Progetto
AI4sales&mktg
Cos’è AI4Sales&Mktg
AI4Sales&Mktg è una soluzione, basata su tecniche di Intelligenza Artificiale, pensata per determinare l’analisi della clientela sia in ambito B2B che in ambito B2C.
A chi è rivolta
La nostra soluzione ha impatto sulle divisioni Vendite e Marketing delle aziende ed è valida sia per i canali fisici tradizionali che per i canali digitali dell’E-commerce.
AI4Sales&Mktg è rivolto ad aziende appartenenti ai seguenti settori:
- Retail
- GDO
- Bancario / Assicurativo
- Distribution
Clusterizzazione
Clienti
AI4Sales&Mktg consente di effettuare un’analisi dei clienti:
CHURN PREDICTION
Quali clienti sono propensi all’abbandono e quali sono i parametri principali legati all’abbandono
ALTRI TIPI DI ANALISI
Individuare cluster di clienti che, ad esempio, potrebbero essere più propensi a determinati tipi di acquisti (upselling e cross selling), potrebbero essere indirizzati su determinati canali di vendita (digitale, tradizionale).
Churn Prediction
Questa funzionalità ha come focus l’identificazione della probabilità di abbandono di un cliente attraverso tecniche di Intelligenza Artificiale.
L’obiettivo principale è quello di fornire uno strumento che consenta di ridurre al minimo la churn rate:
- Definire la probabilità di abbandono su diversi cluster di clienti
- Visualizzare trend di abbandono
- Determinare quali parametri concorrono maggiormente all’abbandono (Prezzo? Customer Service? Concorrenza? …)
In questo modo l’Azienda ha in mano dati oggettivi per applicare le contromisure necessarie per contrastare l’abbandono.
Churn Prediction Metodologia
Esempi di dati per definire il cliente nel modo più accurato possibile:
- Dati demografici del cliente
- Prodotti/Servizi acquistati
- Transazioni
- Abitudini d’acquisto
- Customer Service
- Dati della concorrenza
Pulizia dei dati ricevuti e memorizzazione in un database di appoggio
Applicazione del Features Tools al fine di definire quali features applicare per l’individuazione del modello.
Affinamento della procedura al fine di individuare il Modello finale che più rappresenta i dati.
Churn Prediction
Machine Learning
Il Modello viene addestrato a riconoscere un cliente in abbandono rispetto a un cliente fidelizzato.
Si ottiene quindi:
La classificazione di un cliente, ovvero se è candidato a abbandonare oppure no
La probabilità di appartenenza alla classe assegnata
L’intervallo di confidenza con cui questa probabilità viene assegnata
Churn Prediction
Machine Learning
In sintesi, è possibile predire se un cliente abbandonerà o meno costruendo, a partire dalle fonti presenti in azienda, un dataset descrittivo dei comportamenti del cliente.
È anche possibile dare una stima di quali siano i parametri di abbandono che hanno maggior peso, ricavando informazioni su dove è più vantaggioso agire per prevenire la defezione.
Churn Prediction
Dashboard
Dashboard di analisi di dettaglio: chi sono e quanto costano i clienti churn?
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