Statistica avanzata e apprendimento automatico

Potenzia il tuo team di analisi dei dati con i nostri Data Scientist e fai decollare più velocemente i tuoi progetti di analisi avanzata e predittiva.

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Alcuni dei modi in cui possiamo aiutarti

Previsioni di vendita

ClicData ti aiuta a prevedere le tendenze future delle vendite e ad allineare i tuoi obiettivi con la domanda del mercato utilizzando almeno due anni di dati storici.

Utilizzando i dati degli ultimi 2 anni (minimo) di vendite ti aiuteremo a identificare i modelli nei tuoi dati e a prevedere le vendite per i prossimi 6-12 mesi e ti presenteremo diversi modelli e risultati.

Line graph of sales forecasting over months.

Conversione dei prospetti

Capisci cosa guida veramente le conversioni con le analisi di Prospect Conversion di ClicData. Individua i potenziali clienti e ottimizza l'imbuto di vendita identificando le principali metriche comportamentali e di imbuto che influiscono sui tassi di conversione.

Utilizzando i dati demografici, i dati geografici, i dati dei lead, i dati dell'imbuto di vendita e le metriche di conversione dei tuoi sistemi attuali, costruiremo dei modelli che descrivano al meglio i tassi di conversione e presenteremo i risultati sotto forma di dashboard.

Previsioni sul ROI del marketing

Massimizza i tuoi investimenti di marketing con previsioni precise sul ROI. ClicData ti permette di prevedere i risultati delle campagne e di perfezionare le strategie attraverso un'analisi approfondita dei dati di vendita, delle metriche di conversione e delle prestazioni dei test A/B, aiutandoti a prendere decisioni sicure e basate sui dati.

Con i dati delle campagne esistenti e passate, i dati di vendita, le metriche di coinvolgimento dei clienti, i tassi di conversione e altro ancora per eseguire test A/B completi e analisi delle prestazioni, il nostro team identificherà le caratteristiche e preparerà i modelli che possono essere utilizzati al meglio per prevedere la spesa di marketing e il ROI.

Graph of marketing ROI forecast by channel.

Previsione di abbandono

Tieni d'occhio l'abbandono dei clienti con le analisi di Churn Prediction che rivelano i comportamenti e le tendenze che segnalano un potenziale abbandono, in modo da poter coinvolgere in modo proattivo i clienti a rischio, aumentare la fedeltà e migliorare la fidelizzazione della tua base di utenti.

Utilizzando i dati demografici dei clienti, la cronologia delle transazioni, i dati di interazione, i dati di abbonamento o di utilizzo, i dati dell'assistenza clienti e le metriche di soddisfazione, possiamo costruire dei modelli e presentare i risultati in dashbaord che possono essere utilizzati per monitorare il tasso di abbandono dei clienti.

Churn probability by customer segment bar chart.

Analisidel sentimento

Scopri la voce dei tuoi clienti con la Sentiment Analysis. ClicData analizza i feedback provenienti da sondaggi, recensioni e interazioni per scoprire come si sentono veramente i tuoi clienti, aiutandoti a migliorare la soddisfazione, a risolvere i problemi in modo proattivo e a rafforzare la reputazione del tuo marchio.

Produrremo un rapporto riassuntivo e dettagliato del feedback dei tuoi clienti, suddiviso in base al sentimento generale e a quello specifico dell'argomento, in modo che tu possa decidere le azioni migliori da intraprendere.

Recensioni dei clienti, risposte ai sondaggi, ticket di assistenza e feedback dei social media. Possiamo incorporare la pianificazione delle attività, le caratteristiche dei prodotti e le esperienze dei clienti per un'analisi più olistica.

Donut chart of customer sentiment: positive, neutral, negative.

Segmentazione dei clienti

Aumenta le performance di marketing e di vendita con una segmentazione intelligente dei clienti. Utilizzando dati demografici, comportamentali e transazionali, il nostro team raggrupperà i clienti in segmenti significativi in modo che tu possa personalizzare i tuoi messaggi, migliorare il targeting e massimizzare l'impatto.

I dati demografici dei clienti, i dati geografici, gli attributi psicografici, la segmentazione tecnologica, l'e-commerce e la storia degli acquisti, i dati comportamentali e le interazioni con i clienti per un periodo di tempo sufficiente sono solo alcuni dei dati che possiamo utilizzare per produrre questa analisi.

Scatter plot of customer segmentation clusters.

Trusted by +1,100 data teams

Fasi chiave dei progetti di analisi avanzata

I progetti di analisi avanzata, compresi quelli che prevedono la modellazione e l'esecuzione dell'apprendimento automatico, spesso richiedono più iterazioni rispetto al lavoro di business intelligence tradizionale. Sebbene si basino su dati e report esistenti, si spingono oltre enfatizzando una maggiore qualità dei dati, un'attenta selezione di caratteristiche e proprietà e una rigorosa convalida dei modelli per garantire la solidità statistica.

Comprensione del business
In questo caso collaboriamo con te per definire l'obiettivo del progetto, ad esempio l'analisi del sentimento dei clienti o la predizione del tasso di abbandono (Churn Prediction). Collaboriamo con te anche per definire le metriche di successo (ad esempio, accuratezza, richiamo, RMSE, aumento).
Comprensione dei dati
Identificare le fonti di dati disponibili (CRM, campagne e-mail, sondaggi, social media, ecc.) e analizzare la struttura, il volume e la qualità dei dati. Eseguiamo analisi esplorative di base (ad esempio, distribuzioni, dati mancanti, correlazioni iniziali).
Preparazione dei dati
Iniziamo con la pulizia dei dati, come ad esempio i valori mancanti, i duplicati e gli outlier. Poi iniziamo a identificare le caratteristiche dei dati, come la permanenza dei clienti, l'ultimo acquisto, il punteggio medio del sentiment, ecc. Potrebbe essere necessario arricchire i dati o rivedere la nostra comprensione dei dati.
Modellazione
In questa fase selezioniamo i modelli in base all'obiettivo. Possiamo selezionare alcuni modelli in base al compito, come ad esempio la classificazione del testo (Regressione logistica, Foresta casuale, modelli trasformatori come BERT) per Sentiment Analysis, i modelli di regressione (XGBoost, LSTM, ecc.) per le previsioni e la classificazione (ad esempio, Foresta casuale, Gradient Boosting, Reti neurali) per le conversioni. Facciamo la divisione treno/test o la convalida incrociata su più modelli per il confronto.
Valutazione
Valutiamo i risultati del modello e la convalida del business per assicurarci che i risultati abbiano senso nella vita reale.
Distribuzione
Produciamo poi dashboard e report per fornire il risultato finale e per permetterti di prendere decisioni in merito. Possiamo anche collaborare con te per impostare programmi di riqualificazione dei modelli e degli avvisi in base alle condizioni.

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