Data science


Le attuali logiche di mercato sono influenzate da una moltitudine di fattori la cui analisi può aprire infiniti scenari nelle vendite e nell’evoluzione delle opportunità commerciali.

In uno scenario sempre più fluido e imprevedibile sarà fondamentale raccogliere informazioni interne ed esterne ed elaborarle automaticamente allo scopo di dare la massima leggibilità ai KPI e automatizzare indicazioni previsionali utili al decision making aziendale.

Lo step da intraprendere nel prossimo futuro sarà passare da modelli di reportistica e di analisi a simulazioni di scenari futuri, dove si terrà conto anche (e soprattutto) del comportamento di cluster specifici di clienti per orientare le vendite.

Avete mai analizzato la complessa realtà che circonda il vostro e-commerce?

Fattori esterni di influenza all’acquisto

In un mondo surmoderno e attento ai consumi è importante non basarsi solo sulle performance finanziarie intrinseche, ma tenere in considerazione tutti i fattori esterni che possono influenzare all’acquisto di un certo bene per capire se possa esistere una correlazione fra questi. L’analisi del meteo, dei trend e della concorrenza sono esempi di fattori che possono influenzare il consumatore finale.

Analisi previsionali & KPI monitoring

In Drop la matematica è sempre piaciuta: per questo ci serviamo di modelli di calcolo statistico e formuliamo le proiezioni di vendita, monitorando lo stock,  in modo da capire quali risultati aspettarsi nei prossimi orizzonti temporali sulla base dello storico delle performance e di fattori esterni. Ci basiamo su strumenti derivati dal mondo del data science e dello statistical machine learning per creare piani modelli previsionali sempre più accurati che consentano di sfruttare le giuste leve di marketing.

Clusterizzazione clientela

Clusterizzare e segmentare la clientela è una pratica fondamentale per conoscere a fondo il proprio pubblico e ottimizzare il risultato commerciale, proponendo particolari offerte a specifiche nicchie di clientela (big spender, politiche di winback per clienti che hanno abbandonato il brand…). Utilizziamo i più avanzati algoritmi di data mining per scovare pattern nascosti e migliorare costantemente la customer retention.

Consulenza su misura

Il cliente potrà essere supportato nelle fasi più delicate del decision making grazie a un approccio completo che comprende una consulenza personalizzata: questo permetterà l’approfondimento di specifiche tematiche e la ricerca di nuovi scenari.

Un nostro Data Analyst sarà disponibile per analizzare i dati e discutere insieme le strategie che i dati fanno emergere come necessità.