Jak wdrożyć i wykorzystać data mining w Twojej firmie. Rafał Latkowski Director of Analytics, emnos/payback
|
|
- Mateusz Czarnecki
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Jak wdrożyć i wykorzystać data mining w Twojej firmie Rafał Latkowski Director of Analytics, emnos/payback
2 emnos, pomaga firmom handlu i usług detalicznych wzmacniać relację z ich klientami USA UK France & Spain Germany Russia Mexico Poland 2
3 PAYBACK na świecie PART OF USA 2015 GERMANY POLAND ITALY 2014 MEXICO 2012 INDIA
4 Przewaga pomysłu nad technologią 4 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
5 Podejście do realizacji projektu Data Mining 1 Co chcemy osiągnąć? Jaki problem chcemy rozwiązać? Jaki jest Business Case zagadnienia? Jakie są oczekiwane efekty? 2 Audyt (uproszczony/pełny) dostępnych danych i źródeł informacji 3 Dobór technologii (dostawcy, narzędzia), metod (algorytmy, podejścia), sprzętu (chmura, istniejąca/nowa infrastruktura), zasobów (eksperci biznesowi i analitycy, ) 5 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
6 Jaki chcemy osiągnąć rezultat? Data Mining to narzędzie do optymalizacji. Sprawdźmy czy taka optymalizacja jest zasadna Perspektywa Finansowa Metody Data Mining zazwyczaj nie uzyskują 100% skuteczności Sprawdźmy jaki rezultat finansowy możemy uzyskać 1%-5%-10%-50% usprawnieniem w odniesieniu do obrotu, marży i kosztów Perspektywa Organizacyjna Czy proponowana optymalizacja jest możliwa do wdrożenia? Aktualny planogram kategorii produktowej na regale Zoptymalizowany planogram na podstawie metod analitycznych 6 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
7 Data Mining, ani żadna inna metoda działania nie daje 100% pewności Weźmy przykład: Mamy bazę 100 klientów, spośród nich 10% kupuje nasz produkt, czyli jest 10 klientów kupujących Baza początkowa: 1 Baza po scoringu: klientów 10 kupiło 100 klientów 10 kupiło Kumulatywny Lift 7 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
8 Dostępne informacje to zazwyczaj więcej niż wynika z pobieżnej analizy Powiedz mi kiedy robisz zakupy, a powiem Ci kim jesteś Geolokalizacja "bo ja muszę wdrożyć aplikację mobilną i beacony, żeby wiedzieć gdzie są moi użytkownicy" Device Fingerprint Wersja systemu operacyjnego, format&rozdzielczość monitora, itp. to stanardowe dane przesyłane przez przeglądarkę Duże korporacje Istnienie danych nie oznacza zawsze dostępności danych Zapomniane logi na innym kontynencie 8 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
9 Danych mamy więcej komponent geolokalizacyjny jest wszędzie Dane deklaratywne Dane transakcyjne Dane internetowe Dane mobilne Geokodowanie adresów klientów Geokodowanie adresów sklepów Geokodowanie IP Mikro-lokalizacja Czasami Często Częściej Real-Time Forbes Insights The Eureka Moment. Location Intelligence and Competitive Insight 9
10 Dostępne informacje to zazwyczaj więcej niż wynika z pobieżnej analizy Powiedz mi kiedy robisz zakupy, a powiem Ci kim jesteś Geolokalizacja "bo ja muszę wdrożyć aplikację mobilną i beacony, żeby wiedzieć gdzie są moi użytkownicy" Device Fingerprint Wersja systemu operacyjnego, format&rozdzielczość monitora, itp. to stanardowe dane przesyłane przez przeglądarkę Duże korporacje Istnienie danych nie oznacza zawsze dostępności danych Zapomniane logi na innym kontynencie 10 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
11 Zastosowanie klasycznych metod Machine Learning na Big Data Sposób korzystania ze strony i aplikacji mobilnej Model "temperatury uczuć" klienta wobec firmy Chęć konsumowania treści o określonej tematyce Aktywność na forach, tematyka i proaktywność/responsywność Wybór sposobu obsługi, opakowań, kanałów kontaktów Umiejętność udziału w promocjach, preferencje kanałów i narzędzi marketingowych Dodatkowe informacje i logi gromadzone na poziomie klienta Wysoka predyktywność dalszego zachowania niska korelacja z danymi transakcyjnymi Silne zróżnicowanie optymalnego komunikatu 11
