Широкое применение моделирования и оптимизации

Простую описательную статистику по тому или иному аспекту своего бизнеса, например средней зарплате или среднему объему заказа, смогут составить в любой компании. Но супераналитики простой статистикой не удовлетворяются. Посредством прогнозного моделирования они выявляют клиентов наиболее прибыльных, наиболее перспективных и наиболее склонных вскоре отказаться от услуг компании. Такие организации собирают данные, полученные по внутренним каналам и из сторонних источников (в последнем случае они анализируют информацию тщательнее своих менее скрупулезных конкурентов), – и в итоге оказываются способны всесторонне понять клиентов. Они оптимизируют цепочки поставок, что позволяет определить вред от возможных непредвиденных препятствий, подобрать альтернативы и обеспечить поставки, невзирая на затруднения. Они устанавливают индивидуальные цены, чтобы с каждой сделки получать максимум прибыли. Они создают сложные модели того, как их текущие расходы соотносятся с эффективностью работы с финансами.

Супераналитики также измеряют посредством сложных экспериментов общее влияние стратегий вмешательства и на основании результатов совершенствуют дальнейшие тесты.

К примеру, компания Capital One ежегодно проводит более 30 000 экспериментов с разными показателями процентных ставок, мер поощрения, параметров адресных рассылок и другими переменными. Цель этой работы – максимально увеличить вероятность того, что потенциальные клиенты станут брать кредитные карты, и того, что кредиты будут возвращены Capital One.

Progressive проводит аналогичные эксперименты с находящимися в общем доступе данными индустрии страхования. Компания выделяет небольшие группы, или ячейки, клиентов: например, мотоциклисты в возрасте от 30 лет с высшим образованием и кредитной историей выше определенного уровня, никогда не попадавшие в аварии. Для каждой ячейки компания выполняет регрессивный анализ, чтобы выявить факторы, ближе всего связанные с потенциальными рисками от этой ячейки. Затем для каждой из них назначается своя цена – с тем чтобы компания получала прибыль от разных групп клиентов, – а с помощью программных средств моделирования проверяются финансовые перспективы этих предположений. Такой подход позволяет Progressive страховать клиентов из традиционных групп высокого риска с прибылью для себя. Другие страховые компании сразу отказываются от рискованных клиентов, не утруждая себя работой с данными (хотя даже традиционные страховые компании, такие как Allstate, уже начинают внедрять аналитику на уровне стратегии).