Machine Learning e modelli predittivi dei comportamenti di acquisto

Scopri nuovi modelli previsionali, basati sullo sviluppo di algoritmi di Machine Learning in grado di produrre previsioni estremamente affidabili sul comportamento di spesa dei consumatori in uno scenario nel quale le transazioni con carte di credito/debito sono in fortissima crescita, la possibilità di analizzare e sfruttare queste informazioni può fare la differenza.

L’analisi di questi dati può infatti fornire indicazioni importanti a coloro che hanno come obiettivo quello di sviluppare servizi sempre più personalizzati ed efficaci verso i propri clienti. Codd&Date, da sempre focalizzata sulla gestione e l’importanza dei dati, con la sua divisione di Data Management & Analytical Processing, ha lavorato allo studio di modelli previsionali, basati sulla progettazione e lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning in grado di produrre previsioni estremamente affidabili sul comportamento di spesa dei clienti, con un grado di accuratezza che arriva fino al 99%.

I risultati raggiunti sono stati possibili grazie all’utilizzo delle più recenti tecniche di Machine Learning (Reti Neurali Probabilistiche) unite all’esperienza maturata e ad un attendo studio e preparazione dei dati. I nostri modelli forniscono un dettaglio aggiuntivo rispetto alle reti neurali tradizionali: il grado di incertezza della previsione. Questo è molto importante quando si vuole fornire un servizio, non solo personalizzato, ma anche il più affidabile possibile.

RELATORI:

Marco Pasquinelli – Codd&Date Managing Partner, Head of Data Management & Analytical Processing;

Niccolò Rondelli – Senior Data Scientist at Codd&Date;

Oscar Neira – Business Developer Manager Codd&Date Suisse.