Публична лекция на PREDICTA

На 30.10.2014 г., гост на студентите от спец. Маркетинг в Стопанска академия бе г-н Антон Ненов, водещ консултант в PREDICTA Bulgaria.

Публична лекция Predicta-30.10.2014

В ауд. 8 на Ректората той изнесе публичната лекция на тема “Ефективен маркетинг с предиктивни модели в банковия сектор”. Лекторът ни представи необходимостта и ползата от аналитичното извличане на знания от данни (data mining) в съвременния маркетинг. Оказа се, че времето не беше достатъчно с оглед на въпросите, които възникнаха впоследствие. Ето и в кратки линии това, което остана най-дълбоко в нашето съзнание.
Фирмата е гръцка, в която има служители както от Гърция, така и от Румъния и България. Официалният език за работа е английски. След промяната в наименованието на фирмата през 2012г. ( от SPSS BI Bulgaria), се предприема нов подход към пазара на прогностични изследвания, който е обвързан с все по-голямата нужда от клиентоцентричност. Фирмата притежава 3 клона-в Атина, София и Букурещ. На самата лекция Антон Ненов ни представи различни видове анализи, които предлагат решения за големите клиентски бази (Data Mining). Клиенти на решенията на IBM SPSS специалистите са както правителствени, така и неправителствени организации. Може би се питате какво може да прогнозира държавата? Това може да бъде например вашият профил като данъкоплатец или дали като цяло сте платежоспособен. Няколко са основните фактори, които влияят върху пазара на прогностични анализи-загубата на доверие, развитието на технологиите, нивото на очакване на клиента, индивидуализацията при таргетиране и ЖЦ на клиента. Основните анализи, които се провеждат са Measurement Report Study, Rear-view mirror и Manually query your data. Също така Антон Ненов сподели с нас, че резултатите от изследванията е правилно да се рапортуват и на търговците на едро и/ли дребно, за да може да се обхване проблема по веригата и да се намали вероятността от случване на негативно за организацията събитие(CSR). Идеята при всички видове анализи е да се достигне до „сърцето“ на клиента, като му се направи 360-градусов профил. Във финансовия сектор тези данни биха могли да бъдат брой пъти, в които клиентът е имал взаимодействие с марката(Customer Interaction Management), брой пъти на транзакциите, интервал на плащанията, големина (Customer Transaction Management) и други.

IMG_0483

Важен момент по време на презентацията беше представянето на Churn, Affinity и Entity моделите. Първият вид модели се използват при извличането на информация от данни за запазване на клиенти и осъществяване на кросселинг. Всеки един клиент трябва да притежава рисков и стойностен профил. Високо рисковите клиенти и тези, които съществено допринасят за печалбата на компанията, трябва да бъдат задържани. Ефективността на задържането на клиенти се изпробва предварително с помощта тестова и контролна група, на базата на които се оценява резултата. Affinity моделите са насочени от своя страна към изучаване на свързаните покупки и оптимизирането на продажбите чрез промоционални техники. Entity моделите позволяват да се откриват фалшиви клиенти в базата данни чрез помощта на атрибути. Клиенти на PREDICTA с вече завършени проекти във финансовия сектор са Eurobank EFG и Piraeus Bank.

IMG_0468

Информацията е може би най-ценния настоящ и бъдещ актив на бизнеса. Тя непрекъснато увеличава своя обем и се нуждае от все повече специалисти за нейната обработка и анализ. От своя страна това е една от професиите на бъдещето, която между впрочем е много високо платена. Маркетинговите и пазарните анализатори са ключов потенциал, който е обект на търсене от много водещи компании. В съвременните условия на пазара на труда това е една чудесна възможност за реализация и кариерно развитие в областта на аналитичния маркетинг. Оставяме на Вас да прецените дали усилията или крайния резултат струват повече!

P.S. Междувременно ни стана известно, че Атнон Ненов е приел предоложението на най-водещата българска технологична компания Телерик, купена наскоро от американската Progress Software, базирана в Бедфорд.

Аватар

 

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *

Можете да използвате тези HTML тагове и атрибути: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>