Öka marginalen med datadrivna beslutsunderlag

Ämne: Avancerad Analys

MarginalGenom att använda analytiska metoder till att skapa datadrivna beslutsunderlag, kan man förbättra sina marginaler. Att implementera en lösning där man utnyttjar den lättåtkomliga data som de flesta organisationer redan har på plats kan man snabbt få positiva resultat, och det behöver inte vara dyrt eller tidskrävande. Ett bra sätt att komma igång är att utnyttja open source mjukvara som R eller Python. Genom att sätta upp denna mjukvara tillsammans med rätt paket i en virtuell instans i förslagsvis AWS kan man komma igång direkt utan några licenskostnader och utan att belasta IT. Nästa steg är att att skaffa sig (tar lite längre tid normalt) eller hyra in tillräcklig analytisk kompetens.

Metoder för avancerad analys kan användas för mycket till exempel;

– Bemanningsplanering, hur många skall stå i kassan på fredag förmiddag?
– Kundlojalitet eller churn
– Budget, få ut max avkasning på er marknadsbudget för de digitala kanalerna
– Prisoptimering, differentierad prissättning baserad på kund, tidpunkt, etc.
– Proaktiv service – kontakta kunderna innan utrustningen går sönder
– Rekommenderad merförsäljning, så kallad ”up sell” och ”cross sell”

I alla dessa fall är det enkelt att räkna på kostnad och intäkt. Om du i snitt kan öka dina priser med 2% med bibehållen försäljning, eller generera 3% merförsäljning vet du hur mycket intäkterna ökar.