Największe dostępne narzędzie to dane

Dzięki nim możesz wszystko

Predykcja Nieustający strumień informacji

Przedsiębiorstwa gromadzą coraz więcej danych. Mierzona, liczona i rejestrowana jest już niemal każda dziedzina życia. Dane powinny być traktowane jak surowiec. Bez odpowiedniej obróbki i analizy nie przedstawiają większej wartości. Powinny być przekształcone w informacje, a informacje w wiedzę. Ta z kolei stanowi bazę do wyciągnięcia właściwych wniosków i podjęcia odpowiednich decyzji. Implementacja właściwych decyzji przynosi firmie konkretne biznesowe korzyści.

Rozwiązania budowane przez Data Science Logic pozwalają na wykorzystanie potencjału danych dla rozwoju Twojego biznesu. Nie muszą Cię interesować zawiłości statystyki i machine learning. Istotne są konkretne korzyści jakie zaawansowana analityka może dać Twojemu biznesowi. Przekonaj się w jaki sposób Data Science Logic może pomóc Ci zyskać przewagę nad konkurencją.

Zrozumienie Interpretacja danych

Zanim dane będą mogły stanowić wartość dla przedsiębiorstwa muszą być właściwie zebrane, przygotowane i zagregowane. Oceniamy czy gromadzone są właściwe dane, rekomendujemy jakie dane i w jaki sposób zbierać. Tworzymy i wdrażamy mechanizmy czyszczenia i standaryzacji danych. Łączymy dane z wielu często rozproszonych źródeł wewnętrznych i wzbogacamy je danymi zewnętrznymi, które pozwalają na pełniejszą interpretację i wyciąganie pogłębionych wniosków.

Analiza danych musi być zawsze przeprowadzana w konkretnym kontekście biznesowym. Istotne jest zatem zrozumienie branży, rynku i samego przedsiębiorstwa. Organizujemy warsztaty, w trakcie których łączymy nasze doświadczenie z wewnętrzną wiedzą organizacji. Kładziemy nacisk na zrozumienie wyzwań i celów przed jakimi stoją nasi Klienci. Dzięki temu analiza może być pogłębiona a jej efekty odpowiadać rzeczywistym potrzebom firmy.

Wnioski i rekomendacje wypływające z analizy danych muszą być wdrożone by stanowić realną wartość dla firmy. Pomagamy we właściwej priorytetyzacji działań dzieląc je na quick-wins i działania o charakterze średnio- i długoterminowym. Budujemy i wdrażamy rozwiązania, które pozwalają na wykorzystanie efektów analizy w usprawnianiu codziennych operacji przedsiębiorstwa oraz lepszym podejmowaniu strategicznych decyzji. Zawsze skupiamy się przy tym na pomiarze efektywności i ROI.

Efektywność Zmiany na lepsze

Nasze wsparcie data science to połączenie umiejętności pracy z dużymi zbiorami, nieusystematyzowanych danych pochodzących z wielu źródeł oraz biznesowym doświadczeniem branżowym. Powoduje to, że wnioski i rekomendacje przez nas przedstawiane bazują na najlepszych praktykach biznesowych. Pomagamy lepiej zrozumieć procesy zachodzące w organizacjach oraz na bazie tego podejmować optymalne decyzje.

  • Szybsze podejmowanie decyzji
  • Możliwość symulowania różnych scenariuszy przyszłości
  • Zrozumienie czynników wpływających na istotę zjawiska
  • Predykcja konsumencka
  • Oszczędność czasu na przygotowanie raportów
  • Lepsze planowanie produkcji, zamówień, stanów magazynowych, obsady personalnej placówek

Narzędzia Środki do celu

Predictive Modeling

Modelowanie predykcyjne wykorzystuje zaawansowane algorytmy i pozwala na prognozowanie przyszłych zdarzeń w tym przewidywanie zachowań konsumentów. Dzięki temu dobieramy ofertę najlepiej dopasowaną do sytuacji klienta (next best offer) i wybieramy optymalny moment i kanał kontaktu. Prognozujemy sprzedaż i zapotrzebowanie na konkretne produkty dzięki czemu optymalizujemy stany magazynowe i logistykę.

Artificial Inteligence

Budowane modele w sposób automatyczny doskonalą się w miarę napływu nowych danych. Otoczenie biznesowe cały czas się zmienia. Prawidłowości, które rządziły zachowaniami konsumentów w przeszłości mogą nie być aktualne przy zmieniającym się rynku. Każda zapisana w bazie interakcja klienta z marką, każda odnotowana sprzedaż, wszystkie rejestrowane działnia konkurencji dostarczają nowych informacji. Dzięki temu modele odkrywają nowe prawidłowości i dynamicznie dostosowują się do zmieniających się trendów.

