Макар, оказва се, да е спорно дали с 1 януари 2020 г. започва ново десетилетие, със сигурност горещите тенденции за новата година вече са ясни. Христо Хаджичонев, управител и съосновател на A4Everyone споделя своята собствена шестица в тази публикация. Не се колебайте да използвате коментарната форма в случай, че можете да добавите нещо интересно.
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“.
Как AI и аналитичното прогнозиране щяха да предотвратят впечатляваща измама в Spotify
Нямаме представа дали сте чули за този случай, но ако не – имайте предвид, че тези няколко минутки четене ще си струват.
Измамата в Spotify
Неизвестен скамър, най-вероятно от България е генерирал приходи на стойност $3 млн. чрез създаването и постоянното въртене на няколко плейлисти с изпълнения, чиято средна дължина е от 43 сек. Spotify, популярна уеб базирана музикална услуга плаща на създателите на музика около $0,004 за всяко слушане. Измамникът е регистрирал около 1200 премиум акаунта, които постоянно въртят собствената му плейлиста.
Смята се, че подобен резултат е постигнат с ботове, автоматизиращи скипването на песните. Според правилата на Spotify, те плащат на артистите само ако изпълнението им е слушано най-малко 30 секунди. Така, плейлисти наречени “Soulful Music” и „Music From The Heart“ стигат до №84 в света и до №22 в чарта на американските плейлисти.
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.
Защо Меси не трябва да е най-добре платеният футболист. Анализът на данни обяснява!
Смятан за един от най-добрите, ако не и най-добрият играещ в момента футболист в света, Лео Меси е сред най-добре платените. Неговият договор с Барселона му осигурява заплата от 40€ млн. годишно или 770 хил. седмично.
Аналитичен модел, разработен от екип на Техническия университет Лорънс, щата Мичиган изчислява, че Меси действително трябва да е най-добре платеният футболист, но заплатата му е твърде висока. Учените използват machine learning, за да анализират заплатите 6082 професионални футболисти в Европа. Те сравняват заплащането с 55 показателя, имащи отношение към техните игрови способности. Аналитичният модел оценява точността на пасовете, вкараните голове, погледът върху играта, скоростта и ускорението, контролът върху топката, физическото състояние и още много други.
Как банките използват големите данни. 8 области на приложение
Огромното количество данни, които генерира и съхранява е сред многото неща, които правят банковия сектор много специфичен. С комбинирането на аналитичното прогнозиране и свързаността, този сектор получава безкрайни възможности за оптимизиране на бизнес ефективността. В тази публикация ще посочим 8 тях, чувствайте се свободни да добавите и още в коментарите!
Анализ на продуктово портфолио
Анализът на продуктовото портфолио е ключов инструмент за всеки бизнес, който работи с много продукти и/или услуги. Подходът за неговото изпълнение може да варира, но крайният резултат е качествена оценка на продуктовата линия. Бостънската матрица е доказан метод и в A4Everyone изградихме инструмент на нейна база, който улеснява и опростява оценката на приноса на всеки отделен продукт към резултатите на всяка компания.
Тук идва въпросът – какво да се прави, когато матрицата е приложена и докладът е готов? Има ли рецепти за успешни бизнес решения, когато данните са обработени и резултатите са вече готови? Какви са ценните късчета информация, които можем да извлечем от продукти категоризирани като Звезди, Кучета, Крави или Въпросителни. Как да превърнем въпросителните в звезди или кучетата в крави?
Големите данни, аналитичното прогнозиране и разкриването на престъпления
Големите данни и аналитичното прогнозиране имат много приложения, включително прогнозиране на продажбите, оптимизация на стратегии и кампании, поддръжка на машини, дори и в сфери като спорта и дизайна. Полицаите и следователите вече знаят, че големите данни могат да бъдат изключително полезни при борбата и предотвратяването на престъпления. В тази публикация обясняваме как се случва това.
Как data analytics влияе върху музикалната индустрия и формира нови тенденции?
Допреди няколко години, големите музикални лейбъли имаха доста сладък бизнес модел. Те генерираха печалби от всеки сингъл или албум, без значение дали е издаден на винил, CD или дори касетка. Вече не е така. MP3 файлове, торенти, пиратство, стрийминг услуги и онлайн видеото унищожиха този бизнес модел. Какво направиха лейбълите, за да останат над водата? Потърсиха помощ от big data. И те далеч не бяха единствените – доста музикални бизнеси се зародиха и оформиха моделите си с прилагането на аналитични модели. В тази публикация обясняваме повече.
Data Analytics знае дали бихте оцелели на Титаник
Потъването на Титаник е едно от най-трагичните събития в съвременната морска история. То не е най-смъртоносното, но се превърна в символ на човешкото тесногръдие, поне що се отнася до технологичния напредък. През 1912 г., Титаник е най-големият и най-луксозният кораб, създаван някога. За него се е смятало, че е непотопяем. Както всички знаем, той потъва по време на първото си плаване към Ню Йорк.