Cómo aprovechar el aprendizaje automático para predecir las perspectivas y el momento de compra de automóviles

Aplicando modelos creados a partir de datos recopilados a lo largo del tiempo, podemos ver quién está en el mercado de un automóvil de forma pasiva y activa. Se pueden crear modelos personalizados a partir de datos de ventas e interacciones de clientes actuales o pasadas.

Amy:

Entonces, hay dos cosas que podemos hacer con nuestra plataforma de aprendizaje automático para ayudar a las personas. La primera es que analizamos los datos históricos y los datos de ubicación, los datos de ubicación de su dispositivo móvil, para ver dónde están comprando las personas con anticipación y qué terminan comprando.

Y con eso, creamos un modelo. Y podemos decir, bueno, ya sabes, aplicando este modelo, ¿qué tienen en común todas estas personas? Y aplicando este modelo a todo nuestro conjunto de datos de 250 millones de hogares, ¿qué personas podemos aislar que tienen más probabilidades de estar en el mercado para comprar un automóvil en los próximos 3 a 6 meses?

Y eso se remonta a llegar a ellos temprano. Y si lo sabes antes de que ellos lo sepan, será una predicción modelo, ¿verdad? Y una vez que hayamos hecho eso, es muy fácil encontrar a esas personas en su área de mercado y comunicarse con ellas. Muy fácil.

La otra cosa que podemos hacer es crear un modelo personalizado para una marca o concesionario individual tomando sus datos de ventas y haciendo un análisis de sus clientes específicos. Y luego volver a crear un modelo personalizado para ellos, de modo que puedan apuntar a personas similares en su área de mercado, quienes tendrán más probabilidades de comprarles.

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