Tjänster
16 områden, en gemensam metod.
Varje uppdrag börjar med vilket beslut som ska förbättras. Först därefter blir det en fråga om data och modellval.
Livstidsvärde (CLV)
Livstidsvärde (customer lifetime value, CLV eller LTV) är det samlade värde en kund väntas ge under hela relationen. Jag bygger modeller som skattar det per kund med osäkerhetsintervall, tränade på din transaktionshistorik, och levererar dem som ett API dina system kan fråga varje dag. En förstudie tar två till tre veckor.
Läs mer →
Kundbortfall och churn
Kundbortfall, på engelska churn, är andelen kunder som lämnar under en given period. En churnmodell skattar sannolikheten att en enskild kund lämnar och när det sker. Jag bygger sådana modeller kostnadsviktade, så att de pekar ut de kunder där en insats faktiskt lönar sig, inte bara de som är mest sannolika att försvinna.
Läs mer →
Efterfrågeprognoser och tidsserier
En efterfrågeprognos, ibland kallad behovsprognos eller demand forecasting, skattar vad som händer framåt utifrån historiska mönster, säsong och yttre faktorer. Jag bygger prognoser för efterfrågan, försäljning, lager och kapacitet — alltid med intervall, aldrig som ett ensamt tal — och utvärderar dem mot en enkel baslinje så att nyttan går att belägga.
Läs mer →
Mätdesign — vad ni borde fånga in
Mätdesign är arbetet med att avgöra vilken data som behöver fångas in för att en viss fråga ska gå att besvara, innan någon modell byggs. Det omfattar händelselogg, variabelval, mätfrekvens och hur data ska struktureras. Utfört i rätt ordning är det den billigaste åtgärd som finns; utfört i efterhand är det oftast omöjligt.
Läs mer →
Prisoptimering och priselasticitet
Prisoptimering innebär att skatta hur efterfrågan svarar på pris och därefter välja de priser som maximerar vald målfunktion: täckningsbidrag, volym eller livstidsvärde. Jag bygger elasticitetsmodeller per produkt och segment, med osäkerhetsintervall, och sätter upp försök där historisk data inte räcker.
Läs mer →
Attribution och marketing mix modeling
Marketing mix modeling skattar vad varje kanal bidrar med till försäljningen, utifrån aggregerad historik i stället för spårning på individnivå. Till skillnad från klickbaserad attribution klarar det kanaler utan mätbar klickväg och överlever bortfallet av tredjepartskakor. Jag bygger modellerna med osäkerhetsintervall och kopplar dem till budgetbeslut.
Läs mer →
Budstyrning och automatiserad budgivning
Budstyrning innebär att ett system löpande sätter bud utifrån förväntat värde per visning eller klick, i stället för efter fasta regler. Det avgörande är inte modellen utan målfunktionen, spärrarna och den utforskning som håller systemet från att låsa fast sig vid sina egna tidiga slutsatser.
Läs mer →
Rekommendationssystem
Ett rekommendationssystem väljer vad varje kund ska se härnäst utifrån beteendemönster. Jag bygger sådana system mot ert faktiska mål — täckningsbidrag eller kundvärde snarare än klick — och med en kontrollgrupp som visar vad de tillförde utöver vad kunderna ändå hade köpt.
Läs mer →
Risk- och sannolikhetsmodellering
Riskmodellering handlar om att skatta hela fördelningen av möjliga utfall, inte bara det mest sannolika. Jag bygger modeller för scenarioanalys, kapitalbindning och beslut där kostnaden för att ha fel åt ena hållet skiljer sig från den andra, med bayesianska metoder som gör osäkerheten explicit.
Läs mer →
Beslutsoptimering
Beslutsoptimering omvandlar en prognos till ett konkret beslut, givet era faktiska begränsningar: kapacitet, budget, minsta orderstorlek, arbetstidsregler. Maskininlärning förutsäger vad som händer; optimering avgör vad ni ska göra åt det. De två stegen förväxlas ofta och löses med helt olika verktyg.
Läs mer →
Experiment och kausalitet
Ett experiment är det enda sättet att veta vad en åtgärd faktiskt orsakade. Jag hjälper till med design och styrkeberäkning innan testet körs, med utvärdering som klarar flera samtidiga mätningar, och med kvasiexperiment när slumpmässig tilldelning inte är möjlig.
Läs mer →
Modellgranskning och second opinion
En modellgranskning är en oberoende genomgång av en modell ni redan har: hur den utvärderats, om utvärderingen håller, vilka risker som finns i drift och om den faktiskt stödjer det beslut den byggdes för. Levereras som en skriftlig bedömning med prioriterade åtgärder, normalt på en till två veckor.
Läs mer →
Modell i produktion
Att sätta en modell i produktion innebär att den körs regelbundet, i er miljö, med övervakning och en ägare, inte att den finns i en notebook. Jag bygger hela kedjan: dataflöde, API eller batchkörning, larm vid datadrift, omträning och dokumentation som ert team kan förvalta utan mig.
Läs mer →
Anomalidetektering
Anomalidetektering pekar ut observationer som avviker från det normala mönstret. Svårigheten ligger sällan i att hitta avvikelser utan i att hitta rätt antal: ett system som larmar för ofta stängs av, och ett som larmar för sällan upptäcks aldrig som trasigt.
Läs mer →
LLM-integration
LLM-integration innebär att koppla en språkmodell till era egna data, dokument och API:er så att den kan svara på och utföra saker i er verksamhet. Jag bygger sådana lösningar med mätbar utvärdering, kostnadstak och tydligt avgränsad behörighet — inte som en demo, utan som något som tål att ha riktiga användare.
Läs mer →
AI-förstudie
En AI-förstudie är en avgränsad genomgång som avgör om ett tänkt projekt är värt att genomföra. Jag går igenom er faktiska data, designar modellen och räknar på vad den kostar att bygga och driva. Ni får ett go/no-go-underlag som håller för en styrelse, ibland med slutsatsen att ni inte bör bygga något.
Läs mer →