Category : Enterprise Business

Enterprise Business

Data analytics applications focused on the needs of enterprise business. Demand prediction, sales forecasting, and data modeling.

Повече сигурност за бизнеса с бързи кредити по време на COVID-19

„Едва когато приливът отмине, става ясно кой се къпе гол.“
Уорън Бъфет

Тези, които действат бързо и се адаптират навреме в смутни времена, ще се справят с предизвикателствата. В контекста на пандемията от COVID-19, това означава, че банките, както и останалите кредитни институции трябва да имат инструментите да анализират постоянно какво се случва и да реагират своевременно, ако е необходимо.

Като експерти в кредитния скоринг, използващ изкуствен интелект и машинно самообучение, подготвихме тази публикация, която разглежда в дълбочина проблемите, пред които кредитният бизнес се изправя. Фокусираме и върху механизмите за противодействие, като поставяме акцент върху възможностите на автоматизираното вземане на решения като цяло. Рязката промяна в бита на хората, предприетите мерки за социална дистанция и различният ефект на кризата върху отделните сегменти от населението, по конкретно трудовата заетост, както и нуждата от допълнителни финанси доведе до сътресения в сферата на кредитирането. В резултат на това, някои бизнеси драстично свиха операциите си и преминаха изключително към „ръчен режим“ на одобрения за кредит. Това значително намалява скоростта, а и ефективността на процеса на кредитиране. В някои случаи се стигна дори до закриване на дейността в цели пазари, поради опасения от нарастване на лошите кредити и негативния ефект от наложените законови мерки върху събирането на вземанията.

Повече ритейл сигурност в несигурни времена

Пандемията от COVID-19 е катаклизъм без еквивалент в съвремието. Държави от цялото земно кълбо се оказаха в напълно нова и в повечето случаи – напълно неочаквана ситуация. Това се отнася както за правителства и бизнеси, така и за потребителите.

Ритейл секторът е разтърсен от рязката промяна, която принуди някои търговци на дребно да затворят физическите си обекти, други да преструктурират работата си в посока онлайн търговия, а трети бяха изправени пред драстичен скок в търсенето. В момент, в който потребителското поведение се променя рязко, реакцията на търговците е ключова – от нея може да зависи тяхното бъдеще.

В тази публикация ще се фокусираме върху онлайн търговец на хранителни и потребителски стоки, който трябваше да посрещне близо два пъти по-голямо търсене през първите седмици от извънредното положение, наложено от COVID-19.

Когато AI ти помага да избереш подарък

Добрите търговци продават добре, а най-добрите търговци предлагат на клиентите си незабравимо преживяване. Историята на онлайн магазина 1800-Flowers.com е безкрайно интересна, защото проследява пътя, по който една цветарница в Манхатън, купена през 70-те г. за $10 хил. до мултимилионен бизнес с подаръци, който през 2018 генерира продажби на стойност $1,2 млрд. Постигането на тази цел минава през впечатляваща AI иновация, която бетонира лидерската му позиция на онлайн пазара в САЩ.

Как анализът на данни подобрява управлението на складовите наличности

Без значение дали говорим за производствен, ритейл или дистрибуторски бизнес, складовите наличности са ключов елемент от гладкото му функциониране. Подобно предизвикателство трябва да бъде посрещнато по оптимален начин. Ако това не се случи, ще имаме загуба на ефективност, която пък ще резултира в неприемливо представяне в края на отчетния период. Изпълнено както трябва, управлението на складови наличности означава по-малко пари в брой, затворени в стока, навременни доставки и в крайна сметка – доволни клиенти. Както всички бизнеси знаят, това е важно.

Как автоматизацията на кредитния скоринг направи възможни FinTech заемите

Имаше времена, в които банките бяха единственият легитимен доставчик на кредити, но бързото навлизане на Интернет, навлизането на смарт устройствата и автоматизацията на кредитния скоринг създадоха индустрията на бързите заеми. Днес можеш да получиш пари в брой за минути с няколко клика в мобилния телефон. Добре дошли в света на финансовите технологии, известни още като FinTech. Автоматизираният кредитен скоринг е инструментът, който даде възможност на небанкируемата част от населението да има достъп до финансиране. Съчетаването на традиционната оценка на кредитен риск с machine learning, изкуствен интелект и последваща автоматизация на процесите даде основата на индустрията с бързите онлайн кредити по цял свят.

