AI: Šta nam podaci sugerišu o kupcima?

Obrada podataka nas često može asocirati na cedjenje voća. Proces obrade podataka počinje prikupljanjem, često iz različitih izvora. U početku, podataka imamo puno, a želimo da zadržimo samo ono iz čega možemo da izvučemo korisno, vitamine i sočnost. Pronalazimo da je važno izabrati adekvatan filter za ceđenje, ali najvažnije je – kada da stanemo!

Algoritmi mogu biti surovo neefikasni ako im damo previše otpada ili premalo iscedjenog materijala. Istovremeno, mogu biti snažan prediktivni alat ako pogodimo pravu meru i izaberemo adekvatan model mašinskog učenja. Odabir adekvatnog modela mašinskog učenja podrazumeva razumevanje industrije u kojoj se projekat nalazi i posvećenost problemu koji traži rešenje iz podataka. Prava mera se stiče dugogodišnjim radom nad podacima, što je prva referenca kompanije Things Solver.

Proteklih godina rada sa podacima, Things Solver je nastojao da objedini modele mašinskog učenja koji rezultiraju pouzdanom predikcijom ponašanja potrošača u budućnosti. Tokom evolucije i razvoja, nastala je ideja o kreiranju jedinstvene platforme koja uz pomoć pomenutih modela pruža višedimenzionalnu podršku poslovanju.

Coeus – upotrebite znanje

Jedinstvena platforma – Coeus (Kios) je danas uslužni softver koji, iz poslovnih podataka, izvlači primenljive informacije i znanje. Rezultat su pravovremene i efikasne sugestije za donošenje dobrih poslovnih odluka. Coeus je osmišljen kao podrška prodajnim timovima da istražuju i pronalaze trendove u svojim podacima kroz nekoliko modula.

Modul korisničkog profila integriše sve podatke koje kompanija ima o svom kupcu iz raznih izvora podataka, u skladu sa industrijom za koju je Coeus namenjen. Važno je napomenuti da pored sirovih podataka o kupcu, ovaj modul nudi i informacije dobijene modelima mašinskog učenja. To može da podrazumeva trend potrošnje odredjenog kupca, vrednost kupca za kompaniju, koliko je verovatno da će kupac kupiti sledeći proizvod i koji, te u kom segmentu kupaca se on nalazi u odnosu na zabeleženo potrošačko ponašanje.

Najveća vrednost biznisu iz perspektive korisnika Coeus‑a je personalizovan pristup i predložen tretman ka svakom kupcu. Ovaj modul je idelan alat za prepoznavanje kupčevih preferencija u kupovini pri samom kontaktu sa njim, bilo da je on došao do šaltera da se informiše, pozvao korisnički servis ili obavlja kupovinu na kasi. Modul korisničkog profila je najefikasniji alat za razumevanje svakog pojedinačnog kupca.

Grupne promocije

Dok se modul korisničkog servisa fokusira pre svega na kupca pojedinačno, drugi modul u okviru Coeus‑a se fokusira na promociju proizvoda i usluga grupi kupaca. Nije iznenadjujuće da se ovaj modul naziva Kreator kampanje.

Vrednost Kreatora kampanje je da, uz pomoć višekriterijumske selekcije, kreira idealan skup kupaca koji nose najveću verovatnoću da će kupiti proizvod koji je predmet promocije, ali i da isfiltrira samo one kupce čija je procenjena vrednost za kompaniju u skladu sa budžetom kampanje.

Cilj ovog modula je targetiranje samo adekvatnih kupaca. Ovaj pristup kao rezultat daje efikasne kampanje uz povećanje procenta kupaca koji reaguju na promociju. Nakon ere agresivnog marketinga, danas treba da budemo veoma obazrivi da neadekvatnim pristupom ne oteramo kupce već osetljive na količinu promotivnog materijala koje svakodnevno dobijaju. Ovaj modul Coeus‑a nam u tome pomaže.

Kvalitetna vizuelna asistencija

Na kraju, za sve radoznale korisnike platforme, Coeus nudi razne zanimljive uvide kroz vizualizaciju – bilo da želite da saznate iz kojih delova na mapi vam dolaze različiti tipovi kupaca ili da vidite kako kupci menjaju ponašanje kroz vreme. Coeus je vremenom akumulirao i implementirao znatiželjna pitanja korisnika i otvoren je i za vaše sugestije kroz demo verziju za koju se možete prijaviti na sajtu Things Solver‑a.

Do sada je testiran u bankarstvu, maloprodaji i telekomunikacijama, a u planu su i druge industrije koje imaju sličan pristup svojim potrošačima.

Pored Coeus‑a, Things Solver razvija i primenjuje AI rešenja i na drugim projektima koji su podjednako zastupljeni. Posebno se ističu ona iz oblasti telekomunikacija po kojima su već prepoznatljivi na tržištu.

Autor: Anđela Ćulibrk, Data Scientist

Ovaj tekst je deo PC Press specijala posvećenog Veštačkoj inteligenciji. Kompletan specijal je potpuno besplatan za čitanje i možete ga čitati u digitalnoj čitaonici ili ga preuzeti direktno odavde u PDF formatu.