Cosa possiamo fare per voi

Contenimento del rischio di credito

Le società finanziarie faticano a trovare un equilibrio fra l'esigenza di massimizzare i profitti, quando offrono una linea di credito a un richiedente, e quella di minimizzare la probabilità di insolvenza di quest'ultimo. Il conflitto tra la massimizzazione dei profitti e i vincoli imposti sulle campagne di autorizzazione dei clienti al fine di minimizzare il rischio impediscono spesso di cogliere notevoli opportunità di profitto.

Il numero di possibili modelli matematici per generare un profilo da centinaia di migliaia di punti dati, a fronte dei numerosi potenziali aumenti delle offerte di linee di credito incrementali, è elevatissimo. Per questo motivo gli strumenti tradizionali come i fogli di calcolo risultano completamente inadeguati. Altair consente ai team di data science di creare modelli per determinare il budget appropriato necessario per dare vita a una campagna in grado di produrre i massimi profitti, prevedere quale modalità di distribuzione (ad esempio e-mail, call centre, mailing diretto) offre maggiori probabilità che il richiedente risponda a un'offerta di incremento della linea di credito e identificare i richiedenti da considerare a rischio in caso di accettazione dell'incremento della linea di credito.

Analisi di marketing

Una campagna di marketing ben strutturata è complessa, copre spesso varie offerte di prodotti e si basa su canali di distribuzione diversi. I team di marketing hanno solitamente il compito di prevedere i trend di risposta dei clienti alle campagne. Che la campagna abbia lo scopo di fidelizzare i clienti o di attirarne di nuovi, in genere vengono utilizzati numerosi set di dati estremamente diversificati, come dati storici che indicano la risposta dei clienti alle offerte precedenti, dati demografici e dati finanziari, come i record delle transazioni recenti e il credit scoring.

Altair aiuta i team di marketing a prevedere in modo più preciso la predisposizione dei vari segmenti di clientela ad accettare una determinata offerta speciale, identificare la strategia di marketing che produrrà il massimo profitto, in base ai diversi parametri di spesa per la campagna e alle differenze nella capacità dei canali, e a creare dashboard di marketing con una rappresentazione grafica delle serie temporali, per interpretare i risultati della campagna in modo da dimostrare il ROI della spesa di marketing a una platea di dirigenti

Manutenzione predittiva

I periodi di inattività, pianificati o meno, possono costare moltissimo a un produttore industriale con un fatturato nell'ordine dei milioni di dollari l'anno. Un'interruzione imprevista delle attività può influire notevolmente sui costi operativi, materiali e immateriali. Per contenere i rischi associati ai periodi di inattività, queste aziende spesso redigono un calendario di manutenzione delle apparecchiature, indipendentemente alla necessità effettiva degli interventi, che determina un inutile aumento dei costi generali.

I progressi tecnologici oggi permettono di raccogliere dati in tempo reale sulle condizioni di funzionamento delle apparecchiature. Tali dati contengono indicatori nascosti per l'identificazione dei guasti futuri. Grazie all'analisi predittiva, i produttori possono estrarre questi insight nascosti ed effettuare la manutenzione quando il rischio aumenta. Questo consente di evitare periodi di inattività imprevisti, costosi o pericolosi, oltre che di pianificare in modo più efficiente gli interventi di riparazione e l'utilizzo del personale e delle risorse di manutenzione.

I modelli di manutenzione predittiva (PdM) basati sull'analisi dei dati di Altair aiutano i produttori a evitare i costi elevati associati alle interruzioni di servizio non pianificate, ottimizzare i programmi di manutenzione pianificata e definire cicli di riparazione economici ed efficienti.

Analisi delle vendite al dettaglio in negozio

Oggi i consumatori sfruttano i siti di vendita al dettaglio online per confrontare le offerte, i prezzi e le opzioni di acquisto dei prodotti. Spesso i clienti fanno visita a un negozio fisico, osservano la merce e quindi la acquistano online. Se da un lato questo migliora l'esperienza di acquisto del consumatore, per i rivenditori si traduce in un eccesso di scorte in magazzino, in costi operativi superiori e in una perdita di fedeltà dei clienti.

Per gestire la situazione, i rivenditori devono esaminare i dati generati quotidianamente dai propri siti Web, dai sistemi dei punti vendita, dai sistemi di gestione della supply chain, dall'utilizzo delle carte fedeltà, dai sensori in negozio e molto altro ancora. Altair Data Analytics aiuta i rivenditori a segmentare i clienti e a definirne il profilo, per comprenderne la predisposizione a reagire alle diverse offerte di marketing e tracciarne il comportamento in negozio al fine di prevedere più efficacemente come risponderanno al posizionamento dei prodotti, agli incentivi per gli acquisti e alle esperienze che stimolano l'acquisto d'impulso.

Altair Knowledge Studio aiuta i rivenditori a ottenere insight sul comportamento dei clienti e sulle tendenze di mercato che possono determinare un incremento della quota di mercato, un aumento della fedeltà dei clienti e una distribuzione più efficiente di prodotti e servizi.