MyPilates projektas
Kaip galima efektyviai panaudoti verslo turimus duomenis strateginiams sprendimams atlikti
Projekto apžvalga
Kai pradėjome dirbti su MyPilates, verslas buvo sparčios plėtros etape. atidarinėjo naujas studijas, didėjo klientų srautai, o komanda turėjo spręsti kasdienius operacinius klausimus. Vadovai daugiausia dėmesio skyrė plėtrai ir kasdienei veiklai. Nors jie pastebėjo įdomias pardavimų ir klientų elgesio tendencijas – pavyzdžiui, sezoninius svyravimus, abonementų atsinaujinimo rodiklius ar populiariausias paslaugas – neturėjo laiko to sukonkretinti ir pritaikyti strateginiams sprendimams.
Pirmiausia aptarėme su vadovais, kas jiems svarbiausia verslo valdymo kontekste, kokius klausimus jie norėtų atsakyti turėdami geresnę informaciją, ir kokios įžvalgos būtų vertingiausios strateginiams sprendimams priimti. Išsiaiškinę prioritetus, pradėjome sistemingai analizuoti turimus duomenis, juos struktūrizuoti ir kurti individualius sprendimus, atitinkančius konkrečius verslo poreikius.
Iššūkiai
Riboti įmonės ištekliai
Dėl sparčios plėtros vadovai neturėjo laiko gilintis į turimus duomenis, todėl perėmėme visą duomenų tvarkymą ir analizę.
Duomenų nevienodumas ir kokybės problemos
Istoriniai duomenys buvo pernelyg nevienodi pagal formatus ir struktūras, todėl operacinės įžvalgos buvo nepasiekiamos. Reikėjo atlikti segmentavimą ir kategorizavimą.
Duomenų sukelti trikdžiai operacijose
Vidiniai vartotojai, pvz., marketingo komanda, priklausė nuo rankinių analizių, kad galėtų priimti marketingo ir operacinius sprendimus. Kartais tai tapdavo kliūtimi sprendimų priėmimo procese.
Mūsų pasiūlyti ir pritaikyti sprendimai
Individualizuotas verslo analitikos (BI) sprendimas (Dashboard)
- •Integruotas su ERP sistema per API, kad realiu laiku pateiktų aktualias įžvalgas.
- •Įvairūs duomenų šaltiniai (pardavimų, klientų aktyvumo ir marketingo rezultatai) buvo apjungti į vieną duomenų modelį.
- •Vadovai gali aiškiai matyti veiklos tendencijas ir lengvai palyginti skirtumus su ankstesniais laikotarpiais.
Dirbtiniu intelektu (DI) paremta duomenų klasifikacija
DI įrankiai buvo panaudoti duomenų valymui ir segmentavimui. Jie padėjo nustatyti bei susisteminti neatitikimus, todėl tapo įmanoma lengvai analizuoti skirtingų formatų duomenis.
Automatizuota veiklos rodiklių (KPI) analizė
- •Įdiegtos verslui aktualios analizės, kaip vartotojų segmentavimas ir ilgalaikės klientų vertės (LTV) skaičiavimas, kurių periodiškas skaičiavimas buvo automatizuotas.
- •Užtikrintas nuolatinis įžvalgų srautas, padedantis priimti sprendimus marketingo, pardavimų ir operacijų srityse.
Rezultatai
+5
Sujungtos duomenų bazės
Sukurta vientisa duomenų ekosistema
95%
Sukategorizuota istorinių įmonės duomenų
Apdorota naudojant DI įrankius
80%
Mažiau laiko pardavimų ir marketingo ataskaitų rengimui
Naudojant automatizuotą BI dashboard
+3
Būdai, kuriantys vertę klientams
Prieš tai nepastebėtos tendencijos pardavimuose
Automatizuotų sistemų ir dirbtiniu intelektu pagrįstų duomenų klasifikavimo pritaikymas suteikė galimybes greičiau matyti verslo rezultatus.
Patikimi duomenys suteikė vadovybei aiškumo verslo augimui ir efektyvumui užtikrinti.
Pagrindinės įžvalgos
Aiškesnė istorinė informacija lemia sprendimų kokybę
Strategiški, duomenimis paremti, sprendimai su DI įrankiais galimi ir su ribotais vadovų ištekliais.
Žvilgsnis iš šalies padeda pamatyti bendrą paveikslą
Projektas leido vadovybei į verslą pažvelgti iš platesnės perspektyvos ir identifikuoti, kurie veiksniai daro didžiausią įtaką verslui.
DI pritaikymas duomenų valymui ir klasifikavimui
Dirbtinis intelektas gali žymiai pagreitinti duomenų paruošimo procesus, kai susiduriama su dideliais ir netvarkingais duomenų rinkiniais.
Kainodaros ir marketingo strategijai reikalingas duomenų pagrindas
Tik turėdami tikslius klientų elgsenos duomenis galėjome nustatyti optimalius kainų modelius, kurie atliepia klientų poreikius.
Ar tai pritaikoma jūsų verslui?
Pasikalbėkime, kaip galime padėti jums įgyti aiškumo ir pasitikėjimo savo verslo duomenimis.
Susisiekite