Przewiduj „przyszłość” w oparciu o dane
Modele predykcyjne, budowane przez ekspertów Data Science Logic, pozwalają na przewidywanie przyszłych reakcji i zdarzeń konsumenckich, w oparciu o dane historyczne. Zaawansowane algorytmy analityczne, odkrywają wzorce zawarte w ogromnej liczbie przykładów, liczonych w setkach tysięcy lub nawet w milionach.
Zbudowany w ten sposób model predykcyjny może być wykorzystywany do prognozowania konsumenckiego life style.
W jakich obszarach można wykorzystać modelowanie predykcyjne?
Nasze modele przewidują jakiego rodzaju oferta najbardziej pasuje do konkretnego konsumenta. Dzięki temu możesz komunikować się z tymi, którzy naprawdę są zainteresowani ofertą oraz inwestować środki przeznaczone na komunikację, w obszarach w których przyniosą największy zwrot. Unikasz przy tym „spamowania” konsumentów, dla których dana oferta nie będzie atrakcyjna.
Nasze modele predykcyjne przewidują prawdopodobieństwo zakupu przez konkretnego konsumenta, pod wpływem komunikacji marketingowej. Pod uwagę brane są zmienne takie jak kanał komunikacji (sms, email, reklama digitalowa), jej treść oraz czas wysyłki. Dzięki temu jesteśmy w stanie podpowiedzieć kiedy, komu, jak i co wysłać. Przekłada się to na wymierne oszczędności: nie trzeba wydawać środków na sms, które nie przełożą się na sprzedaż oraz nie warto oferować rabatu konsumentowi, który i tak jest już przekonany do zakupu.
Modele predykcyjne przewidują także na jakim etapie ścieżki zakupowej jest konsument i jakie jest prawdopodobieństwo przejścia na jej kolejny etap, pod wpływem konkretnego bodźca. Dzięki łączeniu danych na temat konsumenta z wielu źródeł, możliwe jest precyzyjne sterowanie wysyłanymi do klienta komunikatami.
Modele predykcyjne są „sercem” wielu rozwiązań budowanych przez Data Science Logic. Znajdują zastosowanie w procesach optymalizacji sieci dystrybucji, prognozowania sprzedaży, w modelach antychurn oraz przy optymalizacji kampanii marketingowych.
Korzyści:
- Przewidywanie z wyprzedzeniem zachowań konsumentów
- Prognozowanie przyszłych zjawisk
- Lepsze decyzje oparte o wiarygodne prognozy
- Zrozumienie czynników wpływających na istotne biznesowo zjawiska (np. rezygnacje klientów)
- Wprowadzanie zmian w organizacji i procesach biznesowych na podstawie wniosków płynących z modelu
- Możliwość symulowania różnych scenariuszy przyszłości
Klienci: Wiodący marketer z branży retail
