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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

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