Центр Бизнес-анализа

  

Современные методы количественного обоснования решений в маркетинге, CRM и финансах


 

О нас

 

Услуги и цены

 

Обучение и консультации

 

Обзоры компаний и рынков

 

Готовые исследования

 

Статистический анализ данных количественных исследований

 

Оптимизация комплекса маркетинга и CRM

 

Прогнозирование и Риск-менеджмент

 

Аналитическое программное обеспечение

 

Перевод деловых материалов

 

Пресс-релизы

 

 

Контакты

Евгений Антипов
www.BusinessResearch.ru
info@BusinessResearch.ru

тел: +7 (906) 2692609

Логин в Skype: eugene.antipov

г. Санкт-Петербург

(работаем с компаниями из

всех регионов России и мира)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  Data mining Статистика Моделирование Обучение

     

            

Прогнозирование и Риск-менеджмент

 

Оценка и выбор проектов в условиях риска

Прогнозирование оборота (продаж)
Кредитный скоринг Предсказание ухода клиентов
   

 

Оценка и выбор проектов в условиях риска

 

Прогнозирование выручки, затрат, рентабельности проектов (NPV, IRR и т. д.) в условиях наличия неопределенности (вероятностное имитационное моделирование)

Обычно оценка или прогноз делаются исходя из точечных оценок входных параметров (затрат, выручки и т. п.), в качестве которых берутся наиболее вероятные, по мнению специалиста, значения. Такие оценки не учитывают неопределенность этих входных параметров, то есть тот факт, что с определенными вероятностями возможны и другие значения. Задание вероятностей различных значений входных параметров с последующим компьютерным моделированием исходов методами Монте-Карло позволяет нам полностью описать распределение ожидаемых исходов, доверительные интервалы и количественно измерить все риски, связанные с Вашими инвестиционными проектами, в том числе и в весьма сложных случаях.

Примеры:

  • По результатам опроса и компьютерного моделирования (на моделируемый рынок помещается множество покупателей, которые с определенными вероятностями делают покупки), дается вероятностное распределение выручки, которое можно ожидать при каждой цене.

  • По данным Ваших расчетов показателей NPV, IRR, ожидаемой прибыли мы поможем Вам получить вместо точечных оценок этих значений вероятности различных исходов. Это позволит лучше сравнить разные проекты между собой, ориентируясь на диапазон наиболее вероятных исходов, а не среднее ожидаемое значение. Ведь бывают ситуации, когда NPV, большая или равная расчетному значению в реальности будет достигнута всего с 10-30% вероятностью. Обычная (детерминистская, то есть предполагающая точечные значения входных параметров) финансовая модель не укажет такой случай.

 

Выбор одного или нескольких проектов из набора альтернатив с помощью многокритериальной оценки

Мы реализовали в привычной Вам среде MS Excel несколько алгоритмов принятия решений, позволяющих, оценив проекты по ряду критериев, выбрать лучший по совокупности факторов. В основе реализованного подхода лежит метода анализа иерархий, используемый такими гигантами бизнеса, как AOL, Lockheed, Ford Motor Company, Ferrari, General Electric и многими другими. Вы сможете ввести входные данные о каждом проекте в специальную форму и получить обоснованную суммарную оценку каждого проекта. Используемые методы позволяют решить проблему присвоения весов разным факторам.

 

Прогнозирование успеха проекта (продукта) по данным об уже реализованных проектах (продуктах)

Многие продукты и проекты (например, фильмы) можно разложить на характеристики. К характеристикам также можно отнести оценки по различным параметрам на этапах предварительного тестирования. Имея базу из характеристик и рентабельности нескольких десятков таких продуктов, можно выяснить, как связаны между собой характеристики и успех, а значит очень точно прогнозировать успех нового проекта. Для анализа мы применяем современные модели анализа взаимосвязей.

