echipa #1 de data analytics din romania

Echipa noastra de Data Analytics iti asigura o crestere stabila si sigura

Cel mai mare avantaj al marketingului online este faptul ca se poate baza pe o multime de date ce pot fi contorizate despre platforma, experienta utilizatorilor si fiecare schimbare, promotie sau activitate intreprinsa online prin Data Analytics. O astfel de evaluare devine esentiala, daca nu chiar obligatorie pentru orice companie in ziua de azi, iar echipa noastra de experti este pregatita sa citeasca in cifrele tale o viitoare poveste de succes.

Echipa agentie marketing online, HOLD Marketing echipa de digital marketing

Cum te pot ajuta serviciile de Data Analytics?

Prin intermediul serviciilor noastre de analiza, vom aduna toate datele importante, le vom analiza si vom realiza diverse forecast-uri in baza acestora.

Data Analytics iti va oferi un insight valoros si raspunsul la mai multe intrebari precum:

  • „Care sunt tipurile si serviciile pe care clientii le vor prefera in viitor? Pentru ce sa ma pregatesc?”
  • „Cum sa imi pastrez clientii cat mai bine, chiar si pe viitor?“
  • „Ce se intampla in lunile in care volumul vanzarilor scade?”
  • „Care este zona geografica unde generez cel mai mare volum de vanzari pentru produsul X?”

Mai mult, Data Analytics iti va oferi importante informatii contextuale, care te vor ajuta in realizarea unei strategii de piata solide.

  • Vei afla tendintele din piata, vei invata cum sa faci corelatii si sa determini factorii care influenteaza schimbarile;
  • Vei putea identifica ce masuri suplimentare poti lua pentru a creste profitabilitatea, eficienta, etc;
  • Poti chiar descoperi cauzele unor modificari in vanzari sau in atitudinea clientilor;
  • Vei putea accesa informatii legate de un subiect in particular.

Avem cea mai bine pregatita echipa de Data Analytics din Romania!

Echipa noastra de specialisti este cea care te va ajuta sa accesezi si sa transformi datele brute in informatii de valoare, puse in context si gata de a fi valorificate.

Servicii Data Analytics

Iata cum te putem ajuta cu expertiza noastra in Data Analytics.

Web & App Tracking

In cadrul colaborarii noastre, vom configura trackingul utilizatorilor pe site pentru platformele incluse in strategia de marketing. Vorbim de platforme precum Google Analytics si Google Ads, TikTok, Facebook Pixel si altele. Acest tip de tracking va reflecta obiectivele de business setate si va urmari evenimentele importante pentru afacerea ta, precum eCommerce sau lead generation.

  • Audit Google Analytics 4
  • Implementare tracking avansat Google Analytics 4 (atat in web, cat si app mobile)

Server Side Tracking

Intrucat industria digitala incepe sa fie din ce in ce mai restrictiva cu cookie-urile third party, anticipam viitoarele miscari ale gigantilor tech prin implementarea de server-side tracking. Facem aceasta implementare tehnica prin intermediul Google Tag Manager si colectam datele fie prin Google Cloud Platform, fie prin propria noastra solutie server-side. In urma implementarii tracking-ului server-side, toate datele colectate despre utilizatori vor trece printr-un subdomeniu pe care il vom crea pentru tine (data.domeniultau.ro). Toate aceste detalii tehnice pot parea dificil de inteles, insa echipa noastra de Data Analytics stie foarte bine ce are de facut si se va ocupa de proces de la inceput si pana la sfarsit.

Dashboard-uri Vizuale

In mod evident, aceste date trebuie puse intr-un format accesibil pentru ca si tu sa le poti intelege pentru a putea lua decizii de business. Vom face lucrurile mai usor de inteles si de interpretat cu ajutorul dashboard-urilor vizuale, unde informatiile culese din surse cat mai diverse (online, CRM, CSV/XLSX local, etc.), sunt prezentate si interpretate. Realizam dashboard-uri in platfomele: Looker Studio, PowerBI, Tableau.

Automatizari Procese Business

Procesele interne pot beneficia oricand de pe urma automatizarii din cadrul Data Analytics care elimina actiunile inutile si te ajuta sa castigi timp si sa realoci resurse. Iata cateva dintre procesele pe care le-am automatizat pentru clientii nostri.

