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Recommendation for Captive Market or Loyal Customers

Profilo Azienda

Azienda Multinazionale Leader nella distribuzione di materiale elettrico e professionale Building & Constructions

Situazione

L’azienda vuole: 

  • migliorare la performance delle campagne promozionali multicanale sui clienti B2B per cluster di fidelizzazione, 
  • aumentare il numero delle campagne su target mirati che possono avere un alto livello interesse di acquisto in prossimità temporale della proposta con timeframe campagna più ristretti.

Azioni

  • Analisi, modellazione dati e creazione indicatori per il calcolo di FRAT Analysis e Scoring (pesate o meno), con  applicazione di algoritmi waterfall di Classification, Association e Clustering per evitare cannibalizzazione di Category e definizione del comportamanto di acquisto nel timeframe della campagna.
  • Creazione API per Deploy multicanale.

IMPATTI E KPI

  • Identificazione di Cluster Cliente con la più alta propensione all’acquisto all’interno del periodo di validità della campagna.
  • Identificazione di segmenti ristretti di prodotti con vincoli Push e Pull con i più alti indici predittivi che ha reso pìù facile ed evidente su quali prodotti fare leva attraverso nuovi modelli BI di analisi descrittive.
  • Identificazione dei livelli soglia predittivi che evitano la cannibalizzazione dei prodotti a parità di category (creazione del PACMAN Index).
  • Target Dinamici che raccomandano Target prodotto a target Cliente con redemption di acquisto medio del 21,8%.

Settore Industriale

GDO, GDS, Consumer Goods, Machinery & Components

Servizi e Tech

SAP HANA, PAL APL, R, BO, Data Service, Lumira

Processo

Sales, Marketing

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