Konstrukcja modelu szacującego ryzyko odejścia klienta (churn) oraz modelu rekomendacyjnego

Szczegóły projektu

  • Data

     19/01/2016

  • Klient

     Shopitize Ltd.

  • Zadanie

     Konstrukcja modelu szacującego ryzyko odejścia klienta (churn) oraz modelu rekomendacyjnego

  • Kategoria

     Handel

  • Strona www klienta

     przejdź

Potrzeba

Shopitize poszukiwało partnera, który wykona pilotażowy projekt w zakresie modelowania predykcyjnego. Jego celem była konstrukcja modelu szacującego odejście klienta (churn) oraz modelu rekomendacyjnego.

Rozwiązanie

Zakres projektu obejmował:

  • Stworzenie analitycznego Data Martu, ułatwiającego zarządzanie danymi w trakcie procesu analitycznego,
  • Konstrukcję modelu rekomendacyjnego, do selekcji ofert odpowiadających zapotrzebowaniom konsumentów,
  • Konstrukcję modelu szacującego ryzyko churn w zadanym okresie, w oparciu o behawioralne dane historyczne,
  • Ocenę jakości skonstruowanych modeli.

Do realizacji prac został wykorzystany system AdvancedMiner i AdvancedMiner SNA.

Wynik

Modele predykcyjne Algolytics zwiększyły efektywność typowania klientów, którzy z największym prawdopodobieństwem są skłonni do rezygnacji z usług oraz umożliwiły wybór ofert optymalnie dopasowanych do potrzeb różnych grup klientów.

 

Jesteśmy bardzo zadowoleni z rezultatów projektu oraz z oferty Algolytics. Planujemy kontynuować współpracę z Algolytics w obszarze analityki predykcyjnej w przyszłości.

 

Shopitize logo

Shopitize to mobilna platforma marketingowa, która dostarcza klientom np. supermarketów zindywidualizowane oferty zakupowe. Platforma działa poprzez aplikację mobilną dla smartfonów. Shopitize obsługuje takie marki jak Kellogg, Danone, Mondelez, United Biscuits i General Mills, którym zapewnia bezpośredni kanał dotarcia do klienta z marketingiem i promocjami.

www.shopitize.com


Chcesz wiedzieć więcej? Kontakt

Zapisz się na Newsletter

Podaj dalej!