“Больше не возьмут! Как я потратил год на обучение, а ИИ забрал работу моей мечты.”

Как справиться с нападками ИИ автоматизации и пробиться на работу мечты.

Представьте ситуацию: у вас есть доступ ко всем данным компании – о каждом клиенте, каждой транзакции, каждом движении товара. Но когда нужно принять стратегическое решение, вы понимаете, что не можете получить ответы на простые вопросы: какие товары приносят максимальную прибыль? Какие акции действительно работают? Где узкие места в логистике?

В этой статье я проведу детальную диагностику трех ключевых "болевых точек" ритейл-аналитики и покажу, как удалось их решить с помощью платформы AW BI.

Аналитика по скидке: когда клиенты готовы платить только впечатлениями

Если данные новая нефть, то почему за нее не готовы платить?

Как измерить ценность внедрения аналитики?

GPT: Революция или Апокалипсис

Человек против машины. Нейросети — конец эпохи человеческого интеллекта?

Миф о чистых данных: почему ваш аналитик похож на сапёра.

Как бороться с самым частым убеждением при работе с данными.