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Data Science e Business Analytics

Forniamo servizi di data science alle aziende sfruttando le tecnologie di machine learning per supportare le decisioni e aiutare il giudizio umano nell’elaborazione di una strategia. Con i modelli predittivi catturiamo gli effetti di tutte le variabili necessarie a prevedere un fenomeno complesso. Con i modelli prescrittivi suggeriamo il miglior corso d’azione, sulla base di criteri prefissati.

Le soluzioni realizzate per i nostri clienti riguardano i diversi aspetti della customer experience e intelligence: segmentazione automatica della customer base attuale o prospect, modelli di churn, up-selling e cross-selling, conseguente ranking di clienti; stima di comportamenti latenti nella popolazione sulla base di big data misurabili (es. ricerche web); previsione delle vendite, integrando dati storici con altre variabili rilevanti; recommender system di prodotti, profili social (ad esempio suggerimento di nuovi contatti e influencer), assortimenti di merce; cluster analysis per la customer intelligence; rilevamento automatico di anomalie, come best-seller nel retail o attacchi hacker nella cyber-security, identificazione dei trending topic e altri fenomeni emergenti nei social network.

Attualmente, le attività di punta di CELI nell’ambito data science riguardano la price intelligence e operazioni di recommender e forecast per la supply chain.

Case history

Uno dei principali gruppi assicurativi operanti in Italia si è affidato a CELI per la segmentazione della customer base. Tramite l’analisi descrittiva dei dati, CELI riesce a individuare le caratteristiche chiave dei clienti e a raggrupparne i profili con attività di clustering. Sulla base di queste informazioni siamo in grado di identificare i bisogni assicurativi prioritari e permettere all’azienda di soddisfare al meglio le esigenze dei propri clienti. Un’azienda leader nel credito ha scelto CELI per la sua strategia di price intelligence. Quello che facciamo è supportare gli operatori nel monitoraggio del mercato, dando loro una base statistica su cui determinare le proprie tariffe. Grazie alle nostre tecnologie, la società può elaborare un piano di pricing automatico che tenga conto sia del know-how umano che della conoscenza ricavabile dal machine learning. Forniamo agli operatori un’interfaccia che consente di monitorare i prezzi e il differenziale rispetto alla concorrenza. Sulla base di questi dati prevediamo il numero di contratti venduti; infine stimiamo il prezzo ottimale in funzione degli obiettivi di vendita. Professionisti del fashion made in Italy di fama internazionale si sono rivolti a noi per risolvere tre problemi principali nell’ambito della loro Supply Chain: rendere più accurato ed efficiente il processo di previsione dei volumi di vendita (forecasting), migliorare la reattività nell’identificare i best seller inattesi e i cosiddetti “slow mover” (prodotti che vendono meno del previsto), infine ottimizzare l’assortimento dei prodotti all’interno dei negozi. Ai dati relativi a vendite, prodotti e clientela, già disponibili, abbiamo integrato informazioni esterne relative alla location intelligence, ai contenuti presenti sui social media e alle descrizioni dei prodotti sui cataloghi web, verificando il potenziale predittivo di tutte queste nuove fonti. 

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