| < eelmine | 6. OSA sisukord | järgmine > |
6.7 Kokkuvõte autor: Anna Leontjeva
Ärianalüütika on väga mahukas ja interdistsiplinaarne valdkond, mis kasutab ideid ja meetodeid paljudest teistest valdkondadest. Ühelt poolt on oluline rakendada teadmisi majandusest, ettevõtlusest, finantsist ja turundusest, teiselt poolt põhinevad kasutatud meetodid printsiipidel statistikast, masinõppest, algoritmikast ja andmeteadusest. Selles loengus me kirjeldasime ainult lühidalt mõnda üksikut kontseptsiooni ja meetodit, kuid loodame, et see tekitas lugejates suurema huvi kogu ärianalüütika valdkonna vastu ning lugeja saab iseseisvalt edasi õppida. (vt Peatükk “Lingid”).
Me alustasime klientide eluaja tsükklist, mis kirjeldab erinevaid etappe kliendi kokkupuutes ettevõttega ning seostasime need andmeanalüütika meetoditega. Seejärel, peatükis 2, rääkisime me segmenteerimisest kui olulisest lähenemisest, mis võimaldab ettevõttel oma kliente paremini tundma õppida. Segmenteerimist saab teha kasutades oma intuitsiooni, kuid saab ka rakendada automaatseid algoritme nagu k-keskmiste algoritm ning hierarhiline klasterdamine.
Seejärel, peatükis 3, käsitlesime me kliendi eluaegse väärtuse ja kliendi omandamiskulu mõisteid. Näitasime, kuidas neid saab arvutada, kasutades lihtsat matemaatikat. Täpsemalt näitasime, et eluaegset väärtust saab ennustada kasutades regressiooni või aegrea analüüsi, ning et klientide lahkumist saab ennustada ja loodetavasti ennetada, kasutades klassifikatsiooni.
Viimases peatükis tutvusime rist- ja ülesmüügi definitsioonide ning erinevate soovitussüsteemide tüüpidega. Õppisime, kuidas implementeerida nii kasutajakeskset kui ka kirjetekeskset kaasfiltreerimist. Saime ka teada, kuidas teha soovitusi, et rist- ja ülesmüüki efektiivsemalt rakendada.
Toetamaks teie nüüd omandtud teoreetilisi ärianalüütika teadmisi, on Swedbanki ärianalüütik Janely Põllumägi ja vanem andmeteadlane Lehar Oha teie jaoks lindistanud video, milles toovad praktilisi näiteid, kuidas Swedbank kasutab tehisintellekti.
Lingid lisamaterjalidele
https://et.wikipedia.org/wiki/K-keskmiste_klasterdamine
https://www.wordstream.com/blog/ws/2019/01/10/cac-vs-clv
https://blog.kissmetrics.com/wp-content/uploads/2011/08/calculating-ltv.pdf
https://blog.smile.io/clv-cac-ratio-calculating-the-magic-metric/
| < eelmine | 6. OSA sisukord | järgmine > |