Трансформируем ваши данные в прибыль

Пн — Пт: с 10:00 до 19:00

ГлавнаяПредсказание поведения клиентов

Предсказание поведения клиентов

Вы хотите знать, когда и с какой вероятностью посетитель вашего сайта совершит покупку, или когда пользователю приложения стоит предложить купить внутриигровую валюту, чтобы максимизировать вероятность покупки?

Будущее маркетинга в предсказании поведения потребителя. Начните предсказывать поведение посетителей вашего сайта и мобильного приложения и влиять на него!

Воспользуйтесь мощностями StreamMyData для предсказания пользовательского поведения!

SMD updating
15
Лет на рынке
150+
Клиентов
1000+
Созданных дашбордов

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

Этапы построения предсказаний

Все работы по сбору данных, автоматизации отчетности, визуализации данных, дашбординку и предсказаниям готова сделать команда опытных аналитиков. Все что вам нужно — оставить заявку.

Сбор данных

Вначале необходимо подключить все доступные системы данных к единой СУБД, например, Google BigQuery или ClickHouse.
Чаще всего подключают следующие источники:

  1. Веб-аналитические системы
  2. CRM
  3. Системы аналитики для мобильных приложений
  4. Данные CMS
  5. Данные рекламных кабинетов
  6. Телефонию, системы коллтрекинга и др.

Экстракция данных
Аналитический консалтинг и готовые аналитические решения

Объединение данных и построение сквозной аналитики

После сбора данных необходимо объединить их между собой, чтобы построить систему сквозной аналитики и путь взаимодействия пользователя с сайтом и мобильным приложением, а также с офлайн-офисами и точками продаж.

Выделение признаков и очистка данных

Данные о взаимодействии пользователя с бизнесом очищаются и стандартизируются, и на их основе выделяются несколько групп признаков:
исторические (накопительные) признаки

  • признаки, оценивающие последовательность действий пользователя
  • технические признаки
  • транзакционные признаки

Выделение признаков и очистка данных
SMD updating

Создание системы предсказания

Основные этапы построения системы предсказания поведения включают:

  • Сбор данных
  • Анализ данных
  • Обучение модели
  • Сегментирование пользователей
  • Выгрузку результатов

Использование предсказаний

Результатом предсказания является уникальный идентификатор пользователя и вероятность наступления предсказываемого события.
Эти данные можно использовать для улучшения системы рекомендаций, триггерных рассылок и уведомлений, персональных предложений, а также создания аудиторий и загрузки их в рекламные кабинеты для оптимизации инвестиций в рекламу и создания новых аудиторий для показа рекламных предложений.

Пример сравнения качества предсказания модели и факта

На основе данных клиента ЛитРес за первую неделю
Пример сравнения качества предсказания модели и факта

Нам доверяют

Отзывы

Хотите предсказать продажи и управлять клиентами?

Получите бесплатную консультацию

Наши награды

SILVER
Tagline Awards 2022
Работа с Big Data.
Tagline Awards 2022 - Работа с Big Data.
BRONZE
МИКС Россия 2022
ADTACH / Ecosystem Creation
МИКС Россия 2022