Решения по задачам
Ниже приведено краткое описание реализованных проектов и примеров консалтинговых решений по основным управленческим бизнес-задачам. Конечно же, это лишь малый круг возможного применения статистических методов и методов интеллектуального анализа данных (data mining) для оптимизации бизнес-процессов и роста прибыли. В каждой конкретной компании в зависимости от сферы ее деятельности может быть своя специфика применения многообразия статистических методов. Вы можете запросить консультацию о возможности решения вашей задачи с помощью средств бизнес-аналитики, а также заказать независимую экспертизу в Центре Статистического Анализа предлагаемых аналитических решений ваших партнеров, сотрудников или системных интеграторов аналитических программ.
Управление маркетингом
Типичные маркетинговые задачи, решение которых не возможно без статистического анализа и методов data mining: анализ конкурентов, сегментация клиентской базы, построение профилей клиентов, поиск наиболее доходных рыночных ниш, повышение лояльности клиентов, уменьшение оттока клиентов, моделирование выбора покупателей, проведение потребительских тестов и др. Ниже приведено краткое описание одного из таких проектов.
Сегментация клиентской базы розничной сети магазинов
Главная цель проводимого анализа – подготовить аналитическую базу для принятия решения по количеству уровней накопления для запуска бонусной программы лояльности для сети магазинов.
Управление продажами
Наиболее распространенные задачи с применением статистических методов для управления продажами: анализ и прогноз продаж по видам продуктов и рынку в целом, выявление факторов роста продаж, оценка эластичности спроса на изменения цен и других факторов, определение сценариев развития рынка и планирование продаж в соответствие с ними.
Ниже приведен пример реализации проекта построения прогнозных моделей для международной фармацевтической компании.
Построение прогнозных моделей рынка
Целью проекта было построение прогнозных моделей продаж по основным брендам безрецептурных и рецептурных препаратов и всего рынка в целом в РФ.
Управление запасами
Классические задачи управления запасами, требующие применения методов прогнозной аналитики, следующие: анализ и прогноз остатков на складах, моделирование остатков на складах, оценка оборачиваемости товарных запасов, оценка эффективности товарных запасов по группам номенклатуры, оценка спроса на продукцию для планирования запасов, и в итоге оптимизация товарных запасов на складах. Ниже приведен пример консалтингового проекта для подразделения закупок и управления МТР (материально-технических ресурсов) дочерней снабженческой компании нефтегазового холдинга.
Оптимизация товарных запасов
Цель реализации проекта – увеличение ключевых показателей работы (KPI) отдела МТР.
Управление производством
Современное успешное производство не может обходиться без методов промышленной статистики: анализа производственных процессов, контроля качества продукции, планирования эксперимента. Современные стандарты производственного менеджмента для поддержания конкурентоспособности в условиях цифровой экономики требуют применения концепции "шесть сигма" (six sigma). Ниже приведено краткое описание примера использования методов промышленной статистики для управления качеством при производстве продуктов одной мультибрендовой международной компании на рынке FMCG.
Выявление резервов улучшения качества продукции
Основная цель проводимого анализа – понять отличается ли показатель качества продукции от "золотого стандарта" головной компании, а также выявить факторы, влияющие на качество готовой продукции.
Управление рисками
Управление рисками невозможно без математики и статистики. Типичные ситуации, когда используются статистические методы: общий анализ рисковых ситуаций, выявление факторов риска и построение моделей стресс-тестирования, моделирование рисковых ситуаций, построение скоринговых моделей, банковский скоринг. Ниже приведен пример консалтингового проекта для системообразующего банка.
Построение скоринговых моделей
Необходимо было построить классическую аппликационную модель (application-scoring) для оценки вероятности дефолта заемщиком на стадии выдачи кредитов (целевая переменная NPL90+), а также поведенческую скоринговую модель (behavioral-scoring), оценивающую вероятность дефолта заемщика (PD) в течение года в соответствии с новым стандартом МФО 9 (IFRS 9), по двум кредитным продуктам Банка.
Управление финансами
Статистический анализ помогает эффективному управлению финансами за счет постоянного мониторинга хозяйственной деятельности, например: анализа и прогнозирования результатов хозяйственной деятельности; моделирования ключевых показателей деятельности компании: прибыли, рентабельности, себестоимости, продаж и др. Ниже приведен один из примеров решенных задач.
Разработка эффективной модели работы предприятия
Цель анализа – провести комплексный статистический анализ деятельности производственного предприятия на основе финансовых показателей продаж и предложить схему по оптимизации бизнес-процессов для увеличения эффективности работы компании.