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预防客户流失

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公司规模
Large Corporate
地区
  • Europe
国家
  • France
产品
  • DSS
技术栈
  • Predictive Analytics
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Customer Satisfaction
  • Revenue Growth
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
适用行业
  • 电子商务
适用功能
  • 销售与市场营销
用例
  • 补货预测
服务
  • 数据科学服务
关于客户
Showroomprive.com 是欧洲领先的电子商务公司。该公司成立于 2006 年,拥有超过 2000 万会员,每天举办约 15 次闪购活动,吸引超过 200 万访客。2014 年,Showroomprive 的业务量达到 4.8 亿欧元,与 2013 年相比增长了 40%。该公司面临着客户流失的挑战,并希望改进其客户资格流程,以预测、预防和降低客户流失率。
挑战
Showroomprive 是欧洲领先的电子商务公司,面临着客户流失的挑战。该公司使用静态规则来触发营销活动,这些活动适用于所有客户,并未考虑到每个客户的个人价值。这种方法无法有效防止客户流失并提高客户忠诚度。Showroomprive 希望改进其客户资格流程,以预测、预防和降低客户流失率。该公司旨在根据个人购买率发现很有可能不再从网站购买的客户,并针对每个潜在客户改进营销活动的定位,以提高客户忠诚度。
解决方案
Showroomprive 使用 DSS 开发了一种解决方案,可以预测买家是否会返回网站进行购买。该解决方案自动集成和丰富了各种数据源,包括客户数据、订单和交付数据以及网络日志。它根据销售点击量、订单、诉讼、客户等变量,从这些数据中创建了 690 多个特征。该解决方案还测试了多种机器学习算法,以实现最佳预测模型。这种方法使 Showroomprive 能够内部化围绕该解决方案的所有工作,从研发到生产。
运营影响
  • Showroomprive was able to detect potential churners amongst mono-buyers with an AUC of 0.819.
  • The company was able to internalize all of the work revolving around the solution, from R&D to production.
  • The solution allowed Showroomprive to automate the integration and enrichment of a variety of data sources, create more than 690 features derived from this data, and test multiple machine learning algorithms to achieve the best predictive model.
数量效益
  • Showroomprive was able to detect potential churners with 77% accuracy.
  • The company was able to create more than 690 features derived from a variety of data sources.
  • Showroomprive achieved an AUC of 0.819 in detecting potential churners amongst mono-buyers.

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