Statistiska metoder och AI för innovativ analys av kund- och processdata.

De flesta företag och offentliga aktörer har och genererar kontinuerligt stora datamängder om sina kunder, användare och processer s.k. Big Data. Hittills har utmaningen handlat om att hantera och strukturera dessa data. Utvecklingen nu går mot att utvinna helt nya insikter från dessa stora och många gånger komplexa datamängder. Idag är många aktörer medvetna om att det finns stora värden i sina data men saknar kompetens och verktyg för att förstå exakt vilka värden samt hur information ska utvinnas.

Med kunskaper från forskningsfronten utvecklar vi statistiska metoder och metoder inom maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) för optimal informationsutvinning från data. Vi identifierar, analyserar och tolkar trender/mönster i komplexa datamängder för att identifiera vägar och åtgärder som ökar försäljning, sparar kostnader genom effektiviseringar och optimerar insatser och processer. Det kan handla om dynamisk prissättning för ökad lönsamhet eller att identifiera olika kundsegment och deras egenskaper vilket möjliggör riktad marknadsföring och individanpassad kommunikation. Med prediktiva modeller ger vi stöd för operativa processförbättringar t.ex. prediktion av försäljning, utfall av olika marknadsföringsstrategier eller utbudsalternativ. För offentliga aktörer ger motsvarande insikter möjligheter att anpassa och utveckla en optimalare verksamhet.