Nel settore Automotive sviluppiamo soluzioni di Data Intelligence utilizzando analytics, advanced analytics & machine learning nei seguenti ambiti:

 

  • Analisi sulla rete di vendita e sulle performance commerciali: immatricolazioni, fatturato, margine, tassi di conversione, n° nuovi clienti, retention clientela, nuovi modelli venduti, mappe di posizionamento quali e quantitative, reporting, dashboard, modelli di supporto alla predisposizione del budget, studio delle aree commerciali, analisi portafoglio clienti e prospect

 

  • Automatizzazione reportistica excel: studio, sviluppo, miglioramento e automatizzazione di reportistica attualmente presente su file excel del cliente

 

  • Reporting & Dashboard: studio e sviluppo di sistemi di reporting dinamico sui fenomeni aziendali e di dashboard a differenti livelli di dettaglio

 

  • Segmentazione della clientela: modelli di data mining per descrivere, segmentare, profilare la clientela e indirizzare al meglio le strategie di marketing e comunicazione aziendale

 

  • Identificazione target per campagne di marketing: studio e identificazione dei target per le campagne di marketing sulla base della tipologia di cliente, del costo contatto, del ciclo di vita, dei canali e touch point, della propensione all’acquisto, al churn e tutte le altre metriche disponibili sul cliente

 

  • Misurazione ROI e ottimizzazione campagne di marketing: sviluppo di analisi per misurare il ritorno degli investimenti delle campagne di marketing sulla base degli obiettivi della campagna (lead, conversione e acquisizione, churn prevention & retention, winback, etc.). Identificazione dei fattori di successo e dei fattori che hanno contribuito negativamente alla campagna. Modelli predittivi per ottimizzare le campagne future sulla base delle campagne passate e sulla base dei vincoli aziendali (delivery, budget, canali, etc.)

 

  • Modelli predittivi sul il ri-acquisto: sviluppo di modelli predittivi per il ri-acquisto attraverso tecniche di data mining e di machine learning per identificare i clienti con un alto potenziale di acquisto di un nuovo modello di auto, se opportunamente sollecitati. L’analisi predittiva viene costruita utilizzando uno schema interpretativo di Data Intelligence che incorpora obiettivo, analytics capabilities, metodologia, dati e tecnologia e fornisce come risultato una visione di contesto e trend sul fenomeno del ri-acquisto, uno strumento gestionale che pone una lente di ingrandimento sui clienti a maggior e minor probabilità di ri-acquisto, un dettaglio sulle aree informative e la relazione delle stesse con il fenomeno del ri-acquisto, l’evidenza dei fattori che incidono sul ri-acquisto. I principali output del modello predittivo sono: analisi di contesto e trend, focus sui segmenti e relazione degli stessi con il fenomeno del ri-acquisto, uno scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di ri-acquistare un nuovo modello di auto), un semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing, uno strumento gestionale e una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing

 

Leggi Predictive Analytics cos’è e che risultati fornisce se vuoi maggiori informazioni

 

  • Sviluppo di modelli di Next Best Action (Nba): studio e sviluppo di modelli predittivi con l’obiettivo di individuare per ogni cliente, sulla base di tutti i fattori disponibili (momento del ciclo di vita, metriche sul cliente, indicatori sulle campagne passate, canale di contatto preferenziale, comportamento d’acquisto passato, potenziale d’acquisto, etc.) quale sia l’offerta migliore da proporre in funzione anche degli obiettivi e processi aziendali. La Next Best Action (Nba) ribalta il classico approccio di marketing che vede la creazione dell’offerta e successivamente cerca i clienti a cui proporla, la Next Best Action (Nba) definisce le varie offerte proponibili a un certo segmento di clienti e sceglie la migliore. Questo approccio genera offerte mirate indirizzandole al canale più adatto

 

  • Valutazione degli investimenti in comunicazione (Media Mix Model): studio e sviluppo di algoritmi e modelli econometrici per misurare gli effetti delle attività di marketing e comunicazione. La valutazione viene fatta considerando tutti i principali fattori che contribuiscono, in modo differente, ai risultati di business. L’analisi fornisce insight tattici e strategici per azioni da compiere nel breve e nel medio periodo

 

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