח (מה להציע, למי ומתי?). מודלים אנליטיים חוזים רגישות של לקוחות לשינויים במחירים בכדי לתת בידי הארגון כלי החלטה טובים יותר לתמחור מוצריו או שירותיו. מודלים אנליטיים לומדים מניסיונות מכירה בעבר את ומזהים פרמטרים בעלי השפעה משמעותית על סיכוי ההצלחה של מכירה (למשל גילו שבנסיבות מסוימות מכירות במחצית השנייה של השבוע מגדילות את הסיכוי לבצע מכירה). סיווגים חכמים של לקוחות לקבוצות ואף לפרטים מאפשרים פרסונליזציה של הצעת הערך, ועוד.

גילוי הונאות וניהול סיכונים

מודלים שממוקדים בזיהוי חריגה מדפיסים שכיחים של התנהגויות (של עובדים, לקוחות, ספקים, תנועות במערכות מידע, באתרי אינטרנט ועוד) מסייעים לארגונים לזהות מוקדם ואף להתריע מראש על סיכון לפעולות לא לגיטימיות והונאות. מודלים אחרים מאפשרים לייצר מרחב של סימולציות מבוססות למידה סטטיסטית בכדי לשפר את אמידת הסיכונים האמיתיים בפעילות הפיננסית של הארגון. שימוש שכיח נוסף הוא במודלים לדירוג סיכוני אשראי במסגרת תהליכי חיתום במוסדות פיננסיים וחברות אחרות שנותנות אשראי ללקוחות כחלק משמעותי במהלך העסקים הרגיל שלהם (למשל – חברות ליסינג לכלי רכב, חברות בנייה למסחר ולתעשייה ועוד).

שיפור התפעול

בעולם התפעול והייצור מתרחב השימוש באנליטיקה מתקדמת למגוון גדול של סוגיות. למשל, איסוף מידע מחיישינים בפס הייצור על מנת לפתח מודלים שמנבאים תקלות ומאפשרים טיפול מונע בזמן (תחום שנקרא Predictive Maintenance). שימוש אחר בשיטות אנליטיות מאפשר לארגונים לזהות בצורה מהירה ויעילה אזורי חוסר יעילות בתהליכים בארגון ולאפשר כיוון אפקטיבי של מאמצי השיפור לטובת חיסכון העלויות והגדלת האפקטיביות התפעולית.

שימור לקוחות, שביעות רצון ומסע לקוח

מודלים אנליטיים משולבים בשיטות איסוף מידע מלקוחות מסייעים לארגון לזהות מוקדם איתותים לנטישת לקוחות. ניתוח של התנהגות לקוחות, דפוסי רכישה ומענה לסקרים מסייעים לזהות שינויים בסנטימנט של הלקוחות ביחס למוצרים, לשירותים ולמותג. איסוף מידע ואנליטיקה מתקדמת מסייעים לחברות לשפר את חווית הלקוח בעת האינטרציה עם הארגון , לזהות ולהתאים מסעות לקוח ייעודיים לפי צרכי לקוחות והעדפות משתנים וכד'.

משאבי אנוש

איסוף וניתוח מידע ביחס לעובדים ולמועמדים לעבודה בארגון באמצעות מודלים מתקדמים מסייעים לארגונים לשפר את תהליך הגיוס (להפחית טעויות בגיוס משני הסוגים), לשמר עובדים קריטיים ולהתריע מראש מפני סיכוני עזיבה של אנשי מפתח, לשפר שיטות תגמול לטובת שיפור האפקטיביות של השפעת התגמול על הביצועים, לשפר את שיטות הערכת העובדים וסוגיות נוספות בתחום.

צור קשר עם המומחים שלנו