12 Przygotowanie danych w dużym uproszczeniu Znormalizowany OLTP Znormalizowany DWH Datamarty Płaska tabela Niezbędny przy projektowaniu wydajnych systemów transakcyjnych Niezbędny przy wykorzystaniu systemów BI automatyzujących zapytania na fizycznej bazie danych Wskazany przy ręcznej pracy analityków Nakład pracy i błędogenność głównie zależy od liczby złączeń niezależnie od języka Analytical Base Table jest wymaganym modelem danych przez większość metod DM/DS Postęp w zakresie in-database mining jest ograniczony Feature Creation to nie jest silna strona nawet najnowszych algorytmów 12
13 Wybór platformy rozwiązań Data Mining nie zależy tylko od 5V Development time Runtime Rozmiar danych Różnorodność analiz, zastosowań Wiarygodność danych Sprzęt Interfejsy narzędzi Różnorodność danych Runtime Szybkość napływu/zmiany Wartość do uzyskania 13
14 Miara zaangażowania Jak budować modele? Pomysł jest w dalszym ciągu ważniejszy niż technologia POTENTIAL Akwizycja Czas Kto to jest nowy klient? NEW CUSTOMERS Czy tak samo rozmawiam z nowo poznaną osobą, jak ze znajomym od 10 lat? CHURNED Odzyskanie Rozwój i edukacja ACTIVE Utrzymanie i rozwój ACTIVE AT RISK Utrzymanie 14
15 Jakie to ma znaczenie? Lepszy insight i lepsze narzędzie samo podpowiada operacjonalizację NEW CUSTOMERS Rozwój i edukacja 15
16 Przykłady jak nie robić modeli: Churn/Retencja Firmy borykają się z problemem odchodzenia klientów (churn) Z uwagi na koszty pozyskania (i ew. inne koszty) taniej jest utrzymywać klientów niż pozyskiwać na to miejsce nowych Oferowanie dodatkowej nagrody/zniżki/benefitu klientom, którzy nie chcą odejść pogrąża kosztowo kampanie utrzymaniowe Modele przewidujące odejście pomagają lepiej targetować klientów 16 Präsentationskennung
17 Przykład 1: Operator telefonii komórkowej w Polsce Duży churn, szczególnie na koniec okresu umowy Budowa systemu analitycznego i modelu anty-churn na koniec umowy Wszyscy polscy operatorzy telefonii komórkowej komunikują wszystkich klientów na koniec okresu promocji, ponieważ jest to działanie opłacalne model nie został użyty do prowadzenia kampanii Sprawdź opłacalność przedsięwzięcia 17
18 Przykład 2: Dwóch innych operatorów telekomunikacyjnych w Polsce Dane przygotowane z dużym wysiłkiem. Zwyczajowo problemy z jakością danych i/lub dostępem do danych. Pierwszy taki projekt w firmie lub dane uzyskane w drodze negocjacji z innymi projektami kluczowymi w firmie. Model przewidujący odejścia cechuje zaskakująco duża skuteczność, która po dalszych ulepszeniach poprawia się do skuteczności maksymalnej teoretycznej. Analiza reguł modelu ujawnia zastanawiające fakty Dodatkowa szansa Umiejętne i ręczne analizowanie danych dostarcza czasem informacji o poprawności przetwarzań Realne zagrożenie Zła jakość danych lub brak wystarczających informacji może uczynić projekt wadliwym lub nieopłacalnym 18 Präsentationskennung
19 Przykłady jak nie robić modeli X-Sell Firmy borykają się z problemem niskiego uproduktowienia/przychodowości klientów. Z uwagi na wysokie koszty pozyskania nowego klienta taniej jest dosprzedać nowy produkt istniejącemu klientowi Skoro działamy w oparciu o bazę własną klientów, to możemy dodatkowo wykorzystać wiedzę o ich zachowaniach w celu zwiększenia skuteczności takich akcji. Akcje marketingowe na własnej bazie klientów mają kilkakilkadziesiąt-kilkaset razy większe skuteczności niż na bazie obcej. 19
20 Przykład 3: Bank w Polsce Warto zapytać się danych o odpowiedź zamiast samemu zgadywać z pozycji X-lat doświadczenia Mało kart kredytowych w portfelu banku Pomysł, aby wybrać klientów najlepszych (skłonność & ryzyko) klienci najlepsi to już mają kartę w innych bankach Najlepsza metoda to kampania testowa 20
21 Przykład 4: Firma ubezpieczeniowa w Polsce Planowane wprowadzenie pierwszego produktu konkurencyjnego dla klasycznego ubezpieczenia komunikacyjnego na rynku polskim. Planowane wsparcie pierwszych akcji modelem scoringowym. Z uwagi na zachowanie tajemnicy/innowacji prace prowadzone w tajemnicy brak możliwości kampanii testowej. Model scoringowy przygotowany na oryginalnym produkcie, dla którego ten ma być konkurencyjny W ostatniej chwili przed kampanią z nowego produktu została usunięta ochrona przed najważniejszym ryzykiem produktu wejściowego Nie zmieniaj produktu Nie stosuj innego modelu Nie stosuj innych danych Fatalne wyniki sprzedażowe (akcji na własnej bazie) 21
22 Nie zawsze najnowsza metoda daje lepsze wyniki (przed lub po uwzględnieniu kosztów) 22 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
