Heb je soms het gevoel dat je niet het volle potentieel van het aankoopgedrag van een klant benut om extra sales te genereren? Welke combinaties van producten worden vaak samen gekocht door klanten die ook voor andere klanten met een bepaald aankoopgedrag van toepassing zijn? Zijn er producten die klanten nog nooit bij jou (onbekend is onbemind) hebben gekocht maar die volgens aankoopgedrag zeer relevant zouden zijn?
De kans is groot dat deze vragen dagelijks gesteld worden binnen je sales & marketing affdeling. Het vinden van deze verbanden is echter niet evident of vaak enkel gebaseerd op gelijkenissen of verbanden tussen producten/diensten. Deze verbanden worden meestal ergens manueel in een systeem bijgehouden, het up to date houden vergt enorm veel werk.
Bij OQuila hebben we een recommender framework klaarstaan dat op basis van Machine Learning technieken gaat kijken naar het aankoopgedrag over klanten heen. Verbanden worden automatisch en continue geleerd (en niet manueel ergens bijgehouden) en nadien gebruikt om zeer gericht aanbevelingen te doen aan klanten. Ons framework bestaat uit verschillende algoritmen. Deze gebruiken we om een benchmark door te voeren op uw verkoop historieken. Het best scorende model kan nadien worden uitgerold om onmiddellijk in de praktijk te worden ingezet, enkele voorbeelden:
Je vraagt je af of jouw business, klanten en producten/diensten zich lenen tot aanbevelingen via Machine Learning? We sturen je data door ons framework en presenteren je 2 dagen later de resultaten en relevantie.
Via verschillende evaluatiemethoden kunnen we de nauwkeurigheid, relevantie, … per model presenteren en weet je ineens wat dit voor jou betekent. Als extra krijg je eenmalig een Excel met per klant de top aanbevelingen komende van het best scorende model.
Bij positieve resultaten en evaluatie kan het beste model in een daaropvolgende project worden geïmplementeerd, geïntegreerd en geoptimaliseerd zodat iedere dag opnieuw de juiste aanbevelingen kunnen worden berekend en steeds ter beschikking zijn.
Interesse? Stuur een mail naar frederick.dierickx@oquila.be
*het doel van dit concept is om met een beperkte investering van 2 dagen na te gaan of jouw business zich leent tot goede aanbevelingen met standaard recommendation en Machine Learning technieken. In totaal worden 3 algorithmen in de benchmark met elkaar vergeleken.