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Os modelos de Machine Learning extraem conhecimento e capacidade preditiva a partir dos dados. São uma das principais fontes de inovação na gestão de empresas.
Já pensou no valor dos seus dados?

Modelos descritivos
  • Clustering
  • Association rules
  • Dimensionality reduction
Modelos preditivos
  • Customer churn
  • Demand forecasting
  • Price prediction
  • Text mining
  • Classification models

Exemplos do nosso trabalho

  • Os seus clientes não são todos iguais, use modelos de clustering para os compreender melhor. Clustering permite agrupar não só clientes, como também visitantes de um website ou utilizadores de uma aplicação - de acordo com características comuns.

    No caso de aplicação de um modelo de clustering a uma carteira de clientes, estes serão agrupados em função de das variáveis que descrevem o seu comportamento: a frequência de compra, o valor de compra, o tipo de produtos preferido, o meio de compra mais utilizado, a sensibilidade a descontos e preço, etc.

    Quando aplicado num contexto de marketing, os modelos de clustering são uma base essencial à segmentação de mercado e à definição de estratégias de marketing diferenciadas de elevado impacto.

    Algoritmos:

    • K-Means
    • Mini-batch K-Means
    • CLARA
    • DBSCAN
  • As regras de associação permitem descobrir conjuntos de produtos frequentes. Mais do que "queijo e fiambre" ou "fraldas e cerveja", estes modelos identificam produtos que se vendem melhor em conjunto do que separadamente.

    Nem sempre essas associações são óbvias para o marketeer. Descobri-las é uma oportunidade para cross-selling e desenvolvimento de novos produtos ou serviços.

    Algoritmos:

    • FP-Growth
    • Apriori
  • Quais são as características que antecedem o abandono dos clientes? Como antecipar e prevenir esse abandono?

    Os modelos de churn têm capacidade preditiva para responder a estas perguntas. Identificando aqueles clientes em risco de "churnar", é possível agir antecipadamente, procurando preservar os clientes.

    Algoritmos:

    • Regressão logística
    • Random forest
    • Máquinas de vetores de suporte (SVM)
  • Qual o valor de um imóvel ou de um automóvel em função das suas características? Explore o mercado e procure oportunidades para encontrar ativos sub ou sobre avaliados.

    A partir de dados com as características de um imóvel, como por exemplo, a sua localização, ano de construção, área, tipologia, certificado energético, entre outras, é possível prever com precisão o seu valor.

    Algoritmos:

    • Regressão linear
    • Random forest
    • AdaBoostRegressor
  • O que dizem os seus clientes e seguidores sobre a sua marca? Quando os seus clientes reclamam ou comentam a sua página web, quais são as suas principais questões?

    Como extrair significado de um vasto conjunto de documentos?

    Em muitas empresas, o texto continua a ser uma fonte de valor por explorar. Textos armazenados em emails, documentos ou redes sociais também são dados.

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