23 Pozostałe dobre praktyki budowy modeli Stabilność zmiennych wejściowych Ilość reguł w TOP-X% listy scoringowej Binaryzacja zmiennych Zmienne skorelowane, czy nie skorelowane? Testowanie wielu parametrów, stratyfikacja to też parametr 23 Presentation label - change over INSERT in HEADER AND FOOTER
24 THANK YOU! PAYBACK Rafał Latkowski Director of Data, Delivery & Technology Złota Warszawa 24
IT Operational Excellence, Warsaw, Analityka - pułapki ad-hoc vs. korzyści systematyczności
IT Operational Excellence, Warsaw, 5.10.2016 Analityka - pułapki ad-hoc vs. korzyści systematyczności Case study PAYBACK i nie tylko emnos 2 Analityka, Informatyka, Data Science, Nie zastosowane Zbilansowane
Bardziej szczegółowoBig Data Summit, Warszawa, Jak dopasować się do potrzeb klienta? BigData narzędziem do wsparcia biznesowych decyzji
Big Data Summit, Warszawa, 17.03.2016 Jak dopasować się do potrzeb klienta? BigData narzędziem do wsparcia biznesowych decyzji emnos Warszawa 2 PAYBACK 2009 2015 2000 2012 2014 2010 Nagrody i bony u partnerów
Bardziej szczegółowoNarzędzia IT we współczesnych strategiach utrzymaniowych
Narzędzia IT we współczesnych strategiach utrzymaniowych - NAJNOWSZE TRENDY - Piotr Rzepakowski, CEO Decitum Sp. z o.o. Od predykcji churn, przez analizę retencji do optymalizacji utrzymania Przyszła Analityczny
Bardziej szczegółowoJak angażować klienta. czyli Big Data w Customer Intelligence
Jak angażować klienta czyli Big Data w Customer Intelligence Jaki jest dzisiejszy konsument? Korzysta z 4 urządzeń Konsumuje 60 Godzin treści elektronicznych tygodniowo Czyta 50% emaili na Urządzeniu przenośnym
Bardziej szczegółowoBUDOWANIE RELACJI Z KLIENTEM NARZĘDZIA KOMUNIKACJI
BUDOWANIE RELACJI Z KLIENTEM NARZĘDZIA KOMUNIKACJI PAYBACK więcej niż program lojalnościowy Warszawa, wrzesień 2016 r. PAYBACK to obecnie największy program lojalnościowy działający na polskim rynku oraz
Bardziej szczegółowoOne Size Doesn t Fit All, czyli case study stworzenia BI dostosowanego do strategicznych, operacyjnych oraz analitycznych potrzeb
One Size Doesn t Fit All, czyli case study stworzenia BI dostosowanego do strategicznych, operacyjnych oraz analitycznych potrzeb X Kongres Business Intelligence Warszawa, 17.03.2016 Joanna Łuczak Multi-Partnerski
Bardziej szczegółowoZbuduj sprzedaż w internecie. Magda Nojszewska
Zbuduj sprzedaż w internecie Magda Nojszewska 12 / 16 1. Rynek e-commerce w Polsce Rynek e-commerce w Polsce: Czym jest e-commerce? Handel elektroniczny według Głównego Urzędu Statystycznego e-handel (e-commerce)
Bardziej szczegółowoAKTYWIZACJA KONSUMENTÓW W PUNKTACH SPRZEDAŻY ZA POMOCĄ TARGETOWANYCH NARZĘDZI. I Forum Trade Marketingu i Merchandisingu, Warszawa, Maj 2015
AKTYWIZACJA KONSUMENTÓW W PUNKTACH SPRZEDAŻY ZA POMOCĄ TARGETOWANYCH NARZĘDZI I Forum Trade Marketingu i Merchandisingu, Warszawa, Maj 2015 Agenda PAYBACK prezentacja Programu Wykorzystanie kanału mobile
Bardziej szczegółowoSzybkość instynktu i rozsądek rozumu$
Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$ zastosowania rozwiązań BigData$ Bartosz Dudziński" Architekt IT! Już nie tylko dokumenty Ilość Szybkość Różnorodność 12 terabajtów milionów Tweet-ów tworzonych codziennie
Bardziej szczegółowoKlient z kat. elektronika czyli KTO? TD Pulse Electronics & Telco, Warszawa, czerwiec 2016
Klient z kat. elektronika czyli KTO? TD Pulse Electronics & Telco, Warszawa, czerwiec 2016 1 PAYBACK ale o co chodzi? 3 Prosty mechanizm Zbieranie punktów u wielu partnerów za pomocą jednej karty Płatność
Bardziej szczegółowoEXPERIENCE IS THE KING
EXPERIENCE IS THE KING ANALITYKA CUSTOMER JOURNEY W AKCJI MARKETING PROGRESS, 13.10.2016 DOŚWIADCZENIE TECHNOLOGIA 38 lat na świecie, 22 lata w Polsce Wydajny silnik przetwarzania danych i analityki Pełna
Bardziej szczegółowoZWIĘKSZAJ I AKTYWIZUJ SWOJĄ SPOŁECZNOŚĆ
ZWIĘKSZAJ I AKTYWIZUJ SWOJĄ SPOŁECZNOŚĆ PLATFORMA CUSTOMER ENGAGEMANET www.2take.it Dostarczymy bazę kontaktów do Twoich klientów ZRÓB ZDJĘCIE PARAGONU I ZBIERA J PUNKTY LOJALNOŚCIOWE Czytamy ze zdjęcia
Bardziej szczegółowoOPAK. consulting AUDYT OPAKOWAŃ. Co możesz zrobić, by obniżyć koszty opakowań? KREATYWNI. SKUTECZNI. SPRAWDZENI.
