Posiadasz już gotowy model Machine Learning, w dodatku działający w Scoring.One scenariusz stworzyłeś samodzielnie i w zaledwie kilka minut. Przejdźmy zatem na następny poziom. Co zrobisz, aby kategoryzować klientów na podstawie wyników?

Wyobraź sobie, że chcesz przewidywać np. zdolność kredytową klientów - najlepiej w czasie rzeczywistym. Co więcej, posiadasz już model predykcyjny napisany w Pythonie, R, czy Groovy. Pozostaje ostatnia kwestia - jak uprodukcyjnisz model Machine Learning?

Klienci Microsoft Azure na całym świecie mają teraz dostęp do Automatic Business Modeler (ABM), aby korzystać ze skalowalności, niezawodności i możliwości do rozwoju aplikacji i kształtowania strategii biznesowych.

W poprzednich wpisach omówiliśmy, jak zmaksymalizować korzyści płynące z wykorzystania wysokiej jakości baz danych. Jeśli jednak nie posiadasz własnych danych adresowych czy lokalizacyjnych, ale wciąż chcesz rozwijać firmę prowadzając analizy przestrzenne i podejmując trafne decyzje biznesowe w oparciu o kryterium geograficzne – nic straconego!

Technologia Business Intelligence (a w szczególności Location Intelligence) jest kluczowa w kontekście podejmowania właściwych decyzji biznesowych. Jeśli w Twojej firmie określasz m.in. grupę docelową działań marketingowych, badasz tendencje zakupowe bądź chcesz zwiększyć moc predykcyjną modeli scoringowych – rozważ wzbogacenie już posiadanej bazy o dodatkowe dane.

Poprzednie publikacje poruszały tematy geokodowania i „golden record” w bazach danych. Czas zatem na Location Intelligence w kontekście doświadczeń klienta – zarówno odbiorcy paczki, jak i użytkownika strony WWW czy aplikacji.

Omawiając proces standaryzacji i walidacji danych trudno nie wspomnieć o kwestii oszczędności (czasu i pieniędzy), jakie przynosi odpowiednio wyczyszczona baza – np. CRM.

W ostatnim czasie obok powszechnie znanego terminu Business Intelligence (BI), na popularności zaczęło zyskiwać określenie >Location Intelligence. Analogicznie do BI, termin Location Intelligence (LI) odnosi się do pozyskiwania wiedzy z danych, ale dane te powinny mieć wymiar geograficzny/przestrzenny.

Ponad 3.000 osób na wirtualnej hali. Powyżej 1.000 zarejestrowanych uczestników. Algolytics Technologies było partnerem konferencji Data Science Summit (edycji ML), pierwszego wydarzenia w Europie Środkowej w całości poświęconego tematyce Machine Learning, które odbyło się 18 czerwca 2021 roku.

Jak zwiększyć sprzedaż w Twoim sklepie internetowym? Napisano już ogrom artykułów o strategii SEO czy dobrych praktykach UX – więc dziś nie o tym.

Każda Twoja kampania, każdy pozyskany klient i każda optymalizacja mają wspólne paliwo – dane. Obecnie zapewnienie jakości, integralności i bezpiecznego dostępu do bazy danych jest kluczowe, by silnik Twojego biznesu działał na najwyższych obrotach.

Aplikacja działająca w czasie rzeczywistym, oparta na predykcyjnych algorytmach Data Mining, wspierająca wybór ofert, produktów oraz / lub usług dodatkowych, jak również dobór kanałów komunikacji z klientami.