admin

admin

Записей (237), комментариев (66)

Нет информации об авторе

Записи автора admin

Кейсы для байеров и селлеров ТВ рекламы

0

Недавно мы тут решали интересный кейс для одного из сейлз хаусов крупного ТВ оператора. Ну прежде всего мы научились парсить сложные логи (ну не то, чтобы не умели, но теперь умеем гораздо больше), измерять различные метрики (охват, аудитория, различные удельные статистики смотрения в разрезе эфирных событий, в различных срезах и т.д.), набирать панельные данные, делать различные коррекции.
Кроме этого, мы научились восстанавливать профиль домохозяйства по смотрению, определять количество зрителей, их состав, количество детей, наличие пенсионеров и домохозяек, половозрастной состав, занятость. В общем все что так или иначе должно позволить более точечно таргетировать аудиторию.
Во время исследования, было сделано немало открытий относительно профиля смотрения различных групп пользователей, что смотрит молодежь, что смотрят люди старшего возраста. Некоторые мифы улетучились, стоило взглянуть на данные и результаты получились очень необычными. Когда анализировали смотрение по времени суток, натолкнулись на очень необычные результаты, скажу я вам, вот не все группы смотрят ТВ в прайм тайм, а реклама самая дорогая. Отсюда есть множество путей оптимизации для байеров. В общем можно прилично минимизировать бюджеты выхватив нужную аудиторию в некоторых телеканалах за дешево, обеспечив более точечный таргетинг. Поэтому если вы покупаете рекламу и бюджеты не резиновые, мы точно сможем вам помочь.

Уверен, что среди моих знакомых есть и те кто развивает ТВ)) И вам тоже сможем помочь зарабатывать больше и тратить меньше. Выделить метрики, которые смогут в лучшем свете представить аудиторию, профили смотрения, интересы, состав домохозяйств и многое другое. Для задач внутреннего upsell-а самый правильный механизм. А может кому-то рекомендательную систему нужно построить по продвижению контента, тоже поможем. А для задачи оптимизации контента такие метрики просто незаменимы, а иногда нужны и просто поторговаться с правообладателем.

А может кому-то просто интересно развивать Data продукты, которые будут помогать как байерам так и селлерам. Даже с минимальным охватом региона и небольшой долей рынка, можно давать достаточно репрезентативные оценки по смотрению и добиваться хорошей качественной оценки аудитории.

Кого натолкнул на мысль, пользуйтесь на здоровье, а кому нужна помощь, велкам в ЛС, поможем обеспечить быстрый старт и дадим импульс к развитию.
PS На картинке профиль смотрения одной из групп, многое непонятно и зашифровано в справочниках)) Но какие-то вещи очень даже понятны и были получены в результате обогащения сложных и непонятных конструкций в логах.

Удачи Вам, будьте более успешны!

Как оптимизировать работу контакт центра?

0

Любая компания, которая имеет собственный контакт-центр сталкивается с множеством вызовов, которые перед ней стоят. Основная задача — это наличие ресурса для решения всех задач. В часы наибольшей загрузки ресурса всегда не хватает и приходится передавать на аутсорсинг, если контакт центр занимается обслуживанием или привлекать дополнительный ресурс во вне, если контакт центр занимается сбором задолженности или продажами. Внешний контакт центр больше заинтересован работать по минутам, нежели за результат. Если такой контакт центр работает за результат, то это хорошо, если поминутно, то у него нет никакого интереса делать больше за меньшие деньги.

На мой взгляд каждый контакт центр должен задать себе простой вопрос — а на сколько эффективно используется текущий ресурс. Например, посчитать время, проведенное операторами на трубке к общему временному фонду, это первый момент, а второй момент вообще понять, а все ли операторы одинаково эффективны на 1 сделанный звонок. Если в первом случае этот показатель от 60%, а во втором случае все одинаково эффективны, поздравляю, вы из тех, кто действительно работает неплохо, но есть те кто и 95% показывает, это вообще очень круто!

НО! Если эти показатели ниже и есть разрыв между лучшими и худшими операторами, я вас поздравляю у вас есть огромный потенциал для увеличения эффективности. Если в первом случае вам нужно разбираться с непродуктивной потерей времени, то во втором случае нужно понять, что же делают лучшие операторы, чего не делают худшие. Конечно, вы можете их прослушивать, давать какие-то рекомендации, если у вас немного звонков, тогда эти рекомендации сразу дадут ощутимый прирост. Но если звонков миллионы, то традиционной прослушкой не обойтись и нужно использовать более интеллектуальные подходы.