AUDYT OPAKOWAŃ Co możesz zrobić, by obniżyć koszty opakowań? KREATYWNI. SKUTECZNI. SPRAWDZENI. Nasze doświadczenie pokazuje, że najczęściej zadawanym pytaniem dotyczącym opakowań jest: Czy mogę kupować
Bardziej szczegółowoJak nie tylko być zgodnym z regulacją, ale wyciągnąć korzyści biznesowe z lepszego dopasowania oferty
Jak nie tylko być zgodnym z regulacją, ale wyciągnąć korzyści biznesowe z lepszego dopasowania oferty 5.10.2017 Copyright Sollers Consulting 2017 Jak być zgodnym z regulacją? Ale nie o tym jest ta prezentacja
Bardziej szczegółowoOpis Kompetencji Portfel Interim Menedżerowie i Eksperci
Opis Kompetencji Portfel Interim Menedżerowie i Eksperci Warszawa, kwiecień 2012 r. Carrywater Group S.A. www.carrywater.com Al. Jerozolimskie 65/79, 00-697 Warszawa, Centrum LIM, piętro XIV, lok. 14.07
Bardziej szczegółowoKTO ZBIERA PUNKTY? TD Fashion Pulse, Warszawa, Kwiecień 2016
KTO ZBIERA PUNKTY? TD Fashion Pulse, Warszawa, Kwiecień 2016 PAYBACK? To te punkty za tankowanie na BP 2 PAYBACK? To te punkty za faktury Orange 3 PAYBACK? To te punkty za zakupy w Empiku 4 PAYBACK to
Bardziej szczegółowoCase studies kampanii natywnych
Case studies kampanii natywnych Przenosimy Polskę na Wyspy. Jednoczymy Polaków. Pomagamy Klientom zdobywać przewagę konkurencyjną. Zetha Media - Polish Express Media Group wprowadzenie Publikacje w e-bookach,
Bardziej szczegółowoKOMPLEKSOWA OFERTA USŁUG MARKETINGOWYCH Ł E B S C Y W M A R K E T I N G U Z N O S E M D O B I Z N E S U
KOMPLEKSOWA OFERTA USŁUG MARKETINGOWYCH Ł E B S C Y W M A R K E T I N G U Z N O S E M D O B I Z N E S U 1 BRANDING 1 Marka to emocje Twoich klientów. Odróżniają Twoją firmę od konkurencji i dodają do produktów
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoOferta dla na autorską akcję Commerce PRO, czyli kompleksowe działania polegające na wsparciu sprzedaży przy wykorzystaniu Search Engine Marketing
Oferta dla na autorską akcję Commerce PRO, czyli kompleksowe działania polegające na wsparciu sprzedaży przy wykorzystaniu Search Engine Marketing // Search Engine Marketing Commerce PRO to autorskie rozwiązanie
Bardziej szczegółowoUsługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Bardziej szczegółowoAgenda. Procesy zakupowe firm w sektorze prywatnym wyniki badań. Co to jest Aleo i do czego służy? Case study
Agenda Procesy zakupowe firm w sektorze prywatnym wyniki badań Co to jest Aleo i do czego służy? Case study 1 Osoby fizyczne zdecydowanie częściej wykorzystują internet do zakupów (lub sprzedaży) niż firmy
Bardziej szczegółowoTrendy BI z perspektywy. marketingu internetowego
Trendy BI z perspektywy marketingu internetowego BI CECHUJE ORGANIZACJE DOJRZAŁE ANALITYCZNIE 2 ALE JAKA JEST TA DOJRZAŁOŚĆ ANALITYCZNA ORGANIZACJI? 3 Jaka jest dojrzałość analityczna organizacji? Zarządzanie
Bardziej szczegółowoStatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych
Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet StatSoft profesjonalny partner w zakresie analizy danych StatSoft Polska Sp. z o.o. StatSoft Polska Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego
Bardziej szczegółowoCommunity Manager quiz
Community Manager quiz Moduł 1: Marketing cyfrowy 1. Uzupełnij definicję e-handlu, zaznaczając odpowiednie kratki (zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi) a) Handel elektroniczny odnosi się do transakcji
Bardziej szczegółowoSEDNO PERSONALIZACJA 1:1 TO KLUCZ DO SKUTECZNEJ KOMUNIKACJI. 2
www.hitspot.media 1 SEDNO PERSONALIZACJA 1:1 TO KLUCZ DO SKUTECZNEJ KOMUNIKACJI www.hitspot.media 2 LICZBY MÓWIĄ SAME ZA 41% WZROSTU współczynnika konwersji w stosunku do klasycznych kampanii remarketingu
Bardziej szczegółowompay CASE STUDY Płatnosci mobile mpay, zwiekszenie instalacji i zaangazowania Klient: mpay Działania: Marketing aplikacji
mpay CASE STUDY Płatnosci mobile mpay, zwiekszenie instalacji i zaangazowania Klient: mpay Działania: Marketing aplikacji Wyzwanie mpay JAK PRZESKOCZYĆ CEL W KAMPANII NASTAWIONEJ NA INSTALACJE APLIKACJI
Bardziej szczegółowoNarzędzia PMR do analizy sektora transportu drogowego
Narzędzia PMR do analizy sektora transportu drogowego Wspomaganie zarządzania relacjami z dostawcami w branży transportowej Analizy bieżącej i przyszłej sytuacji w branży transportu drogowego, rzetelne
Bardziej szczegółowoP.H. "Alfa Elektro" Sp. z o.o. PREZENTACJA FIRMY. data, miejsce
P.H. "Alfa Elektro" Sp. z o.o. PREZENTACJA FIRMY data, miejsce Sonepar w liczbach 44 KRAJE NA 5 KONTYNENTACH NR 1 W 14 KRAJACH 43,000 PRACOWNIKÓW SPRZEDAŻ 20.2 MILIARDÓW EURO 2,800 ODDZIAŁÓW Sieć Sprzedaży
Bardziej szczegółowoOGÓLNA KLAUZULA INFORMACYJNA W ZAKRESIE PRZETWARZANIA DANYCH OSOBOWYCH
OGÓLNA KLAUZULA INFORMACYJNA W ZAKRESIE PRZETWARZANIA DANYCH OSOBOWYCH Dbamy o Twoją prywatność i zgodnie z rozporządzeniem Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z 27 kwietnia 2016 r. w sprawie
Bardziej szczegółowo:04. Guidewire udostępnia wersję pakietu InsurancePlatform
2016-10-24 17:04 Guidewire udostępnia wersję 2016.2 pakietu InsurancePlatform Udoskonalenia produktów Data i Digital pomagają firmom ubezpieczeniowym sprostać potrzebom coraz bardziej dynamicznego rynku,
Bardziej szczegółowomint software Business Solutions Development Team
mint software Business Solutions Development Team kim jesteśmy Tworzymy wyspecjalizowane oprogramowanie dla branży finansowej oraz e-commerce W każdym projekcie nasz zespół jest skupiony na realizacji
Bardziej szczegółowoAnalityk ds. Zarządzania Cenami
Analityk ds. Zarządzania Cenami Zapraszamy do udziału w 7-miesięcznym programie stażowym w Departamencie Marketingu Bankowości Detalicznej. W ramach programu zdobędziesz doświadczenie w zakresie analizy
Bardziej szczegółowoEfektywne przetwarzanie informacji pozyskiwanych z różnych źródeł. Adrian Weremiuk Prezes Zarządu XSystem S.A.
