Voorbeeldtoepassingen van Data Analytics en Machine Learning

Customer Churn voorspellen

De term ‘customer churn’ geeft de proportie klanten weer die binnen een bepaalde tijdsperiode vertrekken. Dit kan allerlei onbekende redenen hebben waardoor u niet tijdig kunt ingrijpen. Door van Machine Learning algoritmen op klantdata kan het Data Analytics team van In Summa voorspellen welke klanten dreigen weg te gaan. Zo kunt u deze klanten tijdig benaderen en ze bijvoorbeeld vragen om feedback, voorzien van aanvullende informatie, of een gepaste aanbieding presenteren. Bekijk onze casestudies voor praktijkvoorbeelden.

Product Recommendation

Wellicht dreigen bepaalde klanten bij u te vertrekken of maken zij minder actief gebruik van uw producten of diensten. Om de aandacht en interesse van deze klanten te stimuleren zou u ze gepersonaliseerde producten of diensten kunnen aanbieden. Maar hoe weet u welke aanbieding bij welke klant past?

Door gebruik te maken van Machine Learning identificeert In Summa verborgen relaties tussen klanten en producten. Zo kan op basis van de productkeuzes van gelijksoortige klanten en producten die tegelijkertijd worden gekocht, voorspeld worden wat een specifieke klant interessant vindt. Hiermee kunt u nieuwe, verrassende producten aanbieden, waardoor zowel uw sales als uw klantloyaliteit toeneemt.

Demand forecasting

‘Demand forecasting’ duidt het voorspellen van toekomstige verkopen aan volgens een bepaald marketingplan, waarbij rekening gehouden wordt met onbedwingbare en competitieve marktwerkingen. Dit kan op talrijke manieren gerealiseerd worden door middel van Machine Learning. Op basis van de historische data van een organisatie worden nauwkeurige prognoses gemaakt over de toekomstig benodigde voorraden van deze organisatie. Op deze manier kunnen organisaties hun voorraden effectief beheren en werkzaamheden efficiënt verrichten, wat samen zorgt voor een aanzienlijke toename in winst.

Slim onderhoud

Met diepgaande analyses kunnen operationele defecten van machines of andere bedrijfsmiddelen beter worden voorspeld. Dit zorgt voor slimmer onderhoud waarbij onnodige defecten zoals de uitval of het disfunctioneren van bedrijfsmiddelen kunnen worden voorkomen. Doordat er tijdig kan worden ingegrepen worden reparatiekosten lager en zullen bedrijfsmiddelen langer bruikbaar zijn.