  • Am facut setari pentru trimiterea de notificari atunci cand un competitor reduce pretul unui anumit produs.
  • Am creat forecast-uri pentru evolutia comenzilor pe fiecare luna pentru a ne ajuta clientul sa pregateasca stocurile si strategia de marketing.

Training Google Analytics

Echipa interna a companiei tale poate beneficia de pe urma cursurilor personalizate realizate de specialistii HOLD Marketing. Principalul avantaj al acestor cursuri sta in faptul ca, spre deosebire de cursurile standard in cadrul carora cursantii ar putea trece prin informatii deja cunoscute, ceea ce ar insemna o activitate inutila pana la un punct, aceste cursuri sunt realizate pentru a ajuta membrii echipei tale fix acolo unde au nevoie, pe partea de configurare, analiza si interpretare a datelor din Google Analytics.

Abordarea echipei noastre de Data Analytics

Vezi cum abordeaza echipa noastra de Data Analytics nevoile companiilor din industrii diferite.

Experienta personalizata la cumparare:

Cu ajutorul algoritmilor de invatare automata putem analiza comportamentul clientilor, putem studia istoricul lor de navigare si putem descoperi modele de cumparare in baza datelor demografice, totul pentru a putea oferi recomandari personalizate de produse din site. Aplicand filtrarea colaborativa sau abordari bazate pe continut, putem folosi sisteme de recomandare si putem sugera produse acolo unde sansele sunt mai mari de achizitie, crescand astfel volumul de vanzari si user engagement-ul.

Gestionarea inventarului si anticiparea cererii:

Folosind modelele de invatare automata specifice Data Analytics, putem analiza datele istorice privind vanzarile, sezonalitatea, tendintele de cumparare si factorii externi, pentru o predictie a cererii cat mai corecta. In baza acesteia, te putem ajuta sa gestionezi mult mai bine stocurile, lucru esential pentru orice afacere.

Detectarea si prevenirea fraudei:

Cu ajutorul modelelor de invatare automata, putem detecta anomalii in modelele tranzactiilor, in comportamentul utilizatorilor sau oriunde in analiza datelor si informatiilor de plata. Acest aspect este foarte important deoarece platformele de comert electronic sunt susceptibile la activitati frauduloase, iar tehnicile acestea din sfera de analiza a datelor sunt de mare ajutor in detectarea anomaliilor si in semnalizarea potentialelor cazuri de frauda.

Optimizarea dinamica a preturilor si a veniturilor:

Lucram cu modele de preturi dinamice, care se pot ajusta pentru a maximiza veniturile. Strategiile de stabilire a preturilor sunt optimizate cu ajutorul algoritmilor de invatare automata, prin analiza preturilor competitorilor, a cererii pietei, a comportamentului clientilor si a altor variabile, totul in timp real si pastrand preturile la un nivel competitiv.

Evaluarea riscului:

Folosim sistemul de „machine learning” din cadrul serviciilor de Data Analytics atunci cand realizam proiecte pentru companii din zona de finante si banci, pentru ca acestea pot analiza surse complexe si foarte diferite de date. Spre deosebire de modelele clasice de evaluare pentru acordarea creditelor, care au limitari in evaluarea solvabilitatii, aceste sisteme avansate au avantajul de a folosi modele precum gradient boosting, retele neuronale sau metode de ansamblu care pot optimiza procesul de luare a unei decizii de creditare.

Detectarea fraudelor:

Folosim acelasi concept de „machine learning” si atunci cand vrem sa reducem riscul de activitati frauduloase, cu care institutiile financiare se confrunta constant. Aceste instrumente performante sunt utile in detectarea anomaliilor si in identificarea potentialelor activitati frauduloase.

Tranzactionare algoritmica si strategii de investitii:

Putem analiza tendintele din piata, datele istorice si alti factori pentru a dezvolta strategii de tranzactionare mai complexe. Astfel, folosim „natural language processing” (NLP), „neural networks” si „reinforcement learning” pentru a ajuta in luarea unor decizii informate in tranzactionare si pentru a optimiza portofoliile de investitii.

Servicii clienti si personalizari:

Bancile si institutiile financiare se pot folosi de Data Analytics prin invatarea automata pentru a le oferi clientilor experiente personalizate. Astfel, in timp de utilizatorii interactioneaza cu robotii de chat activati prin sistemele NLP, motoarele de recomandare care proceseaza datele clientului, pot sugera produse si servicii personalizate.