Efektywne przetwarzanie informacji pozyskiwanych z różnych źródeł Adrian Weremiuk Prezes Zarządu XSystem S.A. Skąd jesteśmy - korzenie XSystem S.A. Firma o ugruntowanej pozycji na rynku początek działalności
Bardziej szczegółowoZNACZENIE WYMIANY DANYCH MIĘDZY BIK i UFG DLA BEZPIECZEŃSTWA TRANSAKCJI UBEZPIECZENIOWO-BANKOWYCH. dr Mariusz Cholewa Prezes Zarządu BIK S.A.
ZNACZENIE WYMIANY DANYCH MIĘDZY BIK i UFG DLA BEZPIECZEŃSTWA TRANSAKCJI UBEZPIECZENIOWO-BANKOWYCH dr Mariusz Cholewa Prezes Zarządu BIK S.A. Informacje o BIK GRUPA BIK NAJWIĘKSZY ZBIÓR INFORMACJI O ZOBOWIĄZANIACH
Bardziej szczegółowoNetsprint Group. Z większością naszych klientów realizujemy długoterminowe kontrakty. Przeprowadzamy także projekty dedykowane.
Netsprint Group Realizujemy kampanie reklamowe dla największych branż ze szczególnym uwzględnieniem handlu, motoryzacji, farmacji, technologii, finansów i CPG Analizujemy i wyciągamy wnioski korzystając
Bardziej szczegółowoPrezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl
Prezentacja firmy { WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ http://www.qbico.pl Firma ekspercka z dziedziny Business Intelligence Srebrny Partner Microsoft w obszarach Business Intelligence i Data Platform Tworzymy
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE MARKĄ. Doradztwo i outsourcing
ZARZĄDZANIE MARKĄ Doradztwo i outsourcing Pomagamy zwiększać wartość marek i maksymalizować zysk. Prowadzimy projekty w zakresie szeroko rozumianego doskonalenia organizacji i wzmacniania wartości marki:
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało
Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data
Bardziej szczegółowoczynny udział w projektowaniu i implementacji procesów produkcyjnych
Inżynier Procesu Zarobki: min. 3500 zł brutto (do negocjacji) czynny udział w projektowaniu i implementacji procesów produkcyjnych określenie cyklu produkcyjnego opis działań produkcyjnych dla nowych projektów,
Bardziej szczegółowoNadajemy pracy sens. Business case study. ValueView w SGB Banku SA, czyli o nowatorskim podejściu do pomiaru rentowności zadań stanowisk i procesów.
Business case study ValueView w SGB Banku SA, czyli o nowatorskim podejściu do pomiaru rentowności zadań stanowisk i procesów. Kraków 2016 Historia naszego Klienta SGB Bank SA Bank SGB Banku SA stanął
Bardziej szczegółowoCo matematyka może dać bankowi?
Co matematyka może dać bankowi? Biznes zakres pracy matematyków Pomiar i analiza miar detalicznych procesów kredytowych i ubezpieczeniowych, inicjowanie działań zapewniających poprawę efektywności i obniżenie
Bardziej szczegółowoEkspert komunikacji wizualnej. Oferta kampanii SMS/MMS, Mobile Advertising
Ekspert komunikacji wizualnej Oferta kampanii SMS/MMS, Mobile Advertising Dlaczego kampania SMS/MMS? Odkryj korzyści, które dają innowacyjne narzędzia Mobile Advertising Wyjątkowe zalety Mobile Advertising:
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoPierwsze wdrożenie SAP BW w firmie
Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe
Bardziej szczegółowoAnalityk i współczesna analiza
Analityk i współczesna analiza 1. Motywacje 2. Analitycy w IBM RUP 3. Kompetencje analityka według IIBA BABOK Materiały pomocnicze do wykładu z Modelowania i Analizy Systemów na Wydziale ETI PG. Ich lektura
Bardziej szczegółowoPOLITYKA PRYWATNOŚCI sklepu
POLITYKA PRYWATNOŚCI sklepu www.watch2love.pl Podanie danych osobowych, a także zgoda na ich przetwarzanie są całkowicie dobrowolne. Wszelkie przekazane nam dane osobowe są przetwarzane wyłącznie w zakresie
Bardziej szczegółowoChmura prywatna i publiczna sposób na efektywniejsze wykorzystanie środowisk IT
Chmura prywatna i publiczna sposób na efektywniejsze wykorzystanie środowisk IT Waldemar Kessler Managed Services Sales Leader, Global Technology Services Agenda Chmura dziśi jutro -oczekiwania rynku Kryzys
Bardziej szczegółowoOcena wiarygodności finansowej kontrahentów w procesie podejmowania decyzji o przyznaniu kredytu kupieckiego i warunkach jego udzielania