Machine Learning

Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego pozwala na efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych i wychwytywanie zawartych w nich wzorców. Zidentyfikowanie wzorce pozwalają na lepsze zrozumienie istotnych dla biznesu zjawisk oraz umożliwiają predykcję przyszłych zachowań i sytuacji. Wysoka moc obliczeniowa naszych centrów danych, wybór odpowiednich algorytmów i właściwa metodyka pozwalają na ciągłe automatyczne aktualizowanie modeli.

Możliwości Zakres działania Data Science

Doświadczenie Case study

Problem

Jeden z wiodących marketerów z branży retail w Polsce potrzebował krótkoterminowych prognoz liczby klientów dla lepszego planowania pracy sklepów.

Rozwiązanie

Wykorzystując nowoczesne algorytmy uczenia maszynowego przygotowano modele prognozujące ruch w sklepach z wyprzedzeniem 10- i 30-dniowym

Prognozy dostarczane są codziennie w formie interaktywnych dashboardów oraz alertów emailowych

Case Study infografika
Okres realizacji:

2018

Czas trwania:

3 miesiące

Technologie:

Microsoft SQL Server, R, H2O

Efekty/korzyści

  • Zrozumienie jakie czynniki i w jaki sposób wpływają na ruch w sklepie
  • Możliwość identyfikacji z wyprzedzeniem dni o podwyższonym obciążeniu ruchem

Źródła danych

  • Systemy transakcyjne
  • Baza danych pogodowych
  • Kalendarz akcji promocyjnych

Problem

Rosnąca liczba akcji promocyjnych wspieranych mailingami prowadziła do przesycenia klientów komunikacją marketingową. Jedna z sieci retail w Polsce chciała ograniczyć liczbę wysyłek na jednego klienta przy jednoczesnym zwiększeniu ich relewantności pod względem promowanego asortymentu.

Rozwiązanie

Zbudowany został model scoringowy przewidujący prawdopodobieństwo zainteresowania danego klienta promowanym asortymentem

Sukces modelu zaowocował projektem jego rozbudowy o kolejne źródła danych dla zwiększenia dokładności prognoz

Case Study infografika
Okres realizacji:

2015, 2018

Czas trwania:

2 miesiące

Technologie:

Microsoft SQL Server, R

Efekty/korzyści

  • Łatwiejsze planowanie kampanii mailingowych​
  • Trafniejsze dopasowanie treści mailingu do zainteresowań i potrzeb klienta​
  • Wzrost efektywności komunikacji mailowej

Źródła danych

  • Systemy transakcyjne​
  • Program lojalnościowy​
  • Kalendarz akcji promocyjnych​
  • Ruch na stronie internetowej

Problem

Wysokie koszty druku i dystrybucji powodują, że katalogi papierowe przygotowywane są w ograniczonym nakładzie. Konieczne jest podejmowanie decyzji w których obszarach przeprowadzać kolportaż.

Rozwiązanie

Zbudowane zostało narzędzie dla działu marketingu tworzące ranking obszarów w oparciu o kilkanaście zmiennych z możliwością określania ich wag przez użytkownika biznesowego​.

Rozwiązanie miało charakter ogólnopolski (dotyczyło wszystkich regionów, w których działał retailer).

Case Study infografika
Okres realizacji:

2017

Czas trwania:

2 miesiące

Technologie:

Microsoft SQL Server, R, Microsoft Excel, VBA, Leaflet

Efekty/korzyści

  • Oszczędność nakładu pracy i czasu po stronie działu marketingu​
  • Zobiektywizowany i powtarzalny sposób wyboru obszarów do dystrybucji​
  • Wzrost efektywności działań (w pierwszym roku dzięki rekomendacjom modelu relokowano około 20% nakładu)

Źródła danych

  • Systemy transakcyjne
  • Program lojalnościowy
  • Dane demograficzne (GUS, zewnętrzni dostawcy) ​
  • Ankiety i badania wewnętrzne

Problem

Jedna z firm FMCG wprowadzając na rynek nowy produkt potrzebowała podjąć decyzję z którymi sieciami dystrybucji nawiązać współpracę. Celem było zapewnienie dostępności produktu w grupach docelowych w najważniejszych miastach w Polsce przy jednoczesnym ograniczeniu liczby partnerów.

Rozwiązanie

Zbudowane zostało narzędzie dla symulacji pokrycia rynku docelowego w zależności od wybranej sieci i innych parametrów.

Użytkownicy biznesowi mogą samodzielnie zmieniać założenia symulacji i testować różne scenariusze.