Evaluare riscurilor:

Asiguratorii au posibilitatea sa optimizeze politicile de preturi si procesele de luare a deciziilor folosind algoritmii de invatare automata din cadrul Data Analytics. Astfel, sunt analizate date diverse: date despre clienti, date externe si date istorice privind despagubirile.

Detectarea fraudelor:

In cazul detectarii fraudelor, modelele de invatare automata folosesc tehnici precum modelarea predictiva, analiza de retea si detectia anomaliilor. Toate acestea sunt facute pentru a preveni cazurile de frauda in asigurari, o problema cu care multi dintre clientii nostri din domeniu se confrunta des.

Procesarea si automatizarea reclamatiilor:

Apelam la invatarea automata chiar si atunci cand trebuie sa ne ocupam de plangerile si reclamatiile venite din partea clientilor. Astfel, daca avem de procesat diverse documente, de verificat plangerile inregistrate sau chiar de evaluat daune, folosim Data Analytics sub forma sistemelor de recunoastere optica a caracterelor (OCR), combinata cu algoritmii de invatare automata, pentru a procesa si solutiona plangerile.

Analiza predictiva pentru reducerea riscurilor:

Pe langa reducerea cazurilor de frauda prin identificarea timpurie a acestora, exista si posibilitatea de a face o analiza predictiva care sa preintampine problema. Asiguratorii devin astfel constienti de riscuri si pot lua masuri pentru a preveni eventuale pierderi rezultate de aici.

Optimizare si management de retea:

Cu ajutorul modelelor de invatare automata, putem preintampina sau rezolva cat mai rapid posibil, unele dintre problemele specifice retelelor. Pot fi analizate modelele de trafic de retea, pot fi prevazute si rezolvate blocajele, pot fi alocate resursele prin mentenanta predictiva, iar intreaga retea poate beneficia de o optimizare dinamica a performantei si a fiabilitatii sale.

Mentenanta predictiva pentru infrastructura:

Infrastructura de telecomunicatii include senzori si dispozitive care pot prezice defectiuni sau pot semnala alte nevoi de mentenanta. Acesta este un prim exemplu al modului in care aceasta industrie beneficiaza de pe urma algoritmilor de invatare automata, care pot analiza datele provenite de la acesti senzori pentru a determina interventii rapide care minimizeaza timpul de nefunctionare si care reduc cu mult costurile de mentenanta.

Anticiparea rezilierilor si retinerea clientilor:

In relatia cu clientii, procesele de retentie sau reziliere pot consuma mult timp si resurse daca nu apelezi la Data Analytics prin modele de invatare automata. Acestea pot analiza din timp factorii si modelele de comportament care indica o eventuala intentie de reziliere, iar companiile de telecomunicatii pot implementa in timp util strategii de retentie dedicate acestor clienti.

Detectarea fraudelor si securitatea:

Analizand traficul de retea, comportamentul abonatilor si modelele de utilizare, modelele de invatare automata pot detecta anomalii, permitand companiilor de telecomunicatii sa isi optimizeze masurile de securitate si sa reduca riscul de frauda la care sunt expuse.

Calitatea serviciilor si experienta clientilor:

Companiile de telecomunicatii au fost mereu interesate de experienta clientilor in retea si de cat de multumiti sunt acestia de calitatea serviciilor prestate. Astfel, rezolvarea in mod proactiv a problemelor intampinate de catre clienti in utilizarea retelei este foarte importanta. Cu ajutorul invatarii automate, pot fi procesate rapid date privind valorile de performanta a retelei, a inregistrarilor de date despre apeluri si a feedback-ului venit din partea clientilor.

Evaluarea proprietatii:

Venim in ajutorul companiilor din domeniul imobiliar cu modele de invatare automata care ajuta in estimarea preturilor proprietatilor. Desi in mod normal aceasta este o provocare semnificativa, in cazul folosirii serviciilor de Data Analytics, atunci cand sunt analizate datele istorice despre vanzarile de proprietati, specificul locatiei, caracteristicile proprietatilor si tendintele pietei, valorile proprietatilor sunt estimate in mod cat mai precis.