Ocena wiarygodności finansowej kontrahentów w procesie podejmowania decyzji o przyznaniu kredytu kupieckiego i warunkach jego udzielania Adam Janczewski Absolwent Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie 13-letnie
Bardziej szczegółowoCUSTOMER SUCCESS STORY
D ATA W A L K CUSTOMER SUCCESS STORY Scentralizowana informacja o posiadanych produktach w Banku Zachodnim WBK Siłę elastycznego modelu danych DataWalk poznaliśmy w pełni pod koniec wdrożenia. Zdecydowaliśmy
Bardziej szczegółowoBudowanie wartości klienta
Budowanie wartości klienta Jak odbić od brzegu prostych programów lojalnościowych i nawigować po oceanie danych? Kraków, Kwiecień 2015 Pytania wprowadzające Czy i w jakiej formie program lojalnościowy
Bardziej szczegółowoenxoo properto Kompleksowy system do zarządzania sprzedażą i wynajmem nieruchomości
enxoo properto Kompleksowy system do zarządzania sprzedażą i wynajmem nieruchomości Szybka i trafna ocena potrzeb nabywców nieruchomości Pełen obraz procesu sprzedaży oraz umiejętność kontroli całego procesu
Bardziej szczegółowoProjektowanie interakcji
Projektowanie interakcji K2 User Experience www.k2.pl/ux Tytuł dokumentu: k2-projektowanie_ux-oferta.pdf Data: 21 sierpnia 2009 Przygotowany przez: Maciej Lipiec Maciej Lipiec User Experience Director
Bardziej szczegółowoWstęp do zarządzania projektami
Wstęp do zarządzania projektami Definicja projektu Projekt to tymczasowe przedsięwzięcie podejmowane w celu wytworzenia unikalnego wyrobu, dostarczenia unikalnej usługi lub uzyskania unikalnego rezultatu.
Bardziej szczegółowoINTERNATIONAL CONSULT jest firmą świadczącą usługi doradcze głównie dla małych i średnich przedsiębiorstw.
Kim jesteśmy INTERNATIONAL CONSULT jest firmą świadczącą usługi doradcze głównie dla małych i średnich przedsiębiorstw. Wykorzystując wieloletnie doświadczenie z zakresu zarządzania przedsiębiorstwem,
Bardziej szczegółowoRola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy
Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która
Bardziej szczegółowoAnalityka danych & big data
TomaszJangas.com Analityka danych & big data 15 października 2017 W tym artykule opiszę architekturę, jaka często wykorzystywana jest dzisiaj w środowiskach do analityki danych w wielu różnych organizacjach
Bardziej szczegółowoSzanowni Państwo. Tomasz Dziobiak Urszula Gradowska
Witamy w DBMS Szanowni Państwo Obecne 90% zasobów danych w przedsiębiorstwach powstało w ciągu ostatnich dwóch latach, ale tylko 1% z posiadanych danych jest wykorzystywanych do budowy wiedzy o kliencie.
Bardziej szczegółowoREAL TIME BUSINESS INTELLIGENCE REALNY ROZWÓJ BIZNESU. STUDIUM PRZYPADKU W OBSZARZE MARKETINGU RADOSŁAW GRABIEC SAS INSTITUTE
REAL TIME BUSINESS INTELLIGENCE REALNY ROZWÓJ BIZNESU. STUDIUM PRZYPADKU W OBSZARZE MARKETINGU RADOSŁAW GRABIEC SAS INSTITUTE REAL TIME BUSINESS INTELLIGENCE ZAGADNIENIA Co jest potrzebne do realizacji
Bardziej szczegółowoAplikacje Dynamics 365.
Microsoft Dynamics 365 to usługa dająca możliwość wyboru. Połączenie aplikacji biznesowych w tym CRM i ERP na jednej platformie pozwala rozwijać firmę na własnych warunkach. Możesz dodawać aplikacje wraz
Bardziej szczegółowoMARKETING I KOMUNIKACJA RYNKOWA
KIERUNEK MARKETING I KOMUNIKACJA RYNKOWA (I S, II S, I NS, II NS)* Kierunek ten, unikatowy w południowej Polsce, został przygotowany z myślą o kształceniu wysokiej klasy specjalistów z zakresu marketingu.
Bardziej szczegółowoTematy prac dyplomowych inżynierskich
inżynierskich Oferujemy możliwość realizowania poniższych tematów w ramach projektu realizowanego ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Najlepszym umożliwimy realizację pracy dyplomowej w połączeniu
Bardziej szczegółowoPRZEDSIĘBIORCZOŚĆ KONKURS DLA LICEALISTÓW
PRZEDSIĘBIORCZOŚĆ KONKURS DLA LICEALISTÓW Zadaniem jest kompleksowe przygotowanie strategii marketingowej dla nowo powstałego sklepu internetowego z regionalnym rękodziełem i pamiątkami, która pozwoli
Bardziej szczegółowoJak wybrać 45 najlepszych. prezentacji na FORUM?
