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机器学习新技术如何助力大数据创新应用

机器学习应用大数据的案例

  Viseca是一家拥有130万持卡用户的瑞士信用卡公司,其是Aduno集团下属企业,同时提供零售终端 (POS) 付款解决方案,基于云平台的 POS 终端,以及消费信贷租赁服务。

  Aduno集团是瑞士唯一一家在信用卡持卡人与商户之间提供服务的公司。公司希望利用这种关系,通过名为“surprize”的新的忠诚度计划实现自身的差异化优势。这不是瑞士的第一个忠诚度计划,但公司认为,这一计划对于吸引客户是必要的。

  Aduno集团业务分析服务主管兼高级总监Bucheli 介绍说:“这项忠诚度计划具有所有标准功能。持卡人在全球任何地方采购可获得积分,在我们和我们合作伙伴的换购平台或换购商店换购商品。根据他们购物行为的洞察,他们还可以获得专门提供的优惠商品,包括优惠券、打折或减价,从而提高了这项计划的价值。“

  Viseca针对Viseca客户群开展的市场推广活动使加入这项计划的商家从中受益,他们可以发展现有客户关系并建立新的客户关系。通过分析营销活动,Viseca为商家提供顾客情报,他们可以利用这种情报进一步有针对性地开展促销活动,获得客户的重要洞察。

  为与其他客户忠诚度计划竞争,Viseca吸引持卡人加入这项计划并鼓励他们使用。Bucheli说,“吸引客户需要有好的产品,这意味着我们需要建立具有吸引力的合作伙伴网络。为获得好的合作伙伴,我们需要吸引客户。这是一个因果难定的问题。”

  对于Viseca来说,吸引客户分成三个步骤。首先,Viseca必须提高持卡人对计划的认识。接下来是发展阶段,建立计划的感知价值,从而使持卡人使用它。最后是巩固阶段,鼓励使用计划,进而形成一种习惯。

  “我们相信,我们的推荐系统可以帮助我们提供恰当的客户建议,建立计划的感知价值,”Bucheli说。

  Viseca推荐系统依靠事件处理引擎跟踪事件、基于业务规则处理事件、然后采取行动。大约70个应用在这个引擎上运行,引擎直接配置在数据仓库中。

  什么是事件? Bucheli说:“客户点击货项、查找商品、进入网站等都是事件。

  “推荐系统通过事件跟踪观察换购平台上的持卡人行为,”Bucheli继续道,“推荐系统为需要商品建议的换购平台提供网络服务。由于所有组件都在同一DWH平台上,因此我们还可以使用并包括数据仓库中的数据。”

  “重要意义是什么,”Bucheli说,“我们建立了闭合环路,因此我们可以通过每次客户互动学习。我们跟踪持卡人购买的产品,以及他们是否点击了这项产品的详细信息。我们认为,产品点击与产品订购之间有密切关系。

  “我们还加入了大量未点击项的显示,作为负面用户反馈的一个小信号。未来,我们能够看到我们展示的项目,包括上下文信息,如页面和位置以及搜索条件、筛选和排序标准。

  下一阶段将匹配这种信息与其他数据,包括人口统计数据、交易记录、客户喜好、CRM和其他数据。然后,他们将基于分析中包括的新数据测试预建模型。(本文整来自SAS分析会议洞察)


 

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