Predictia cererii:

Dezvoltatorii imobiliari si investitorii au nevoie sa stie din timp cum va evolua cererea in viitor pentru anumite tipuri de proprietati din anumite locatii. Pentru a obtine o astfel de evaluare, folosim modelele de invatare automata pentru a analiza datele demografice, datele istorice despre vanzari si indicatorii economici.

Recomandare de proprietati:

Cele mai reusite tranzactii din domeniul imobiliar au loc atunci cand proprietarii se potrivesc cu potentialii cumparatori sau chiriasi. Desi in mod normal exista diferente mari de perceptie intre cele doua categorii vizate, sistemele de recomandare pe baza de invatare automata sunt de mare ajutor. Folosind filtrarea colaborativa sau abordari bazate pe continut, utilizatorii pot primi recomandari de proprietati in baza propriilor preferinte exprimate in cautari din trecut, a comportamentului si a interactiunii lor.

Evaluarea riscurilor si detectarea fraudelor:

Din nou, riscul exista si in domeniul imobiliar atunci cand vorbim de investitii imobiliare si de imprumuturi. Analizand tendintele pietei si modelele istorice, precum si datele financiare, putem identifica anomalii pentru a preveni eventuale riscuri sau a le diminua efectul, totul cu ajutorul Data Analytics.

Managementul portofoliului si strategie de investitii:

Elaborarea strategiilor eficiente de investitii si optimizarea portofoliilor pot fi provocari serioase. Insa investitorii pot primi un ajutor in luarea deciziilor daca lasa procesarea unor date precum profiluri de risc, date istorice de performanta si tendintele pietei in seama algoritmilor de invatare.

Recomandari personalizate si experienta clientilor:

Turismul este unul dintre domeniile care beneficiaza cel mai mult de pe urma algoritmilor de invatare automata, care pot analiza preferintele clientilor, datele istorice si comportamentul acestora online, pentru a oferi recomandari personalizate de experiente, destinatii de calatorie, optiuni de cazare si altele. Intregul sistem se bazeaza pe recomandarile facute in functie de filtrarea colaborativa si de abordarile bazate pe continut.

Prognoza cererii si optimizarea preturilor:

Turismul este un domeniu in care sezonalitatea joaca un rol foarte important in strategiile de stabilire a preturilor si in alocarea resurselor. Astfel, folosim Data Analytics prin modele de invatare automata care pot analiza datele istorice, perioadele, rezervarile, evenimentele si factorii externi pentru a prognoza cererea si pentru a ajuta companiile in procesul de aliniere a preturilor cu ofertele si cu disponibilitatea.

Managementul reputatiei:

Industria ospitalitatii se invarte in jurul recenziilor, in asa fel incat monitorizarea si intelegerea perceptiilor clientilor devin extrem de importante pentru companiile din domeniu. Folosim modele de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a analiza continutul recenziilor de pe retelele sociale si feedback-ul privind modelele de satisfactie a clientilor. Astfel, sunt identificate mai usor zonele unde se poate imbunatati.

Eficienta operationala si managementul resurselor:

Companiile din domeniul turismului pot beneficia de eficientizarea operatiunilor, de reducerea costurilor si de cresterea eficientei, atunci cand apeleaza la analiza predictiva si la algoritmii de optimizare. Sunt luate in calcul programarea personalului, gestionarea stocurilor, programele de intretinere, consumul de energie si alti factori.

Managementul si planificarea destinatiilor turistice:

Si destinatiile turistice pot beneficia de pe urma implementarii sistemelor de Data Analytics, printr-un management mai bun obtinut cu ajutorul invatarii automate. Sunt analizate comportamentul turistic, preferintele si modelele de trafic dintr-o zona de interes turistic, si pot fi facute prognoze cu privire la fluxurile de persoane si la orele de varf privind sosirile si plecarile. Aceste modele predictive pot contribui la o mai buna planificare si alocare a resurselor.

Vei lucra cu specialisti in Data Analytics

Avem peste 150 de specialisti in digital marketing pregatiti sa te ajute sa iti cresti business-ul in cel mai robust mod, avand in spate o strategie clara si bazata pe date concrete.

dEpurtat.ro client hold marketing
Logo POEMA, Client HOLD Marketing, agentie de marketing online
Obio Client hold marketing
Logo RTC, client HOLD Marketing, agentie de marketing online
Logo Robestshop, client HOLD Marketing, agentie de marketing online
Atlas Copco client HOLD Marketing