Jak skutecznie dotrzeć do Klienta? Multikanałowa, zintegrowana komunikacja i wiedza Jak wybrać 45 najlepszych kluczem do sukcesu w Internecie. prezentacji na FORUM? Na przykładzie case study Neckermann
Bardziej szczegółowoBusiness Intelligence
Business Intelligence Paweł Mielczarek Microsoft Certified Trainer (MCT) MCP,MCSA, MCTS, MCTS SQL 2005, MCTS SQL 2008, MCTS DYNAMICS, MBSS, MBSP, MCITP DYNAMICS. Geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoOptymalizacja Automatycznych Testów Regresywnych
Optymalizacja Automatycznych Testów Regresywnych W Organizacji Transformującej do Agile Adam Marciszewski adam.marciszewski@tieto.com Agenda Kontekst projektu Typowe podejście Wyzwania Cel Założenia Opis
Bardziej szczegółowoSkuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji. Artur Kowalski Prometriq
Skuteczna Strategia CRM - wyzwanie dla organizacji Artur Kowalski Prometriq Wrocław, 19-11-2009 Jest tylko jedna strategia sukcesu Polega ona na precyzyjnym zdefiniowaniu docelowego odbiorcy i zaoferowaniu
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowonetsprint Firma i produkty artur.banach@netsprint.eu 1
netsprint Firma i produkty artur.banach@netsprint.eu 1 Oferta artur.banach@netsprint.eu 2 Sieć kontekstowo-behawioralna Adkontekst największa polska sieć reklamy kontekstowej umożliwiająca emisję reklam
Bardziej szczegółowoANALITYKA INTERNETOWA
ANALITYKA INTERNETOWA Oferta cyklicznych analiz ruchu w witrynie www KILKA SŁÓW O NAS Zapraszamy do świata Yetiz Interactive, miejsca w którym kreacja, technika i marketing internetowy łączą się, aby dostarczyć
Bardziej szczegółowoP.H. "Alfa Elektro" Sp. z o.o. PREZENTACJA FIRMY
P.H. "Alfa Elektro" Sp. z o.o. PREZENTACJA FIRMY Sonepar w liczbach 44 KRAJE NA 5 KONTYNENTACH NR 1 W 14 KRAJACH 43,000 PRACOWNIKÓW SPRZEDAŻ 20.2 MILIARDÓW EURO 2,800 ODDZIAŁÓW Sieć Sprzedaży Sonepar 1984
Bardziej szczegółowoCASE STUDY SUKCES KAMPANII NAPĘDZANEJ DANYMI DLA MARKI RAINBOW
CASE STUDY SUKCES KAMPANII NAPĘDZANEJ DANYMI DLA MARKI RAINBOW www.hitspot.media 1 Kluczem do sukcesu w kampanii dla marki Rainbow było zrozumienie potrzeb klienta i stworzenie mechanizmu umożliwiającego
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH
Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych
Bardziej szczegółowoRynek marketing technologies w Polsce. Czerwiec 2015
Rynek marketing technologies w Polsce Czerwiec 2015 Wprowadzenie Niniejszy raport przedstawia wyniki badania zrealizowanego wśród użytkowników technologii marketingowych tj. rozwiązań online działających
Bardziej szczegółowoAdministratorem danych osobowych RehShop.pl (dalej Administrator), czyli odpowiedzialnym za zapewnienie bezpieczeństwa Twoim danym osobowym jest:
Polityka prywatności Polityka prywatności RehShop.pl Podanie danych osobowych, a także zgoda na ich przetwarzanie są całkowicie dobrowolne. Wszelkie przekazane nam dane osobowe są przetwarzane wyłącznie
Bardziej szczegółowoSAP Field Service Management Jakość obsługi serwisowej pod lupą
ŁĄCZY NAS TWÓJ SUKCES SAP Field Service Management Jakość obsługi serwisowej pod lupą Budowanie przewagi konkurencyjnej przybliża firmy do celu jakim jest większy zysk i udział w rynku czy niższe koszty
Bardziej szczegółowoLaunch. przygotowanie i wprowadzanie nowych produktów na rynek
Z przyjemnością odpowiemy na wszystkie pytania. Prosimy o kontakt: e-mail: kontakt@mr-db.pl tel. +48 606 356 999 www.mr-db.pl MRDB Szkolenie otwarte: Launch przygotowanie i wprowadzanie nowych produktów
Bardziej szczegółowoAtena.Portal Kredytów Kupieckich Pełna obsługa ubezpieczenia wierzytelności
Wsparcie dla klienta i underwritera Atena.Portal Kredytów Kupieckich Pełna obsługa ubezpieczenia wierzytelności Czołowy dostawca TOP provider of IT solutions for insurance Pierwszy dostawca IT dla ubezpieczeń
Bardziej szczegółowoDopasowanie IT/biznes
Dopasowanie IT/biznes Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes HARVARD BUSINESS REVIEW, 2008-11-01 Dlaczego trzeba mówić o dopasowaniu IT-biznes http://ceo.cxo.pl/artykuly/51237_2/zarzadzanie.it.a.wzrost.wartosci.html
Bardziej szczegółowoSystemy informatyczne orężem walki sprzedawcy energii w walce o klienta. Warszawa 06.06.2008
Systemy informatyczne orężem walki sprzedawcy energii w walce o klienta Warszawa 06.06.2008 Agenda wystąpienia Zachowania Sprzedawców Energii w obliczu deregulacji; Różne wizje postawy konkurencyjnej w
Bardziej szczegółowoResponsive Web Design:
Responsive Web Design: jeden serwis, wiele urządzeń Konferencja i warsztaty 23.01.2014 Poznań Organizator: Polski reprezentant UXAlliance Zaprojektowaliśmy responsywne serwisy między innymi dla: Responsive
Bardziej szczegółowoPOLITYKA PRYWATNOŚCI
