Human expertise e AI Models Integrati
La ByTek Prediction Platform sfrutta modelli di intelligenza artificiale avanzati e personalizzabili per arricchire i dati dei clienti, offrendo insight utili e previsioni sul loro comportamento. Sviluppati dal nostro team di Data Science, questi modelli si adattano alle esigenze e agli obiettivi specifici di ogni azienda.
Fissa un AppuntamentoByTek Prediction Platform sfrutta modelli di intelligenza artificiale avanzati e personalizzabili per arricchire i dati dei clienti, offrendo insight utili e previsioni sul loro comportamento. Sviluppati dal nostro team di Data Science, questi modelli si adattano alle esigenze e agli obiettivi specifici di ogni azienda.
Interests
Il modello assegna a ogni pagina del sito un’etichetta che indica un interesse tematico o di prodotto. Una volta definite le etichette, analizza come l’utente ha navigato tra i diversi interessi.
L’approccio applicato si basa sugli embeddings, che trasformano i testi in vettori numerici mantenendone il significato semantico. Questa trasformazione consente di confrontare i contenuti e assegnare efficacemente etichette tematiche o di prodotto. Successivamente, un algoritmo proprietario utilizza queste informazioni per associare gli interessi agli utenti, permettendo alle aziende di ottimizzare le raccomandazioni, le campagne di marketing e le strategie di cross-selling e up-selling.
Meticolosità
Il modello assegna gli interessi analizzando sia il comportamento individuale che quello collettivo degli utenti.
Determinismo
Il modello assicura risultati coerenti e replicabili a ogni esecuzione garantendo affidabilità e performance ottimali.
Analisi Trasversale
Il modello interpreta i contenuti indipendentemente dalla loro collocazione, attribuendoli correttamente all’utente.
AI RFM Clustering
Il modello segmenta i clienti in base al loro livello di coinvolgimento con il brand, valutando l’interazione più recente, la frequenza di contatto e il valore economico generato.
L'analisi RFM utilizza l'algoritmo K-Means per garantire segmentazioni accurate ed efficienti. Questo approccio analizza molteplici attributi dei clienti, gestisce grandi volumi di dati e si adatta dinamicamente ai nuovi input, offrendo segmentazioni precise, scalabili e costantemente aggiornate. I segmenti generati permettono alle aziende di concentrarsi sui clienti più strategici, ottimizzando campagne e iniziative di engagement.
Cluster Personalizzati
Il modello suddivide i clienti in categorie specifiche, definite in base alle richieste e agli obiettivi dell'azienda, garantendo una segmentazione precisa.
Flessibilità
La variabile monetaria è personalizzabile a seconda delle esigenze aziendali, consentendo di analizzare metriche come il margine di profitto.
Ricalcolo Continuo
Il modello si aggiorna con nuovi dati, garantendo segmentazioni sempre attuali e una rapida risposta ai cambiamenti del comportamento degli utenti.
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Fissa un AppuntamentoAction Prediction
Modello predittivo che attribuisce a ciascun lead un punteggio basato sulla probabilità che compia un’azione specifica, come completare un acquisto, iscriversi a una newsletter o fissare un appuntamento.
L'analisi integra le informazioni del CRM con i dati comportamentali, come pagine visitate, eventi e download. Dopo la riduzione della dimensionalità, vengono selezionate le variabili più rilevanti per la modellazione. Successivamente, si testano diversi approcci, inclusi metodi data-driven, shrinkage ed ensemble. Il processo si conclude con una fase di validazione per identificare il modello più adatto a fornire risultati rappresentativi per il marchio.
Precisione Predittiva
La selezione delle variabili che influenzano la probabilità di un’azione viene effettuata in base alle caratteristiche del cliente, garantendo risultati accurati.
Variabili Calcolate
Le variabili chiave per prevedere l'azione di un lead sono spesso calcolate, come interessi o cluster, identificabili tramite gli altri modelli della piattaforma.
Adattabilità
Il modello viene selezionato considerando l'efficienza computazionale, la velocità di esecuzione e, soprattutto, un’analisi preliminare approfondita dei dati.
Predictive LTV
Il modello calcola il valore a vita di un cliente basandosi sul suo comportamento passato e sui dati transazionali, aiutando i brand a identificare i clienti più preziosi e a pianificare strategie di lungo periodo in modo più efficace.
La stima del cLTV predittivo si basa su tre fattori principali: il valore monetario medio del cliente, il numero di prodotti che acquisterà in un determinato intervallo di tempo e la sua probabilità di “sopravvivenza”. Per stimare questi valori, utilizziamo un approccio che mescola metodi probabilistici di stima delle distribuzioni e algoritmi di classificazione.
Sofisticatezza
Il modello integra diverse metodologie, garantendo una stima predittiva più precisa e affidabile.
Precisione del Timing
I tempi di previsione sono calcolati con estrema accuratezza in base ai dati disponibili del cliente.
Training e Validazione Rigorosi
Queste fasi vengono condotte con estrema attenzione per garantire previsioni affidabili sul comportamento futuro dei clienti.