В данном случае речь идет об использовании алгоритмов NLP (Natural Language Processing), которые помогают размечать тексты операторов и далее уже на основе размеченных текстов оптимизировать диалоги худших (выдавая рекомендации) приводя их к лучшим. О том как мы решали такую задачу я расскажу в другой заметке.

А стоит ли овчинка выделки, зачем так заморачиваться, почему нельзя просто послушать и дать рекомендации?

Раньше мы так и делали, но когда в одном из кейсов сравнили результаты ручной разметки речевых скриптов операторов, в результатами автоматической разметки с помощью алгоритмов text mining, получили разную картину и результат автоматической разметки оказался более полным, потому как позволяет проанализировать больше информации и выделить все самые возможные и невозможные ситуации и сформировать более полные рекомендации по изменению операторов.

Что это вообще дает? Основной эффект вы получаете практически сразу же, с тем же ресурсом вы начинаете делать намного больше.

Например, для одного из кол центра проведя такую работу и проведя пилотный проект после разработанных рекомендаций, мы сравнили результаты контрольной и пилотной группы, и получили колоссальные результаты практически сразу же, а именно конверсия из звонков в результативные звонки с подтвержденной оплатой увеличилась на 18%, а сумма платежа увеличилась более чем в 2 раза. Неплохо притом же ресурсе получить такой прирост.

Также глубокий анализ кол-центра позволяет вам увидеть непродуктивную потерю времени операторов и провести соответствующую работу по корректировке поведения операторов и техники, которая иногда тоже вносит свою лепту в непродуктивность процесса.

Если вам интересно провести такой анализ и увеличить эффективность работы кол-центра, то я с удовольствием вам помогу.

Для заявки на проведение этой работы, обращайтесь на admin@fsecrets.ru. Проведем аудит и предложим мероприятия по повышению эффективности.

Удачи вам и эффективных решений!

Как оптимизировать затраты и бюджет на закупку?

0

Продолжаем темы Data Driven Optimization. Поговорим про оптимизацию затрат и управление поставщиками.
Любая закупка генерирует затраты организации и чем лучше компания управляет этим процессом, тем более она эффективна. А я могу вам сказать, что на рынке эта область очень незрелая и с точки зрения обеспечения аналитики сильно отстает от коммерческой функции и это значительная точка роста для вашего бизнеса.

Аналитических кейсов в этой теме с финансовым эффектом очень много, причем как в коммерческих организациях, так и государственных заказчиках.

Давайте рассмотрим несколько кейсов на каждом из этапов:
1. Формирование и оптимизация бюджета закупки – задача определения оптимального объема закупки на основе расходования материалов, на выходе сбалансированный бюджет закупок на N месяцев вперед.
2. Оценка волатильности цены и подбор оптимального сезона для закупки, некоторые товары имеют сезонный спрос. Определение сезонов с наименьшей ценой позволяет здорово оптимизировать затраты.
3. Проверка поставщиков – на аффилированность (явная, неявная — сговор), на надежность (возможности выполнить условия конкурса/потенциальное банкротство, отсутствие претензий со стороны третьих лиц, одновременное участие в большом объеме закупок).
4. Подбор поставщиков также ваша задача, важно сформировать пул надежных поставщиков по каждой номенклатуре закупаемой продукции. И никакого нарушения, если вы просто помимо открытого конкурса, отправляете уведомления еще и по своему списку, гарантируя себе, что закупка точно состоится и вы не потеряете время впустую.
5. Выявление подозрительных конкурсов – нужно проводить регулярный мониторинг подозрительных конкурсов через интегральную оценку по надежности поставщика, цене, длительности, снижении цены от первоначальной, отклоненным заявкам, подозрению на сговор и пр. Тогда настроенные контроли, позволят вам на ранних этапах выявить риски.
6. Контроль над уровнем цен – тут важно по каждой номенклатуре проводить регулярный анализ цен поставщиков на основе открытой информации на сайте, каталогах, или запрашивать предложения с определенной частотой. В этом случае вы будете точно понимать рынок и возможную цену. И тут детальные номенклатуры очень важны, потому как изменение на 1 букву в индексе может привести к увеличению цен в три раза, и вам отгрузят товар с бантиком, который вам не нужен, но задорого.
7. Контроль над объемом закупаемой продукции – вы не допускать затоваривание склада, информируя если объем закупаемых товаров слишком большой (в погоне за минимальной ценой покупается слишком большая партия товаров), либо наоборот объем закупаемой продукции слишком низок (что приводит к дорогой закупке).
8. Контроль над видами закупаемой продукции – ведите реестр товаров заменителей/наличия их на складах/ближайших складах, это позволяет оптимизировать бюджет закупок. Если покупаете технологические товары и услуги, важно отслеживать тренды, все быстро меняется, появляются новые более дешевые технологии, иногда малоизвестные вендоры поставляют более качественные продукты.
9. Объединение закупок между филиалами либо шэринг закупки на паях – самый изящный способ сэкономить, это купить партию, договорившись с кем-то кому нужна такая же продукция.

