


Funzionalità principali della soluzione
- Clustering RFM (Recency, Frequency, Monetary)
- Clustering MBA (Market Basket Analysis)
- Analisi CLV (Customer Lifetime Value)
- Valutazioni EPB (Expected Purchase Behaviour)
- Analisi clienti “Churner” e “Pre-Churner”
- Analisi “Buyer Personas”
- Customer Explorer
Elementi differenziali rispetto ai prodotti competitor
- Minor costo con diversa logica commerciale dei macro-vendor.
- Servizi di assistenza e supporto dedicati con team italiano.
- Gruppo tecnico dedicato per sviluppi personalizzati.
- Possibilità di installazione “on-premise” sui server del cliente.
- Soluzione “cloud-vendor-agnostic”, installabile presso qualsiasi cloud provider.
- Personalizzabilità completa della piattaforma.
Casi d'uso reali
Customer retention:
Analizzando i dati degli acquisti dei miei clienti fidelizzati noto che una parte di essi, dopo un po’ di tempo, non acquista più né in negozio né attraverso il mio e-commerce. Vorrei costruire una campagna di marketing focalizzata a mantenere i clienti che stanno abbandonando la mia marca (customer retention). Con le informazioni in mio possesso posso elaborare un modello sufficientemente affidabile per predire se nei prossimi sei mesi un dato cliente farà almeno un acquisto? Come posso stimare il costo massimo potenziale di una campagna marketing che propone uno sconto del 20% a tutti i clienti così individuati?
Clienti potenziali “Churner”:
In azienda è disponibile un processo ETL che mi consente di ricevere i dati dei miei clienti aggiornati ogni 24 ore. La divisione marketing ha già sviluppato un modello che mi permette di individuare i clienti con maggiore probabilità di abbandonare la mia marca. Come posso fare in modo di ottenere predizioni sui nuovi dati aggiornati che ricevo quotidianamente?