POLITYKA PRYWATNOŚCI Polityka prywatności Alama24.pl Podanie danych osobowych, a także zgoda na ich przetwarzanie są całkowicie dobrowolne. Wszelkie przekazane nam dane osobowe są przetwarzane wyłącznie
Bardziej szczegółowoRaport oceny kompetencji
Symulacje oceniające kompetencje Raport oceny kompetencji Rut Paweł 08-01-2015 Kompetencje sprzedażowe dla efactor Sp. z o.o. Dane osobowe Rut Paweł CEO pawel.rut@efactor.pl more-than-manager.com 2 z 13
Bardziej szczegółowoOdkryj w danych to, co najważniejsze
Odkryj w danych to, co najważniejsze W erze data lake ów posiadanie bazy danych jest absolutnym minimum dla efektywnego prowadzenia biznesu, szczególnie w Sieci. Każda dobrze zarządzana, nowo utworzona
Bardziej szczegółowoSzkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków
Szkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków 14 listopada 2018 r 8:45-12:45 Warszawa https://alterdata.evenea.pl "Dzisiaj praca analityka składa się w 15% z analizowania. Cała reszta czynności
Bardziej szczegółowoMARVIPOL CASE STUDY. Nowy poziom analityki Efektywniejsze dotarcie. Klient: MARVIPOL Działania: Integracja analityki online
MARVIPOL CASE STUDY Nowy poziom analityki Efektywniejsze dotarcie Klient: MARVIPOL Działania: Integracja analityki online SYTUACJA WYJSCIOWA Marvipol Dla tych, którzy chcą od życia więcej Spółka Marvipol
Bardziej szczegółowoMARKETING-MIX POZNAJ KLUCZOWE TEORIE MARKETINGOWE
MARKETING-MIX POZNAJ KLUCZOWE TEORIE MARKETINGOWE PUBLIKACJA CONQUEST CONSULTING 2018 Marketing, czyli Proces zarządzania odpowiedzialny za rozpoznanie, przewidywanie i zaspokajanie wymagań klientów w
Bardziej szczegółowoP.H. "Alfa Elektro" Sp. z o.o. PREZENTACJA FIRMY
P.H. "Alfa Elektro" Sp. z o.o. PREZENTACJA FIRMY Misja: Najlepsze rozwiązania elektrotechniczne we właściwym miejscu i czasie. Wizja: Być firmą pierwszego wyboru dla klientów i pracowników, łączącą kompetencje
Bardziej szczegółowoPOLITYKA PRYWATNOŚCI
POLITYKA PRYWATNOŚCI Polityka prywatności SklepikDzieciecy.pl Podanie danych osobowych, a także zgoda na ich przetwarzanie są całkowicie dobrowolne. Wszelkie przekazane nam dane osobowe są przetwarzane
Bardziej szczegółowoECM (Environmental Compliance Management)
ECM (Environmental Compliance Management) Usługa dedykowana polskim eksporterom wprowadzającym produkty na rynki Unii Europejskiej Warszawa, 31/03/2015 Inne spojrzenie na bezpieczeństwo firmy ECM Optymalizacja
Bardziej szczegółowo> funkcjonalność aplikacji
Oferowane przez Bankier.pl narzędzie umożliwia pracownikom Banku porównanie jakości i istotnych cech swoich produktów z podobnymi oferowanymi przez inne Banki. Bazy danych o produktach finansowych aktualizowane
Bardziej szczegółowoZmień taktykę przejdź do ofensywy! Staw czoła cyfrowej transformacji!
Zmień taktykę- przejdź do ofensywy. Staw czoła cyfrowej transformacji. Zmień taktykę przejdź do ofensywy! Staw czoła cyfrowej transformacji! Prezentacja wyników badania IDC w Polsce na tle badań globalnych
Bardziej szczegółowoKrótka historia wielu korzyści.
CASE STUDY Jak bank Credit Agricole wdrożył system zakupowy. Krótka historia wielu korzyści. Credit Agricole Bank Polska S.A. Credit Agricole Bank Polska to bank, który uważnie słucha klientów i buduje
Bardziej szczegółowoIII Etap konkursu TWOJA FIRMA TWOJA SZANSA NA SUKCES
PROTECT DNA OF YOUR BUSINESS BUSINESS CONTINUITY INCIDENT AND RISK MANAGEMENT REAL TIME ENTERPRISE III Etap konkursu TWOJA FIRMA TWOJA SZANSA NA SUKCES Warszawa 11.05.2011 Projekt współfinansowany przez
Bardziej szczegółowoAnalityka internetowa w Polsce A.D. 2014. Trendy i prognozy na najbliższe miesiące wybrane przez ekspertów Bluerank
Analityka internetowa w Polsce A.D. 2014 Trendy i prognozy na najbliższe miesiące wybrane przez ekspertów Bluerank Obecnie: Bez pomiaru nie ma zarządzania. Gdzie: - Peter Drucker, guru zarządzania Dane
Bardziej szczegółowoDOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:
DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: JAKIE PROBLEMY ROZWIĄZUJE BI 1 S t r o n a WSTĘP Niniejszy dokument to zbiór podstawowych problemów, z jakimi musi zmagać się przedsiębiorca, analityk,
Bardziej szczegółowoMAKSYMALIZACJA RENTOWNOŚCI HANDLU DETALICZNEGO
MAKSYMALIZACJA RENTOWNOŚCI HANDLU DETALICZNEGO w drodze badania ruchu klientów i aktywności sprzedawców Andrzej Bochacz www.k2online.pl Tematy O K2online.pl Definicje Przykład przeciętnego salonu Fotografia
Bardziej szczegółowoAnalityka danych w środowisku Hadoop. Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017
Analityka danych w środowisku Hadoop Piotr Czarnas, 5 czerwca 2017 Pytania stawiane przez biznes 1 Jaka jest aktualnie sytuacja w firmie? 2 Na czym jeszcze możemy zarobić? Które procesy możemy usprawnić?
Bardziej szczegółowo