Raccomandazioni prodotto-cliente: simulazione e verifica della qualità dei risultati
Profilo Azienda
Estilos Lab produce soluzioni che ottimizzano i processi in diversi contesti applicativi
Situazione
Clienti e prospect vogliono in modo indipendente:
- poter simulare e verificare i risultati della generazione degli algoritmi predittivi di raccomandazione
- comprendere quali sono i livelli dei parametri dei diversi algoritmi predittivi da utilizzare nelle attività delle campagne in fase di segmentazione e targetizzazione.
Azioni
Costruzione di un data model alimentato da diverse catene di algoritmi predittivi, che possono essere adattate in funzione delle necessità del cliente, e che permettono la verifica dei parametri quali confidenza, supporto, KI… in diversi scenari di raccomandazione:
- P2C (Prodotto raccomandato a Cliente)
- C2P (Cliente raccomandato a Prodotto)
- c2C (category raccomandato Cliente)
- C2c (Cliente raccomandato a category)
- Cs2C (Customer Similar to Customer).
Sviluppo di una App e delle API su DB Model che permettono in modo intuitivo di simulare e concettualizzare le transazioni cliente o prospect nella multicanalità.
IMPATTI E KPI
- Tutti i clienti si sono dichiarati soddisfatti e considerano l’APP utile, semplice ed intuitiva.
- L’utilizzo della App ha permesso di rendere più chiaro e compressibile agli utenti business le relazioni causa effetto dei parametri predittivi sulla segmentazione dei target.
- Ha eliminato il senso di incertezza o inadeguatezza legato alla mancanza di nozioni statistiche tipiche dei Data Scientist, accelerando x2 l’adozione degli algoritmi predittivi.
Settore Industriale
Consumer Goods, Farmaceutico, GDO, GDS, Machinery & Components
Servizi e Tech
Estilos APP, PAL APL, SAP HANA
Processo
Marketing, Sales, Servizio
