O objetivo principal da “Churn Analysis” é ajudar o cliente a identificar e focar nos clientes que tenham uma valoração maior dentre da sua empresa, determinar quais ações geralmente precedem a perda de um cliente ou de uma venda, além de compreender melhor quais fatores influenciam nos gastos do cliente. Aperfeiçoando a retenção de clientes, você melhora consideravelmente os resultados.

Desta maneira você pode identificar os clientes que são os mais suscetíveis para fazer previsões precisas, revelar segmentos de clientes e razões para a retenção, se envolver com os clientes para melhorar a comunicação e lealdade, calcular taxas de atritos, desenvolver campanhas de marketing eficazes para atingir os clientes e aumento rentabilidade. Utlizando uma combinação de algoritmos de modelagem avançada, você pode desenvolver modelos poderosos que podem ajudar na previsão precisa do comportamento e tendências do cliente e evitando perde-los.

Soluções Aplicadas:

  • Lote ou Processamento em tempo real: Use os modelos que você construiu para determinar a rotatividade e indicar, quer por lote ou em tempo real, os clientes que estão propensos a transferir seus negócios para outra empresa.

  • Análise preditiva de ponta :  Fornece uma grande variedade de algoritmos sofisticados básico para a construção de modelos de maior precisão para uma melhor analise de churn.

  • Ferramentas inovadoras de dados pré-transformação:   Fornece uma lista muito abrangente de ferramentas de gerenciamento e visualização de dados.

  • Fluxo de trabalho Integrado:  Utilizando uma plataforma de Decisão é possível oferecer um fluxo de trabalho simplificado para análise preditiva poderosa, baseada em regras, onde as regras de negócio e normas do setor são usadas ​​em conjunto com análises avançadas para construir os melhores modelos.

  • Resultados otimizados:  Compare os mais recentes algoritmos de mineração de dados side-by-side para determinar quais modelos oferecem o máximo ganho. Produza gráficos de lucros com facilidade.

  • Text Mining em Dados não-estruturados:  melhorar os modelos de churn usando algoritmos de mineração de texto poderosos para incorporar os dados não-estruturados atuais com dados que não utilizáveis do Storage.

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