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Aide à la décision

Prédire

Gestion - Intelligence de marché

Une décision de crédit plus juste et plus personnalisée
Pour:
Prestataires de paiement et de crédit
Objectif:
Expérience client améliorée
Aller au-delà des modèles linéaires généralisés : une stratégie de tarification sophistiquée intégrant les prix des concurrents
Pour:
Tarification client Actuaires
Objectif:
Augmenter les revenus
Triage basé sur l'apprentissage automatique pour déterminer les patients de faible gravité qui peuvent être accélérés jusqu'à l'admission aux urgences en raison de leur courte durée de sortie
Pour:
Services d'urgence dans les hôpitaux.
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, Experts en adaptation au changement climatique, Agences gouvernementales, Communautés à risque
Renseignements automatisés sur l'enrichissement des menaces dans la cybersécurité
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Apprentissage par renforcement en profondeur pour une recommandation de traitement personnalisée
Pour:
Cliniciens qui prescrivent des traitements de longue durée et modulables
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Application de l'apprentissage automatique pour prédire le risque de nouvelles infections à l'hôpital pour les patients
Pour:
Hôpitaux
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, anticipation des risques
Gestion - Intelligence de marché
Pour:
Chefs de produit et marketeurs.
But:
Augmenter le nombre d'utilisateurs actifs pour un service de streaming musical en identifiant le comportement des clients à forte valeur ajoutée.
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, augmentation des revenus
Prévisions météorologiques dans l'agriculture
Pour:
Les agriculteurs
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
L'IA pour la prévention des pertes des clients des services de télécommunication
Pour:
Entreprises de télécommunications
Objectif:
Expérience client améliorée
Fabrication et usines - Maintenance prédictive
Pour:
Exploitation, R&D
But:
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Modèle de prévision et d'impact des catastrophes et des urgences
Pour:
Professionnels de la gestion des catastrophes au niveau national, experts en adaptation au changement climatique, agences gouvernementales, communautés à risque.

Gestion - Intelligence de marché

Pour:
Chefs de produit et marketeurs.
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, augmentation des revenus
Problème adressé
L'intelligence du marché fournit aux entreprises des informations sur leur marché cible, en particulier les préférences de leurs clients, afin de planifier l'allocation des ressources stratégiques. L'acquisition de données sur les clients est nécessaire pour adapter les messages marketing à des groupes ciblés spécifiques. La différenciation des groupes nécessite des informations sur les points de contact marketing, le comportement d'achat et les interactions des utilisateurs avec le produit afin de générer des résultats tels que la conversion, le renouvellement, l'expansion et la promotion.
But du cas d'usage
Augmenter le nombre d'utilisateurs actifs pour un service de streaming musical en identifiant le comportement des clients à forte valeur ajoutée.
Description
L'intelligence du marché est généralement mise en œuvre à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données volumineuses appliquées à de grands référentiels de données sur le comportement des consommateurs. L'analyse de cohorte et le regroupement sont normalement utilisés pour identifier les utilisateurs ayant un comportement similaire, tandis que l'analyse prédictive est utilisée pour optimiser des mesures telles que la rétention et la valeur à vie du client (CLV). Leaf, un service de streaming musical populaire d'Amérique latine, a utilisé la solution d'intelligence client de Peak pour augmenter sa base d'utilisateurs actifs de 97 % en seulement quatre mois1. Peak a combiné les données utilisateur de Leaf avec la plate-forme publicitaire et les données extraites du Web. En appliquant des modèles de clustering à ces données, Peak a identifié les utilisateurs les plus précieux de Leaf, comment ils ont été acquis et comment ils utilisent la plate-forme. Grâce à l'utilisation de tableaux de bord, Leaf a ensuite pu cibler les utilisateurs les plus susceptibles de devenir des clients à forte valeur ajoutée.
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Données brutes
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Apprentissage automatique
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