Customized scoring
De ultieme score op maat geeft u extra impulsen
Graydon ontwikkelde op basis van verschillende databronnen een aantal generieke scores en predictiemodellen. Klanten maken er gebruik van om hun beslissingsprocessen te ondersteunen. Onderzoek en studies hebben immers al vaker bewezen dat bedrijven efficiëntere beslissingen nemen en betere resultaten neerzetten als ze zich baseren op predictiemodellen. Innovatieve bedrijven gaan nog een stap verder. Ze gaan daarnaast op zoek naar scores op maat, die ze kunnen implementeren om hun interne processen verder te optimaliseren.
Predictiemodellen en scores geven een indicatie over ‘de kans op’ bv. faillissement, wanbetaling, groei, economische activiteit, enz. En dat kunt u zo breed trekken als u zelf wilt. Meer en meer bedrijven kijken dan ook verder en onderzoeken hoe ze de ultieme score kunnen bouwen. Een customized score die hen helpt om die extra stap vooruit te zetten. Het ultieme element dat voor hen ‘de kans op …’ aangeeft. Het geeft deze bedrijven op verschillende domeinen de mogelijkheid om nog gerichter en efficiënter te werk te gaan.
Wat zijn de mogelijkheden?
- Bedrijven koppelen specifieke, interne data-elementen met data van Graydon om een aangepaste score te bouwen.
- Verschillende bedrijven uit dezelfde sector delen gegevens om een unieke score te bouwen die enkel gedeeld wordt onder de partners die deelnemen.
- Graydon treedt op als tussenpersoon tussen bedrijven die bereid zijn om (een specifiek element uit) hun database te delen met andere spelers. Graydon verleent zijn kennis en expertise om een customized score te bouwen die ‘de kans op …’ aangeeft.
Een concreet voorbeeld: leasing - energie
Een leasemaatschappij heeft gegevens over bedrijven die elektrische wagens hebben in hun wagenpark. Interessante gegevens voor een energiemaatschappij in hun zoektocht naar plaatsen waar ze elektrische laadpalen kunnen neerzetten. De energiemaatschappij weet op die manier waar ‘de kans op de installatie van elektrische laadpalen’ het grootst en het meest interessant is.
Of het voorbeeld van het sociaal secretariaat
Sociale secretariaten hebben heel wat persoonsgebonden gegevens zoals leeftijd, loon, ziekte, … Hiermee kunnen allerlei zaken gescoord worden zoals de kans op burn-out, absenteïsme, slecht management, sociale fraude, tevredenheid op de werkvloer, ...
Is er zo een element waarvan u denkt: ‘Als we (vult u zelf maar een data-element in) moesten weten, dan kunnen we een grote stap vooruit zetten’? Aarzel dan niet om ons te contacteren. Kunnen wij u niet helpen, dan hebben we misschien iemand in ons netwerk die dat wel kan.
