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I modelli predittivi per il marketing: le nostre case history

By Luca Zanetello 1 mese faNo Comments

Avere a disposizione dati affidabili e sempre aggiornati sulle preferenze e le abitudini di clienti, o potenziali tali, è fondamentale per gli uffici marketing di qualsiasi azienda. Poter incrociare e analizzare dati provenienti da fonti diverse come le vendite, i social network e le campagne effettuate, aiuta i direttori marketing a definire nuove strategie di comunicazione sempre più performanti e personalizzate sulle esigenze e i bisogni del mercato, massimizzando il ROI delle diverse attività.

In questi ultimi anni abbiamo affiancato gli uffici marketing di diverse realtà appartenenti a vari settori, dalla GDO al manifatturiero e dall’e-commerce alle multiutility, nella gestione e nell’analisi dei loro dati con lo scopo di avere indicazioni utili sul rendimento delle campagne o prevedere in anticipo alcuni comportamenti di consumatori e movimenti del mercato.

I progetti sono stati impegnativi e molto diversi uno dall’altro: di seguito alcuni delle principali case history dei nostri progetti e attività.

Ottimizzazione del piano promozionale

Per attirare nuovi consumatori le promozioni sono sicuramente uno tra gli strumenti più efficaci in mano agli uffici marketing delle aziende: scontistiche particolari o sono un’ottima attrattiva per invogliare all’acquisto.

Strutturare un piano promozionale efficiente e profittevole per l’azienda non è però un compito facile: un nostro cliente, un’importante rivenditori di articoli elettronici, aveva la necessità di avere uno strumento che lo supportasse nel definire le migliori promozioni e pubblicarle al momento giusto.

Per scoprire la soluzione adottata scarica la case history completa.

Newsletter personalizzate

Un nostro cliente, un affermato rivenditore di prodotti di fissaggio professionali, voleva sfruttare i dati raccolti dall’attività di navigazione e di acquisto sulla propria piattaforma e-commerce per poter inviare newsletter personalizzate con suggerimenti e promozioni puntuali per ogni singolo utente.

Grazie all’analisi dei dati raccolti è stato possibile generare in automatico queste comunicazioni inviandole periodicamente agli utenti: leggi la case history per scoprire la soluzione adottata.

Costruzione motori di raccomandazione

Capita spesso, navigando all’interno di piattaforme e-commerce, di vedere prodotti consigliati o acquistati assieme a quello che si sta visualizzando: dei veri e propri consigli per gli acquisti nell’epoca delle analitiche avanzate.

Il nostro cliente, una catena di retail del mondo dell’elettronica, voleva ottimizzare queste funzionalità nella propria piattaforma consigliando sempre i migliori prodotti all’utente corretto: tutti i dettagli del progetto raccontati nella case history dedicata.

Social Media Analysis

Un’azienda d’arredamento comunica con clienti e prospect anche attraverso i social media. Ha attivi tre diversi canali – Facebook, Instagram e Youtube – da circa tre anni e ha raccolto numerosi commenti ed interazioni: la pagina Facebook conta circa 30.000 like, i caricamenti fotografici su Instagram raggiungono una media di 2000 like ciascuno e il canale Youtube è seguito da un migliaio di utenti.

Il management si è dunque posto il problema di “capitalizzare” queste interazioni, analizzandole per definire strategie di engagement sempre più efficaci: leggi la case history completa.

Customer Segmentation

Segmentare i clienti e tracciarne il comportamento è il primo passo per conoscerli meglio e poter creare iniziative puntuali in grado di aumentarne la fidelizzazione grazie alle corrette strategie di business. Questo era l’obiettivo del nostro cliente, una catena di supermercati: scarica il video della demo del progetto.

Churn Prediction

Riuscire a mantenere alto il grado di fidelizzazione dei propri clienti è fondamentale per qualsiasi azienda, così come conoscere quali sono in procinto di lasciare i servizi aziendali.

Una multiutility che vende servizi in abbonamento aveva la necessità di monitorare questi importanti elementi e prevedere il tasso di abbandono, il cosiddetto churn. Grazie al machine learning è possibile anche prevedere quale sarà il tasso di abbandono dei clienti e quali saranno questi clienti in procinto di recidere il contratto o di non rinnovarlo: tutti i dettagli nel video della demo.

Scopri di più

Miriade accompagna le aziende ad ottenere il massimo dai propri dati per riuscire a prendere le migliori decisioni di business e per assicurare un reale vantaggio competitivo sul mercato.

Per conoscere il nostro approccio e tutti i servizi che possiamo offrirti, visita il nostro portale interamente dedicato al mondo delle analitiche avanzate.

Photo Credit: Pexels

Category:
  News
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