Два отчёта показывают разное число клиентов, хотя построены по одним системам. Причина может скрываться не в формулах, а в полноте, актуальности и согласованности исходных данных.Продолжаем разбираться в тонкостях и нюансах аналитики.
Заполненная CRM ещё не означает достоверные данные. Разбираем, как различать причины пропусков, связывать поля с бизнес-действиями и поручать ИИ поиск подтверждений, сохраняя границу между оценкой и фактом
Алгоритмы машинного обучения давно применяются там, где на показатель влияет множество факторов. Бустинг, рекуррентные сети и другие методы учитывают сложные зависимости и подходят для разных задач. Их используют и для прогнозирования временных рядов, но с рядом особенностей.
Мы в DaData.ru помогаем интернет-магазинам приводить в порядок базы клиентских данных: для доставки, рассылок, обзвонов, аналитики. С теми, у кого дела в продажах наладились, пишем статьи про их борьбу с ошибками. Получаются такие подборки, может, что-то из них пригодится и вам.