Comment fonctionne l’analyse prédictive – une vue d’ensemble

SwiftERM utilise l’analyse prédictive pour contrôler, optimiser et automatiser les décisions afin d’améliorer les processus d’affaires. L’analyse prédictive englobe les deux :

Analyse des résultats passés, présents et prévisionnels à l’aide d’analyses avancées.
Optimisation des décisions pour déterminer quelles mesures permettent d’obtenir des résultats optimaux, puis de fournir les mesures recommandées aux systèmes qui peuvent les mettre en œuvre efficacement.
Les analyses avancées sont utilisées pour examiner la façon dont des problèmes commerciaux spécifiques se rapportent aux données sur les actions passées, présentes et futures prévues. Ce sont des ventes historiques et des impressions en direct sur votre site. Les analyses avancées comprennent des techniques statistiques, mathématiques et autres techniques algorithmiques et sont plus complexes que les analyses de base pour calculer les fréquences, les tableaux croisés et les cubes d’interrogation et de rapport.

Cette analyse avancée fournit un aperçu qui sert à déterminer quelles mesures donnent les meilleurs résultats. Les mesures recommandées sont transmises aux systèmes, accompagnées d’informations à l’appui, qui peuvent les mettre en œuvre efficacement. La nature humaine et la personnalité individuelle à une solution finie.

La précision a bien au-delà des ventes historiques !

Des impressions vivantes qui se caractérisent par la subtilité et des nuances qui, autrement, ne sont pas appréciées.

Pensez à un consommateur qui achète régulièrement une certaine marque. Ils se sentent naturellement à l’aise avec lui, mais il peut y avoir plusieurs raisons à cela : Taille, coupe, qualité, couleurs, matériaux utilisés, identité de marque ou affinité de style de vie. Ou en termes de goût, de texture, de clarté et de finition, la liste est infinie. Mais regardez plus en profondeur et l’algorithme détecte également les changements et les tendances non seulement entre les marques préférées, mais aussi dans les décisions d’achat. Quelles étaient les comparaisons, quel prix était apprécié, quel était l’achat en comparaison ? Il serait trop facile de dénigrer une marque homologue parce qu’elle n’a pas encore été achetée. La famille et les amis auraient pu féliciter l’achat, et une myriade d’opportunités dans les hautes sphères peut dénigrer vos suppositions. Cependant, si l’opportunité d’achat peut vous être limitée, à la fois par la variété d’opportunités que vous avez identifiées et dans les limites d’une communication unique, la pertinence et la volonté d’acheter augmenteront plusieurs fois.

Concessionnaires actuels – Résultats réels

La capture d’écran affichée est prise à partir du panneau de contrôle d’un concessionnaire client existant :
C’est 12 mois pour voir et ils ont commencé leur période d’essai gratuit pendant la période de Noël. La croissance constante est une indication que l’analyse prédictive apprend de plus en plus précisément, reflétant le goût et le potentiel d’achat de chaque consommateur individuel.

Au cours de cette période, le rendement était de 1645 % avec une base de données de 176 000 consommateurs. Ces statistiques proviennent d’un détaillant de mode avec une marge de +60%. Au cours de cette période, les consommateurs ont reçu plus de 1,91 million de courriels. En moyenne, seulement 15 personnes se désinscrivent par jour, alors que la base de données augmente de 350 personnes.

SwiftERM avec une part d’un peu moins de 6% en complément des campagnes de marketing existantes.
Les statistiques des utilisateurs sont disponibles en permanence dans le panneau de contrôle et sont mises à jour pendant la nuit.

Parlez-nous de l’analyse prédictive – dès aujourd’hui

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