В условиях цифровой экономики, использование данных для управления KPI способствует улучшению производительности, повышению конкурентоспособности и выстраиванию стратегий, основанных на точных аналитических выводах..

Современные методы анализа данных с использованием фреймворков Python, позволяют автоматизировать и ускорить работу с большими данными, строить ABC-XYZ отчеты, эффективно выполнять анализ ассортимента, формировать предложения по минимальным партиям и маркетинговым упаковкам, оптимизировать закупочную деятельность.

Сегментация клиентской базы, прогнозирование потенциального оттока клиентов, маркетинговая активность направленная на его предотвращение - задачи которые решаются с помощью Data Science. Сохранение и увеличение активной клиентской базы является важнейшей задачей предиктивной аналитики.

Используя статистические модели и алгоритмы обработки временных рядов с помощью машинного обучения, можно выявлять сезонные колебания, тренды и циклы продаж, что помогает компаниям принимать обоснованные решения о производстве, запасах и маркетинговых стратегиях. Такой подход позволяет оптимизировать управление ресурсами.

Искусственный интеллект (AI) облегчает решение повседневных бизнес-задач. Компьютерное зрение позволяет автоматизировать контроль качества на производстве и анализировать покупательское поведение в торговле. Языковые модели, анализируя тексты отзывов, повышают уровень клиентского сервиса. А виртуальные ассистенты, способные генерировать контент и отвечать на запросы клиентов, делают бизнес более эффективным, сокращая затраты на рутинные операции и ускоряя процессы принятия решений.