Дизайн
Мобильное приложение "Алгоритм"
Добавлено
12 июл 2021 в 19:28
В настоящее время потребители тепла и горячей воды крайне неравномерно оплачивают свои счета и квитанции. Из-за этого у поставщика тепла в течение года образуется дебиторская задолженность, которая не позволяет планировать бюджеты, затрудняет расчеты и приводит к лишним трудозатратам.
Предприятие воздействует на потребителей разными способами: от рассылки писем до передачи долгов в коллекторские агентства. Однако часто эти меры неэффективны, поскольку делаются сразу для всех пользователей и не разделяют, например, тех, кто платит честно, но нерегулярно, от злостных должников. Отсюда низкая эффективность принимаемых мер и трудность с адекватной оценкой принятых действий.
Поэтому поставщику тепла и горячей воды потребовался простой и удобный аналитический инструмент для подбора наиболее эффективного мероприятия по воздействию на ту или иную группу должников. А также для последующей оценки принятых действий.
Для решения этой задачи сначала был составлен кредитный рейтинг потребителей: 9 типов от самых платежеспособных до совсем неплатящих. За основу рейтинга взяты суммы долга и даты оплаты на протяжении нескольких лет. Также был составлен список всех мероприятий, который вносится в базу данных.
Чтобы получить адекватную оценку применения того или метода воздействия на ту или иную группу потребителей (или же на конкретного потребителя) сначала был предложен метод ABC-анализа и цепи Маркова. Однако с помощью этих методов было невозможно предсказать оптимальные методы воздействия и получить оценку их эффективности.
Тогда решили использовать старый добрый статистический анализ: оценка всей текущей базы данных по соотношению кредитного рейтинга должника, примененных мер воздействия и последующего изменения уровня дебиторской задолженности за несколько лет.
Это позволило получить прогностическую модель, приближенную к реальности, а кроме того, накапливать и сравнивать полученную аналитическую модель с помесячными срезами по оценке эффективности мер воздействия.
В результате был сделан удобный и эффективный инструмент для руководителей отдела
по работе с населением. С его помощью они могут:
Данное приложение становится базой для дальнейшей аналитической работы, куда будут включены различные сигнальные показатели, необходимые руководству (например, количество отработанных заявок), добавлены механизмы автоматического распределения заданий для сотрудников с последующим контролем и другие функции.
Полное описание:https://www.behance.net/gallery/121682551/mobilnoe...
Предприятие воздействует на потребителей разными способами: от рассылки писем до передачи долгов в коллекторские агентства. Однако часто эти меры неэффективны, поскольку делаются сразу для всех пользователей и не разделяют, например, тех, кто платит честно, но нерегулярно, от злостных должников. Отсюда низкая эффективность принимаемых мер и трудность с адекватной оценкой принятых действий.
Поэтому поставщику тепла и горячей воды потребовался простой и удобный аналитический инструмент для подбора наиболее эффективного мероприятия по воздействию на ту или иную группу должников. А также для последующей оценки принятых действий.
Для решения этой задачи сначала был составлен кредитный рейтинг потребителей: 9 типов от самых платежеспособных до совсем неплатящих. За основу рейтинга взяты суммы долга и даты оплаты на протяжении нескольких лет. Также был составлен список всех мероприятий, который вносится в базу данных.
Чтобы получить адекватную оценку применения того или метода воздействия на ту или иную группу потребителей (или же на конкретного потребителя) сначала был предложен метод ABC-анализа и цепи Маркова. Однако с помощью этих методов было невозможно предсказать оптимальные методы воздействия и получить оценку их эффективности.
Тогда решили использовать старый добрый статистический анализ: оценка всей текущей базы данных по соотношению кредитного рейтинга должника, примененных мер воздействия и последующего изменения уровня дебиторской задолженности за несколько лет.
Это позволило получить прогностическую модель, приближенную к реальности, а кроме того, накапливать и сравнивать полученную аналитическую модель с помесячными срезами по оценке эффективности мер воздействия.
В результате был сделан удобный и эффективный инструмент для руководителей отдела
по работе с населением. С его помощью они могут:
- прогнозировать необходимые меры воздействия к тем или иным должникам или вообще их не применять, экономя время и средства отдела;
- получать готовые и удобные отчеты - готовые планы мероприятий для сотрудников;
- сравнивать прогноз с реальной ситуацией и с каждым будущим прогнозом делать его более точным и верным;
- сократить время, средства и нервы сотрудников;
Данное приложение становится базой для дальнейшей аналитической работы, куда будут включены различные сигнальные показатели, необходимые руководству (например, количество отработанных заявок), добавлены механизмы автоматического распределения заданий для сотрудников с последующим контролем и другие функции.
Полное описание:https://www.behance.net/gallery/121682551/mobilnoe...
