Članci

Prednost ima onaj koji zna!

18 jun 2019

Milan Dragić, direktor kompanije Bisnode za Jugoistočnu Evropu je na 5. SBC Akademiji u organizaciji SBC –a,  ponudio odgovore na pitanje kako dopreti do novih kupaca pomoću pametnih podataka.

Podatak i informacija. Tako bliska, a istovremeno strana. „Daću konkretan primer: moje prezime je Dragić, podatak sam po sebi ne govori ništa.  Informacija je da nisam u srodstvu sa poznatim biznismenom Dragićem npr. Upotreba, usaglašavanje i nadogradnja podataka u informacije je ono što čini razliku. Prednost ima onaj koji zna.

 

 

Jedno od prvih pitanja na konferenciji bilo je:
Šta savetuju kadrovski, finansijski i analitički stručnjaci?
Milan Dragić je naglasio da je jedna od prilika za jačanje prodaje preko traženja blizanaca postojećih kupaca koje preduzeća mogu identifikovati kombinovanjem klasičnih i naprednih podataka. Važni su napredni stringovi za pretragu koji ne koriste izraze iz standardne klasifikacije delatnosti (SKD), već drugačije fraze, na primer „green energy”. Dragić je u uvodu rekao da inače zna za opšte uverenje da su veliki podaci sada veoma u trendu. „Što zapravo nije istina. Podaci sami po sebi ne znače ništa. Informacije su one koje nam daju dodatnu vrednost. Osmišljavanje podataka je ključna stvar u odlučivanju i poslovnom upravljanju. Slepo poverenje, goli osećaj ili instinkt su već odavno prevaziđeni.“

 Ilustrovao je pomoću primera traženja tzv. blizanaca (lookalikes).
„Biramo idealnog, referentnog klijenta. Prikupljamo sve njegove karakteristike i tražimo takvog klijenta u svetu. Možemo se toga prihvatati na širem planu i pre ili kasnije će se neko na takvu taktiku uhvatiti. To možemo uraditi ciljno, a onda moramo znati koga lovimo. Postavimo model, imamo sve moguće alate da potražimo najbolju moguću približnu vrednost na tržištu.“

Kako se ta metoda razlikuje od postojećih, kao što je SKD kvalifikacija?
„Klasična pretraživanja, naravno, nisu pogrešna. Ali nisu dovoljna. To su statički, veoma kruti podaci. Napredno pretraživanje znači da kombinujemo standardne podatke sa drugim podacima. Razloga ima više: suočavamo se sa veoma različitim poslovnim modelima. Ukoliko tražimo po nekom modelu ogranka, šta to znači? Da se tako preduzeće može baviti svačim. Recimo, energetsko preduzeće koje ulazi u finansijski sektor. Ko bi to pomislio pre deset godina? Takvih primera ima bezbroj na globalnom nivou.“

To su, kaže Dragić, standardni pokazatelji koje uvek treba nadograditi i osmisliti i drugim izvorima podataka. Takav primer je Frankfurtski sajam (Messe Frankfurt), najbolji referentni primer. Nije jedini. „Daleko od toga, na sličnom konceptu se sada zasniva Lego pošto su tokom božićnih praznika izgubili visoke svote novca.” Ukratko, veštačka inteligencija je nadogradnja. Standardne baze pretraživanja pružaju osnovu, a zatim biramo set dodatnih kriterijuma, a i oni su dodatno međusobno povezani. Niz ovih kriterijuma ne pruža nužno isti rezultat. Zato koristimo „deep learning” u kom samoučeći algoritam kroz cikluse neprestano poboljšava krajnji rezultat. Cilj je, dakle, da umesto hiljadu pogodaka (targeta) izaberemo sto kvalitetnih „leadova” pri čemu se verovatnoća uspešnosti odnosno realizacije prodaje višestruko povećava.”

Ovako je direktor kompanije Bisnode, Milan Dragić, u svom izlaganju približio metodologiju i način upotrebe pametnih podataka putem veštačke inteligencije u postupku pravca kako dopreti do novih kupaca.