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Atténuation des risques de crédit

Les sociétés financières ont du mal à trouver le juste milieu entre maximiser leur chiffre d'affaires lorsqu'elles offrent une ligne de crédit à un demandeur et limiter le risque de défaut de paiement du demandeur. Le conflit entre l'optimisation des profits et les contraintes imposées aux campagnes d'autorisation des clients pour limiter les risques empêche souvent de saisir des opportunités de revenus importantes.

Étant donné le nombre de possibilités mathématiques lors du profilage de centaines de milliers de points de données par rapport aux nombreuses augmentations possibles d'offres de crédit, les outils classiques tels que les feuilles de calcul sont inefficaces. Avec Altair, les équipes data science peuvent construire des modèles pour déterminer le budget approprié requis pour une campagne qui rapporterait les revenus les plus élevés, prédire de quelle source de distribution (e-mail, centre d'appels, courrier) un demandeur répondrait probablement à une offre d'augmentation de sa ligne de crédit, et comprendre quel demandeur serait considéré comme à risque si une augmentation de ligne de crédit était acceptée.

Outils d'analyse marketing

Les campagnes marketing bien exécutées sont complexes, elles couvrent souvent plusieurs offres de produits et reposent sur plusieurs canaux de distribution. Les équipes marketing sont souvent face à un défi de taille : prévoir comment les clients vont réagir aux campagnes. Que la campagne vise à renforcer la fidélité de la clientèle ou attirer de nouvelles entreprises, il est courant d'utiliser plusieurs ensembles de données distincts et très différents, notamment des données historiques sur la façon dont les clients ont répondu aux offres précédentes, des données démographiques, et des données financières telles que les enregistrements récents des transactions et l'évaluation des risques-clients.

Altair aide les équipes marketing à prédire avec plus de précision la propension des segments de clientèle à accepter une offre spéciale, à déterminer quelle stratégie marketing générera les revenus les plus élevés en fonction des différentes dépenses de campagne et des changements dans les capacités des canaux, et à créer des tableaux de bord marketing avec des graphiques chronologiques pour interpréter les résultats de la campagne et montrer aux dirigeants le retour sur investissement des dépenses marketing

Maintenance prédictive

Qu'ils soient planifiés ou non, les temps d'arrêt dans les environnements de production peuvent coûter très cher à l'entreprise, jusqu'à plusieurs millions de dollars par an. Un temps d'arrêt imprévu peut considérablement alourdir les coûts d'exploitation tangibles et intangibles. Pour atténuer les risques liés aux temps d'arrêt, les opérations de production développent souvent des calendriers de maintenance des équipements. Elles assurent donc l'entretien d'équipements indépendamment de leur utilité, ce qui entraîne des frais généraux plus élevés que nécessaire.

Les progrès technologiques ont permis aux organisations de collecter des données en temps réel sur le fonctionnement de leurs équipements. Ces données cachent des indicateurs des futures pannes des équipements. Grâce à l'analyse prédictive, les fabricants peuvent extraire ces informations cachées afin de pouvoir choisir d'effectuer la maintenance lorsque le risque devient élevé. Les temps d'arrêt imprévus, coûteux et dangereux sont ainsi évités, et le personnel et les ressources de réparation et de maintenance sont mieux planifiés.

Les modèles de maintenance prédictive Data Analytics d'Altair ont aidé les fabricants à éviter des coûts élevés liés aux pannes imprévues, à optimiser les calendriers de maintenance planifiés et à créer des cycles de réparation efficaces et rentables.

Outils d'analyse pour la vente de détail en magasin

Les consommateurs d'aujourd'hui exploitent les sites de vente en ligne pour comparer les offres de produits, les prix et les options d'achat. Il n'est pas rare que les clients se rendent dans un magasin physique pour regarder les marchandises, puis faire leurs achats en ligne. Si pour le consommateur, c'est une expérience d'achat positive, cela entraîne pour le détaillant un excédent de stock, des coûts d'exploitation plus élevés et une érosion de la fidélité des clients.

Pour résoudre ce problème, les détaillants s'appuient sur les données qu'ils génèrent chaque jour, depuis leurs sites Web, systèmes de point de vente, systèmes de chaîne logistique, cartes de fidélité, capteurs en magasin, etc. Altair Data Analytics aide les détaillants à segmenter et à profiler les consommateurs pour comprendre leur propension à réagir aux différentes offres marketing de produits et à suivre leur comportement en magasin pour mieux comprendre comment ils réagiront à l'agencement des produits, aux incitations à l'achat et aux expériences à l'origine des achats impulsifs.

Grâce aux informations sur le comportement des consommateurs et les tendances du marché que leur apporte Altair Knowledge Studio, les détaillants peuvent bénéficier d'une plus grande part de marché, d'une plus grande fidélité des clients et d'une distribution plus efficace des produits et services.