Embed Size (px)
Citation preview
Välkommen
Dagens upplägg
1. Take aways från &Then
2. Prediktiv analys
3. Obligatorisk obekväm frågestund (allt kommer att mailas ut)
Kevin Robert Saatchi&Saatchi
Tongivare
Källa:www.brighttalk.com www.astroman.com
Stämningen
Källa:http://pagano-7.pbworks.com/
Källa:http://learningradiology.com/
Källa: h(p://sonoscan-‐med.com/
Källa:http://www.fotosidan.se/
Nya tekniska lösningar
Vi
70% branschen
25% branschen
5% branschen
Skapa innehåll
Distribuera innehåll
Följa upp säljprocesser
30%
40%
30%
Content is king but distribution is queen,
and she wears the pants.
- Jonathan Perelman
1.
2.
Källa:www.youtube.com
Don’t define yourself by what you do or what you sell.
Define yourself by the core of your business.
- John Iwata
Källa: en.wikipedia.org
What does it feel like to look like Helvetica?
What does it sound like to sound like Helvetica?
What does it feel like to look like Comic Sans?
What does it sound like to sound like Comic Sans?
Källa:http://ltglibraries.libguides.com/
1. Genomsnittlig clickthrough rate på displayannonsering, oavsett format och placering, är 0.06% (Källa: Display Benchmarks Tool)
2. Uppskattningsvis 50% av klicken på mobilannonsering sker av misstag. (Källa: GoldSpot Media)
3. 33% av internetanvändarna tycker att displayannonseringen är outhärdligt. (Källa: Adobe)
Errol
A 2010 joint study by MIT Sloan Management and the IBM Institute for Business Value shows analytically mature organizations to be three times more likely to outperform their less mature competitors; Top-performers are 5.4 times more likely to use an analytic approach within their business processes than to rely on intuition.
Analy&cs is the discovery and communica;on of meaningful pa(erns in data
Sense & Respond Predict & Act
Compe
;;ve advantage
Analy;cal maturity
Raw data
Cleaned data
Standard reports
Ad-‐hoc reports
What happened?
Generic predic;ve analy;cs
Why did it happen?
Predic;ve modelling
Op;miza;on
What will happen?
What was the best that could happen?
Business understanding
• Iden;fy project objec;ves
Data understanding
• Collect and review data
Data prepara;on
• Select and cleanse data
Modelling
• Select modeling technique
• Generate test design
• Build model parameters
• Assess model
Evalua;on
• Evaluate model and conclusions
Deployment
• Apply conclusions to business
Prediktiv modell
Få prediktioner
Ny data Applicera modell
Segments modell
Ny data Applicera modell
Avancerad analys
Standard analys
Resultat
Obekväm frågestund
Stort TACK! [email protected]
