Аналитика + логистика: выбираем новую локацию для склада
Когда мы говорим про пользу аналитики, мы всегда упираем на то, что она помогает принимать решения на основе данных.

Звучит красиво, но без примеров слишком абстрактно.

Хорошо, что пример у нас есть — и нет, он не про маркетинг и про то, как с помощью дашборда выбрали баннер, который нагеренерил больше всего лидов.

🔜 Это кейс Wing — телеком-оператора из Нью-Йорка, с которым мы работали несколько лет назад.
🔵 Wing предоставляет услуги связи, продает смартфоны и отправляет клиентам сим-карты и комплекты для подключения (роутер, маршрутизатор, кабели).
🔵 Когда мы начали работать, у заказчика было два больших склада — в Нью-Йорке и Техасе. Оттуда отправляли заказы по всей стране. Постепенно объем вырос, клиентов стало больше, и пришло время оптимизировать процессы и расширяться. Вот только как?
🔵 У Wing накопилось много данных о количество отправок, времени и направлениях, но не было ресурсов для обработки и экспертизы, чтобы извлечь из них инсайты. Но вы уже сами понимаете, что произошло — мы пришли на помощь. На карточках рассказываем, как с помощью данных найти лучшую локацию для нового склада.

Делимся своим опытом — может, вам тоже пригодится.

Как вам кейс? Стоит рассказывать о своих кейсах почаще? 👀