Классификация данных: искусственный интеллект, нейросети и высокие технологии на службе бизнес-аналитики

@Freepic (имидж создан с помощью AI)
Представьте себе классификацию из школьных уроков биологии, где объекты делятся на группы и подгруппы. Примерно так же выглядит стандартная классификация данных торговой компании, опирающаяся на такие параметры, как площадь торговой точки, средний чек, тип поселения и количество покупок. Иногда в этот перечень включаются еще география и некоторые внешние факторы. 

Ученые экспертного сообщества ITSIBERIA предлагают расширить возможности классификации и рассматривать гораздо большее количество влияющих факторов, формируя целое «дерево выбора данных». При верном подборе параметров разработанная методология позволит оптимизировать торговые и производственные процессы, выявлять слабые места бизнеса и быстро их устранять, гибко реагировать на изменение трендов и станет помощником в принятии управленческих решений. 

Так, коммерческие компании смогут использовать полный спектр возможностей, которые открывает грамотно отстроенная профессиональная классификация данных. Разработанные учеными методологии, позволяют провести глубокий анализ, выявить максимальное количество значимых параметров деятельности компании, определяющих будущую кластеризацию объектов (клиентов, торговых точек, кликов на сайтах и многое другое). 

Например, по анализу чеков можно определить не только среднюю выручку, но и типы целевой аудитории, дневные ритмы покупок и прочее, что значительно расширяет возможности для анализа и принятия решений. 

Инструмент основан на комбинации разных технологий искусственного интеллекта - нейросетей, анализа временных рядов, моделирования бизнес-процессов, прогнозирования и тестирования их результатов. Технология уже применялась в ряде коммерческих компаний для решения различных задач, таких как создание полной картины перспектив развития, точек роста, причин издержек. Примененный анализ позволил повысить эффективность, снизить расходы и в то же время повысить выручку внутри каждого конкретного кластера. 


Фото ITSIBERIA

Использование классификации данных на практике

Перспективы, которые открывает перед бизнесом расширенная классификация данных, можно рассмотреть на примере крупной торговой сети из 400 магазинов, расположенных в четырех регионах России, с населенными пунктами, как города-миллионники, так и города с населением до 200 тысяч человек.

Помимо выделения традиционных параметров классификации данных - площадь, средний чек, количество покупок, тип поселения, владельцы сети смогут применить новый инструмент. Это позволит получить еще несколько немаловажных параметров, влияющих на схожесть внутренних процессов, таких как дневные ритмы покупок, типы целевой аудитории, логистические потери и другие.

Глубокий анализ позволяет выделить в крупной торговой сети отдельную «подсеть» из 50 магазинов в разных регионах, имеющих схожий характер продаж и объемы потребления.

---

Читайте также интервью с Елизаветой Ощепковой, генеральным директором кластера ITSIBERIA.

---

Фото ITSIBERIA

Для чего же нужен этот подход?

К выделенной группе магазинов можно применить принцип индивидуального управления ассортиментом, пересмотреть товарную и транспортную логистику и скорректировать инструменты маркетингового управления. Компания сможет определить оптимальные складские запасы, минимальные партии поставок, перераспределить ячейки хранения на складах, схемы поставок и пересмотреть маршруты и время доставки. 

Так, введение всего нескольких дополнительных параметров классификации и их глубокий анализ дадут компании полную картину точек роста и возможность снижения затрат при росте выручки внутри определенного кластера.

Применение этого инструмента дает управленцам возможность реализовать кластерный подход к управлению процессами внутри большой сети, выявить группы успешных и «проблемных» торговых точек и выстраивать управленческие процессы вокруг задач конкретного кластера. 

Научный подход и комбинация различных методов анализа данных позволили усовершенствовать такой эффективный бизнес-инструмент как профессиональная классификация данных, показав, что при более глубоком анализе уже имеющейся в портфеле каждой компании информации, можно взглянуть на деятельность под другим углом: выявить сильные и слабые места, проанализировать их причины, и, в первом случае, многократно усилить «плюсы» бизнеса, а, во втором, - свести к минимуму его «минусы».

Если у вас появились вопросы или предложения по сотрудничеству с ИТ-кластером ITSIBERIA, направляйте их по адресу электронной почты  It_and_science@internet.ru, а также в Телеграм @ITSIBERIA_Elisaveta_Oshchepkova или в WhatsApp +7 913 775 81 72.

Реклама ООО "ИТ-КЛАСТЕР СИБИРЬ", ИНН 5404317933
erid: F7NfYUJCUneLs1ZoMo8c