Ценова еластичност: Въпрос за милиони в търговията на дребно

Да посрещнеш нуждите на клиентите си е основата на един успешен бизнес в търговията на дребно. Неспособността да се справиш с тази задача може да те изтласка от пазара и то по-скоро рано, отколкото късно. Някои търговци разчитат на усета си за пазара, но ние като експерти по анализ на големи данни сме запознати отблизо с максимата, формулирана от Артър Конан Дойл: „Да теоретизираш без данни е капитална грешка“.

Защо кредитният скоринг като услуга е най-добрата опция за фирмите за бързи кредити?

Кредитният скоринг е процесът, при който банките и компаниите за бързи кредити определят каква е степента на вероятност определен заемополучател да спре погасяването на кредита си. Този процес утилизира различни данни и малко или много е конструиран около бизнес логиката на компанията или банката. На много пазари като САЩ и Великобритания например, има т.нар. кредитни бюра, които присъждат персонален кредитенг рейтинг/скоринг на всеки човек на база предишното му поведение като кредитополучател. На други места, кредитният скоринг се определя от самите заемодатели, без значение дали са банки, телекоми, лизингови дружества или компании за бързи кредити. При този тип бизнеси, кредитният риск е за тяхна сметка, което обуславя необходимостта от решение като кредитния скоринг. В тази публикация ние обясняваме защо кредитният скоринг като услуга е най-удачната опция за заемодателите, без значение от техния размер и пазар, на който оперират. Тук споделяме трите основни възможности пред компания, която работи с такъв тип финансов риск.

H&M имат проблем на стойност $4,3 млрд. непродадена стока. Ето как да го предотвратите

Световноизвестният моден гигант H&M страдат от проблем с непродадена стока на стойност $4,3 млрд. Ситуацията стана ясна от отчета за първо тримесечие на 2018 г., която накара финансови анализатори и коментатори да спекулират със способността на компанията да остане конкурентна. Подобни твърдения могат да бъдат проблемни, особено за борсово-търгувана компания.

3 техники, с които търговците на дребно могат да постигнат по-успешен Черен петък

Черният петък бележи началото на коледната шопинг истерия от 1952 г. насам, когато е създаден като промоактивност на универсален магазин с цел да изчисти стоката с промоционални цени. Повече от половин век по-късно, Черният петък и уикенда след Деня на благодарността, включително Cyber Monday се превърнаха в мащабен генератор на клиенти, с което помагат на търговците да отбележат повече продажби и приходи. Доколкото данните са един от ключовите активи на един търговец, техният анализ може да увеличи ефективността, както и цялостното представяне на кампанийния период. Всяка година, търговците на дребно отчитат милиардни приходи в рамките на Черния петък, поради което си струва да се проучат различни техники и възможности за по-голямо парче от тази пазарна торта.

В тази публикация споделяме 3 различни приложения на аналитичните услуги, които могат да подкрепят търговците в тяхната амбиция за (още) по-успешен Черен петък.

Как анализът на големи данни може да бъде приложен в кол центровете?

За много компании колцентровете са като нервна система. Те могат да сигнализират за рискове и потенциални заплахи, събират информация за динамиката в средата, в която компанията оперира и последно по ред, но не и по значение – те са директната връзка с най-важния актив на един бизнес – неговите клиенти. Като всяка нервна системи и колцентровете обработват големи количества информация. Ако тази информация има количествен израз, тогава със сигурност може да говорим за големи данни.

Ето защо в тази публикация разказваме повече за възможните аналитични подходи пред колцентровете, разполагащи с данни за своето представяне. Преди това обаче искаме да разсеем няколко мита относно приложението на data analytics в колцентровете.