Reducir la pérdida Coyote, proveedor de servicios de información vial en tiempo real, buscaba fortalecer su cartera de
clientes mediante un programa de fidelización eficaz. La empresa buscaba segmentar a sus clientes,
calificar los datos entrantes y cuantificar el uso de lista ejecutiva de nivel c dispositivos.
Coyote utilizó un software de análisis de datos para implementar una herramienta de análisis
predictivo del comportamiento y segmentar a los clientes. La aplicación recopiló automáticamente
diversos datos, como datos del dispositivo en tiempo real, datos contractuales y detalles del cliente.
A continuación, el software limpió los datos y utilizó aprendizaje automático para modelar el
comportamiento del usuario.
Los resultados se utilizaron para optimizar las campañas de marketing
Coyote logró segmentar su base de clientes con gran precisión, mejorar el rendimiento de las campañas de llamadas salientes y reducir la pérdida de clientes con campañas de marketing personalizadas.
Encuentre precios óptimos de productos para una interacción de ventas eficiente y aumente los ingresos
Rue La La, una empresa minorista boutique, a menudo tiene que predecir las ventas y fijar los precios
de los productos que se venden en su tienda online por primera vez; por lo tanto, no dispone de datos
históricos de ventas. Con frecuencia, estos productos se agotaban en las primeras horas tras su lanzamiento o no se vendían bien, lo que resultaba en pérdidas de ingresos. Reducir la pérdida
Rue La La desarrolló un conjunto de atributos cuantitativos de producto
Y utilizó datos históricos de ventas para predecir la demanda futura.
Desarrollaron un modelo de predicción de la demanda y optimización de precios mediante tecnología estadística e informática,
como el análisis de regresión y el aprendizaje caja de vida triste automático. Su herramienta automatizada de apoyo a la toma de decisiones de precios se desarrolló en colaboración con el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts.