Come sfruttare l'apprendimento automatico per prevedere le prospettive e i tempi di acquisto dell'auto

Applicando modelli creati dai dati raccolti nel tempo, possiamo vedere chi è nel mercato per un'auto in modo passivo e attivo. I modelli personalizzati possono essere creati dai dati di vendita e dalle interazioni con i clienti attuali o passate.

Ami:

Quindi ci sono due cose che possiamo fare con la nostra piattaforma di machine learning per aiutare le persone. Il primo è che esaminiamo quei dati storici e i dati sulla posizione, i dati sulla tua posizione mobile, per vedere dove le persone fanno acquisti in anticipo e cosa finiscono per acquistare.

E con ciò, creiamo un modello. E possiamo dire, OK, sai, applicando questo modello, cosa hanno in comune tutte queste persone? E applicando questo modello al nostro intero set di dati di 250 milioni di famiglie, quali persone possiamo isolare che hanno maggiori probabilità di essere sul mercato per un'auto nei prossimi 3-6 mesi?

E questo risale al fatto di arrivarci presto. E se lo sai prima che lo sappiano loro, sarà una previsione del modello, giusto? E una volta fatto ciò, è molto facile trovare quelle persone nella tua area di mercato e contattarle. Molto facile.

L'altra cosa che possiamo fare è creare un modello personalizzato per un singolo marchio o concessionaria prendendo i loro dati di vendita e facendo analisi sui loro clienti specifici. E poi creare di nuovo un modello personalizzato per loro, in modo che possano scegliere come target i sosia nella loro area di mercato, che saranno più propensi ad acquistare da loro.

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