Далее когда вы купили, потратили деньги, это не значит что уже нужно расслабиться, начинается самое интересное это управление затратами:
1. Вы можете оптимизировать затраты на хранение
2. Можете пересматривать цену если арендуете какой-то ресурс/помещение/пользуетесь услугами. Рынок не стоит на месте и важно проводить работу по мониторингу рынка регулярно, это вам может дать достаточно большую экономию.

Давайте приведу несколько примеров, когда сложно выявить превышение затрат, но можно. Анализируя расходные договора на аренду и покупку ресурсов, я выявлял такие кейсы:
1. Закуплены коммутаторы с количеством портов много больше рынка конкретного региона, это иногда может быть дом, иногда подъезд, а иногда и целый населенный пункт.
2. Закуплены каналы на 50% превышающий нужный объем со скидкой 20% за единицу. То есть вроде бы дешевле на 1 Мбит, но все равно потратили лишних денег, иногда и просто скидку получили, остались в тех же деньгах, хотя могли бы сэкономить. Эксплуатация очень часто перестраховывается и не отслеживает рынок, рынок может быть падающим, а технари планируют развитие.
3. Критичный анализ утилизации ресурсов — вообще проанализируйте чем забиты ваши каналы, я находил и убыточный трафик и технологический трафик, который можно было пускать по дешевому маршруту, но так исторически сложилось.
4. Посмотрите критично на резервирование — я иногда находил такие маршруты, которые по 3 раза зарезервированы было по разным маршрутам.
5. Просто старые договора на аренду, по которым цены снизились на рынке в 3 раза, вроде сумма небольшая поэтому никто не обращает внимание.
6. Использование самого дорогого маршрута для пропуска — вроде бы и канал забит, но переключение трафика на дешевый маршрут и отказ от дорогого приносит дополнительную экономию.
И на самом деле много что еще.

А вы когда-нибудь анализировали прейскуранты Западных IT вендоров — у некоторых они составлены так, чтобы вы никогда в этом не разобрались, а у некоторых содержат более 1000 страниц. А мы в этом очень хорошо разбираемся и знаем как не переплачивать за то, что вам не нужно.

Поверьте если вы проведете эту работу, а по хорошему ее еще и автоматизировать можно, вы получите очень качественный прирост маржинальности и окупите систему к моменту запуска ее в эксплуатацию.

Если вам интересна эта тематика — тогда вам сюда http://fsecrets.ru/service/

Хотите оставаться в теме самых интересных кейсов применения больших данных, подписывайтесь на telegram-канал https://t.me/fsecrets

Новые услуги аутстаффинга функций аналитики

0

Уважаемые читатели и друзья, как вы наверное знаете я занимаюсь внешним консалтингом по аналитике много лет, но больше занимался этим для души или когда просили знакомые. За годы работы было накоплено столько интересных бизнес-кейсов по аналитике и монетизации данных с доказанным финансовым эффектом в организациях самого разного профиля и отраслей, что хочется придать новый импульс и выйти на рынок аутстаффинга аналитических услуг. Я даже добавил новый раздел УСЛУГИ, где достаточно подробно описал услуги и возможный формат взаимодействия.
Почему я думаю, что это будет востребовано:
1. Рынок аналитики, особенно продвинутой аналитики переживает какой-то сумасшедший бум, все Заказчики начинают говорить об искусственном интеллекте. Новый очередной hype. Но мало кто четко может сформулировать а что же это такое.
2. Профессиональной аналитикой занимается несколько компаний, но все они настолько перегружены крупнейшими Заказчиками, что практически не смотрят в крупные, средние и небольшие организации. При этом ставка специалиста доходит до каких-то огромных размеров, а средний чек проекта улетает до небес. Мне хочется изменить эту ситуацию и я верю, что есть достаточно большой слой Заказчиков, которые смогут получить все преимущества от самых современных аналитических инструментов, но в понятных для Заказчика бизнес-терминах и гарантированной финансовой выгоды. Вашими проектами де факто больше занимаются стажеры или вчерашние студенты, а не профессионалы, которые выстраивали эту функцию, потому что от них требуют масштабирования бизнеса и спрос сильно опережает предложение.