Case Study infografika
Okres realizacji:

2016-2017

Czas trwania:

2 miesiące

Technologie:

Microsoft Excel, VBA, R, Leaflet

Efekty/korzyści

  • Możliwość oceny różnych wariantów decyzji
  • Lepsze zrozumienie przełożenia decyzji na możliwość osiągnięcia celów biznesowych

Źródła danych

  • Dane sprzedażowe
  • Dane demograficzne (GUS, zewnętrzni dostawcy)
  • Dane o sieciach punktów sprzedaży
  • Odległości/czasy dojścia

Problem

Jeden z retailerów w celu zróżnicowania swojej oferty i komunikacji, chciał wyodrębnić istotne biznesowo segmenty w bazie prawie 4 mln zarejestrowanych konsumentów.

Rozwiązanie

Przy pomocy metod machine learning wyodrębniono 5 segmentów klientów w oparciu o kilkadziesiąt zmiennych.

Segmenty zostały scharakteryzowane i opisane pod kątem zastosowania dla celów marketingowych .

Każdemu klientowi w bazie został przypisany segment z możliwością okresowego automatycznego odświeżania.

Case Study infografika
Okres realizacji:

2016

Czas trwania:

1 miesiąc

Technologie:

R, Microsoft SQL Server

Efekty/korzyści

  • Lepsze zrozumienie zróżnicowania klientów
  • Możliwość dostosowania oferty i języka do segmentu klienta
  • Śledzenie migracji klientów w czasie pomiędzy segmentami

Źródła danych

  • Dane sprzedażowe
  • Dane o produktach
  • Kalendarz promocji

Problem

Jeden z retailerów potrzebował łatwego dostępu do informacji o bazie uczestników swojego programu lojalnościowego. Informacja musiała być czytelna, łatwo dostępna i regularnie aktualizowana.

Rozwiązanie

Zbudowano interaktywny dashboard przedstawiający najważniejsze informacje w czytelnej formie .

Dashboard jest codziennie aktualizowany w oparciu o bazę danych programu lojalnościowego i inne źródła danych.

Case Study infografika
Okres realizacji:

2016

Czas trwania:

1 miesiąc

Technologie:

HTML, JavaScript, Microsoft SQL Server

Efekty/korzyści

  • Zawsze aktualna i czytelna informacja dla menedżerów odpowiedzialnych za program
  • Możliwość szybkiego podejmowania decyzji i reagowania na zmiany
  • Łatwe śledzenie długookresowych trendów

Źródła danych

  • Dane z programu lojalnościowego
  • Dane sprzedażowe
  • Dane z systemu wysyłki mailingu

Problem

W związku z rozwojem internetowego kanału sprzedaży jeden z retailerów chciał wzbogacić swoją stronę www o rekomendacje produktowe.

Rozwiązanie

Na podstawie analizy koszykowej zbudowany został silnik rekomendacyjny zasilający stronę www .

System integruje się w pełni ze stroną www umożliwiając jej dynamiczną modyfikację zgodnie z rekomendowanymi scenariuszami.

Case Study infografika
Okres realizacji:

2018

Czas trwania:

3 miesiące

Technologie:

Microsoft SQL Server, R, JavaScript, HTML

Efekty/korzyści

  • Wzrost sprzedaży rekomendowanych produktów
  • Lepsze zrozumienie powiązań między produktami (współkupowanie)

Źródła danych

  • Dane transakcyjne
  • Dane o produktach i reguły biznesowe
  • Dane o ruchu na stronie www

O nas

Data Science Logic to miejsce, w którym zgromadziliśmy kilkanaście lat doświadczeń w pracy z Big Data, analityce oraz doradztwie biznesowym. Zrealizowaliśmy projekty analityczno-doradcze w niemal wszystkich branżach – min retail, FMCG, finanse, food. Obecnie z przyjemnością dzielimy się naszą wiedzą o tym, jak wykorzystanie danych wpływa na podniesienie efektywności organizacji.

Pracując z klientami, zawsze staramy się odkryć obszary, gdzie możliwy jest największy rozwój i wprowadzenie największych usprawnień. Projekty Data Science to często doskonały sposób na wykorzystanie okazji znajdujących się w zasięgu ręki. Jako że w Data Science Logic dobieramy narzędzia do projektu, mamy swobodę w oferowaniu rozwiązań, które najlepiej pasują do danego wyzwania. Nie jesteśmy zwykłą agencją rozwijającą działalność. Zatrudnimy i szkolimy naszych analityków i konsultantów, a nie account managerów. To dlatego nasi ludzie będą w stanie dostarczyć Wam konkretne rezultaty biznesowe.

W zaledwie nieco ponad 5 lata udało nam się rozwinąć naszą działalność na tyle, aby zbudować zespół doświadczonych analityków i lojalnych pracowników. Realizujemy projekty dla największych światowych marek, liderów swoich kategorii.

Daniel Szulc

Daniel Szulc

Head of Data
Science Logic

Dominik Zacharewicz

Dominik Zacharewicz

Managing Partner

Przemysław Orłowski

Przemysław Orłowski

Managing Partner