Analiza predictivă, spune Ştefan Baciu, poate ajuta în luarea de decizii strategice. Un exemplu, de pe piaţa din SUA, este American Express, care a făcut analize de profitabilitate şi a constat că 3.000 de clienţi inactivi pierdeau bani şi produceau costuri. „American Express le-a oferit câte 300 de dolari iar ei şi-au închis conturile„, afirmă Baciu. Astfel de decizii pot avea un impact mare asupra companiei, măcar din prisma reducerii de costuri. Dar este numai un exemplu, devreme ce bazele de date inteligente pot ajuta la croirea de noi produse potrivite clienţilor. „Vorbim de capacitatea de a lua decizii informate într-o organizaţie, de la tehnici bazate pe intuiţie, la decizii bazate pe informaţie bazată pe datele concrete pe care orice companie la are în interior„, spune reprezentantul IBM. „Unealta„ este complexă iar Baciu detaliază că dintr-un volum foarte mare de potenţiali clienţi, se identifică, pe baza unor algoritmi complecşi, care clienţi pot răspunde pozitiv la oferta X şi se axează pe acele canale pe care ei le ştiu cel mai bine. De exemplu, un angajat într-o companie IT, cu siguranţă va răspunde mai bine unei campanii pe e-mail decât prin una făcută prin poştă, exemplifică Baciu.

INTUIŢIA JOACĂ ÎNSĂ UN ROL IMPORTANT ÎN AFACERI IAR COMPANIILE CLĂDITE DE ANTREPRENORI SUNT UN EXEMPLU CLAR, ştiut fiind că majoritatea se bazează foarte mult pe fler şi instinct. Pe de altă parte, sunt şi companii mari şi instituţii financiare care au mizat pe fler, şi au câştigat bani frumoşi din asta. De pildă, Raiffeissen a lansat, în urmă cu circa zece ani, împreună cu Flanco oferta de televizoare cumpărate în rate de numai 50 de lei; clienţii nu s-au mai uitat la dobânda de 40-60%, s-au gândit doar că îşi permit să plătească rate de 50 de lei. A fost primul pas spre o creditare care a ajuns spumoasă, dar ideea putea veni şi altor bancheri, devreme ce fiecare instituţie financiară are acces la aceeiaşi patru-cinci milioane de clienţi activi. Reprezentantul IBM spune însă că intuiţia bazată pe o informaţie cât mai relevantă este de mai mare ajutor decât intuiţia pură.

SOLUŢIILE DE ANALIZĂ PREDICTIVĂ AU COSTURI VARIABILE, DUPĂ CUM EXPLICĂ BACIU. Pe de o parte este vorba despre licenţele cu care sunt create modelele, şi partea de consultanţă, realizată împreună cu clientul, pentru formularea celor mai potrivite modele pentru un proiect. Iar cele două componente diferă în funcţie de scopul şi obiectivele clientului, dar în general plaja de preţuri variază de la câteva zeci de mii de euro până la câteva sute de mii de euro. Acestora li se mai poate adăuga costul cu analiza financiară, spune Baciu. Un exemplu este al unui operator de distribuţie de energie din regiune, care a dorit să îşi poată previziona consumul de energie cu acurateţe foarte mare deoarece cumpără energie la un anumit preţ, o distribuie, iar dacă volumele achiziţionate sunt prea mari, rămâne cu o capacitate nevândută. „Luând datele pe care le aveau până în mai, am făcut predicţii referitoare la consum; aveau şi ei predicţia lor până în iunie, dar a noastră a fost cu câteva procente mai bună decât a lor. Aceste procente se pot cuantifica în bani".

La BCR, povesteşte Dinu, au fost realizate modele predictive pentru toate produsele, de la credite de consum sau garantate, până la overdraft sau card de credit. În funcţie de segmentul de client, există un tipar de comportament şi „putem observa spre exemplu cât timp îi ia unui client să revină la acelaşi produs după ce a încheiat un credit de nevoi personale. Are o anumită perioadă după ce a închis un astfel de credit în care se întoarce„. La fel de bine, există un tipar şi la cardurile de credit, foarte uşor de extras din date. Implementarea unui proiect de analiză predictivă nu este de tip «one shot», nu se întâmplă o singură dată; lucrurile se schimbă, iar un astfel de model predictiv trebuie întreţinut permanent, spune Dinu. În cadrul băncii, permanent sunt completate date noi pentru a actualiza modelele cu precizie cât mai mare. „Se pot face proiecte pornind de la profiul clientului care vine la casierie, până la analize de cumpărare de pachete de produse ale băncii", adaugă reprezentantul BCR.

UNA PESTE ALTA, SE POATE SPUNE CĂ INFORMAŢIILE DIN BAZELE DE DATE POT FI FOLOSITE PENTRU A CREŞTE VOLUMUL ŞI PROFITABILITATEA AFACERII, DEVREME CE ÎN MAI TOATE COMPANIILE ZAC SUMEDENIE DE DATE. Ştefan Baciu dă ca exemplu informaţiile din analizele pe reţele sociale, care au o aplicabilitate mare mai cu seamă pentru companiile din telecom. „Identifică liderii informali din cadrul diverselor grupuri şi realizează campanii care îi ţintesc în mod direct„, explică Baciu. În plus, acest instrument monitorizează cum a fost propagată o ofertă anume în rândul celor din reţeaua liderilor de opinie.

O ALTĂ APLICABILITATE, ENUMERĂ REPREZENTANTUL IBM AR FI ÎN ZONA DE RETAIL. Având o cantitate foarte mare de date, se identifică produsele cumpărate de diverse segmente de clienţi şi pe baza acestor informaţii - date demografice, despre obiceiuri de cumpărare, date adunate prin studii chiar în interiorul magazinului - se pot identifica diverse tipare de cumpărare. „Astfel, dacă el cumpără produsul e şi f, există o mare probabilitate să cumpere şi produsul g, dacă va cumpăra produsul h, atunci cumpără i".

În completarea acestor modele, este însă necesar să existe deopotrivă specialiştii care să conceapă strategii în funcţie de aceste date dar şi factorii de decizie care să se folosească de informaţii. Nu în ultimul rând, şi oamenii de marketing au un rol hotărâtor. Ionel Dinu dă un alt exemplu: al geamurilor electrice de la maşini. O lungă perioadă de timp, pentru această opţiune trebuia să plăteşti suplimentar, în ciuda faptului că geamurile manuale costau cu mult mai mult decât cele electrice. „Era o manipulare de marketing foarte bine aplicată în ideea că toată lumea îşi doreşte geamuri electrice şi atunci sigur vor plăti suplimentar, chiar dacă pe mine ca producător mă costă mult mai puţin„. Aşadar, sunt mai multe verigi în lanţul prin care o companie îşi atrage clienţii. „Trebuie să avem un întreg flux care să rezolve o problemă„, subliniază Dinu. Toate aceste soluţii sunt îndreptate către clientul actual, mai informat decât cel din urmă cu zece ani şi pentru care preţul face din ce în ce mai mult diferenţa.