Il progetto
La nostra metodologia combina analisi dei comportamenti d’acquisto e dati socio-demografici per costruire un modello predittivo del potenziale di spesa di ciascun cliente, con un approccio mirato di predictive data analytics. Attraverso algoritmi di machine learning avanzati abbiamo sviluppato un sistema in grado di stimare con accuratezza lo share-of-wallet e suggerire le migliori strategie di up-selling e cross-selling per ciascun segmento.
Risultati
L’implementazione del modello ha generato risultati eccezionali: un incremento del 25% dello share-of-wallet medio per il segmento target e un aumento del 18% dei ricavi attraverso azioni commerciali mirate e data-driven.
La soluzione include una dashboard avanzata di profilazione e targeting che permette al team commerciale di identificare in tempo reale le opportunità più promettenti. Questo approccio scientifico alla crescita dei ricavi, fondato su logiche di big data analytics, ha trasformato le relazioni commerciali esistenti in motori di espansione sostenibile del business.
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