 

Кредитный скоринг

 

Создание скоринговой модели оценки надежности клиентов банка

Скоринговые системы ключевой элемент риск-менеджмента в банке, позволяющий снизить долю плохих кредитов за счет точной оценки вероятности возникновения проблем с возвратом долга. На основе данных анкет действующих клиентов банка и того, возникли ли проблемы с выплатой ими платежей по кредиту, мы разработаем модель, позволяющую вероятностно оценить надежность новых заемщиков. Услуга доступна в виде единовременного построения модели (формулы) или в виде годового абонемента на регулярное обновление модели в течение года.

Преимущества услуги:

  • многократно снижается доля проблемных кредитов в портфеле банка

  • полностью соответствует международным стандартам

  • предоставляется полное описание и обоснование построенной модели, включая ее диагностику и результаты тестирования на данных, не использовавшихся при построении модели

  • возможность убедиться в точности работы модели своими глазами при приеме выполненной работы

  • не требуется раскрытие конфиденциальных данных заемщиков

  • стоимость существенно ниже, чем при покупке готовой системы

  • наши аналитики построят оптимальную модель (в том числе нелинейную), а не стандартную, как в случае готовых скоринговых систем

  • нет затрат на услуги штатных аналитиков: наши сотрудники регулярно обновляют ее для Вас

 

Прогнозирование оборота

 

Система прогнозирования оборота (продаж) объектов розничной торговли (супермаркетов, гипермаркетов, аптек, автозаправок и т. п.)

Мы в короткие сроки разработаем надежную и понятную систему прогнозирования оборота магазина (супермаркета/гипермаркета), аптеки и т. п. Система позволит делать очень точный прогноз по месяцам как минимум на год вперед для уже давно существующего магазина, недавно открытого магазина или для сетевого магазина, который только планируется открыть.

  • Будут учтены как факторы внешней среды (местоположение магазина, конкуренция, благосостояние жителей), так и внутренние характеристики магазина (время с момента открытия магазина, формат, объем ассортимента, сезонность, характерная для магазинов Вашей сети и т. п.).

  • Спецификация модели заточена под особенности Вашего бизнеса.

  • В стоимость услуги входит разработка системы на базе MS Excel на основе полученных нами эконометрических оценок и обучение ее использованию.

 

Предсказание ухода клиентов

 

Предсказание вероятности ухода клиентов для сокращения оттока

Стоимость удержания клиента существенно ниже привлечения нового. Для хорошей программы лояльности нужно как можно точнее предсказать, какие клиенты могут уйти в ближайшее время. Проведя оценку вероятности ухода каждого клиента к конкурентам, можно построить иерархию клиентов по важности их удержания, и, следовательно, более фокусировано реализовать программу лояльности. Исходными данными могут служить клиентская база с указанием каких-либо характеристик или покупательского поведения клиентов, как действующих, так и ушедших.

 

Мы бесплатно проконсультируем Вас по электронной почте, порекомендовав оптимальный метод решения Вашей задачи или описав круг задач, которые могут быть решены на основе имеющихся данных.

Вы можете направлять свои вопросы в свободной форме на info@BusinessResearch.ru. Мы ответим Вам в течение нескольких часов.

 

         

  Клиенты и партнеры

Сеть гипермаркетов "Лента"

 

Футбольный клуб "Зенит"

 

Zimmerman Advertising

(an Omnicom company), США

 

ООО "Марвел"

 

Gfk-Казахстан

 

Advanced Technologies

 

ICT-Marketing

 

Украинские новейшие технологии

 

Alvin Market

 

Консультационно-Маркетинговый Центр

 

Аналитическое агентство

ЦПК-В

 

Эрик Суини

Executive Coach and Consultant

 

Нева-Консалт

Управленческое, юридическое и финансовое консультирование

www.Neva-Consult.ru

 

StatAdvice.com | Statistical Analysis and Consulting

 

Palmira International

Management Consulting and Corporate Law

Copyright 2009-2016  Центр Бизнес-анализа    E-mail: info@BusinessResearch.ru

Евгений Антипов, Елена Покрышевская