3. К сожалению, не лучшие времена и в образовании. Слишком много стало курсов по Machine Learning и AI, как очных так и заочных. Но к сожалению, не все даже понимают класс задач, который они решают, не могут сформулировать математическую постановку задачи и бизнес-эффект от внедрения. Я сам много раз приглашал на собеседование таких специалистов и к моему большому сожалению, я понимаю, что и качество самого такого дистанционного образование оставляет желать лучшего.

4. Я более консервативен в выборе инструментов и при выборе инструментов исхожу из соотношения цена/качество/простота внедрения/сроки/финансовый эффект. И никогда не буду вам рекомендовать решать задачу с помощью многослойной нейронной сети, только потому что это модно. Я буду исходить из необходимости получить небольшой финансовый эффект сразу, чем строить космический корабль за несколько миллионов, сражаясь за сотую долю процента качества модели, и ДА, нейронная сеть не выиграет у классических алгоритмов при ограниченном наборе данных, как это обычно бывает. Но и любой операционный процесс нивелирует эффект от выигрыша.

5. У меня огромный накопленный проектный опыт с доказанным финансовым эффектом, которым вы можете воспользоваться.

6. Для меня более комфортно и выгодно выстраивать с Заказчиками длительные отношения, принося финансовую выгоду, нежели гнаться за разовым большим кушем с непонятной моделью окупаемости и длительным циклом продаж. Поэтому я стараюсь адекватно оценивать стоимость услуг, гарантируя выгоду при использовании такой модели по сравнению с традиционным наймом в штат.

7. Мне кажется такой формат более справедлив для Заказчика, аналитика на предприятии должна быть точкой роста, а не функцией поддержки отчетности. Поэтому я считаю, что аутстаффинг более справедлив с точки зрения оплаты.

8. Аутстаффера нельзя перекупить, если я заключил с вами договор, то я буду соблюдать все обязательства по нему, чего нельзя сказать о штатном специалисте.

9. Вы будете получать эффект с первых дней работы, чего не скажешь о штатном сотруднике, который сначала будет входить в должность, затем предметную область, потом будет учиться, потом ему станет скучно и он просто уйдет или его перекупят конкуренты. А это все деньги на подбор, удержание и т.д., при этом нет никакой гарантии, что он будет столь же мотивированным. Деньги мотивируют лишь на время. Аутстаффинг гарантированно вам будет стоить дешевле, чем подбор команды, который сможет хоть сколько-нибудь по количеству и качеству приблизиться в такому эффекту.

 

Поэтому если вы не знаете, какой потенциал скрывается в ваших данных, или вы чувствуете что можете больше но застряли на месте, можете смело обращаться ко мне. Я постараюсь помочь сделать качественный рывок в развитии аналитики и сделать ТОЧКОЙ РОСТА аналитику на предприятии и вы сможете похвастаться большими финансовыми успехами от развития продвинутой аналитики на предприятии перед конкурентами и коллегами по цеху.

 

Запросить расширенные материалы по услугам, примерам реализованных работ или связаться для уточнения вопросов можно по следующим контактам:

email: job@fsecrets.ru

Моб. +7 (985) 768 81 24,

Также со мной можно связаться через мессенджеры WhatsApp, Telegram, Viber, Facebook

 

Чуть подробнее о моем опыте можно почитать здесь

Осторожно! Маркетологи)

0

До чего же люди маркетологи пошли жадные! Я как-то ранее рассказывал как увеличивать средний чек за счет раздробления товара на более мелкие порции и увеличение цены на единицу продукции (мл, г, и т.д.). Я думал, я всякое повидал, но совсем недавно наткнулся на новый вид мошенничества маркетинговой акции — чем больше берешь, тем дороже за единицу. Удивительно, но стал обращать внимание, что такой подход распространен практически повсеместно. Видимо расчет на то, что пользователи ожидают объемной скидки на большее количество товара, но не тут-то было, на самом деле все наоборот, чем больше упаковку берешь, тем дороже товар за единицу и если раньше я видел только единичные случаи, которые возникали в следствии установления акционной цены на меньший объем товара, то сейчас я это вижу буквально на каждом шагу. И прямо бросается все это в глаза, ну что же такой подход тоже имеет место быть.
Маркетологам на заметку!
А простым покупателям — будьте бдительны!

Удачи вам!

PS Оказалось, что расчет на психологию покупателя, покупатель решит обмануть магазин и купить больше штук по 1-ой вещи, таким образом стимулируется продажа большего объема.

RSS лента автора admin
Вверх
Яндекс.Метрика