Celem projektu wdrożeniowego było zwiększenie skuteczności komunikacji marketingowej i lepsze dopasowanie oferty poprzez wprowadzenie segmentacji 5,5 mln konsultantów firmy Oriflame.
W case study opracowanym wspólnie z IDC pokazujemy praktyczne zastosowanie narzędzi machine learning, które pozwalają odkrywać zależności pomiędzy danymi i na ich podstawie opracowywać skuteczne algorytmy wspierające długofalowe zarządzanie przedsiębiorstwem. Jednym z mechanizmów machine learning jest segmentacja, dzięki której działy marketingu mogą stosować bardziej precyzyjne metody kierowania kampaniami marketingowymi, a działy HR i menedżerowie wyższego szczebla mogą łatwo sprawdzić, z którymi pracownikami lub klientami są powiązane największe korzyści, co bezpośrednio przekłada się na podniesienie efektywności funkcjonowania całej firmy, zwłaszcza w takich branżach jak retail, fashion czy finanse – mówi Paulina Ziarek, Ekspert i Product Manager rozwiązań BI w Comarch.
Wypełnij formularz i pobierz case study
Segmentacja najczęściej stosowana jest do precyzyjnego identyfikowania klientów, którzy generują największe zyski bądź przynoszą straty.
Case study przedstawia cały proces wdrożenia zarówno z perspektywy Comarch, jak i Oriflame - w podziale na najważniejsze etapy: od wyzwań aż po efekty.
Jak machine learning pomaga zwiększać zyski w Oriflame?
Comiesięczne aktualizacje segmentacji to źródło nowych informacji dla menedżerów wyższego szczebla Oriflame. Firma wykorzystuje samodopasowujące się wyniki segmentacji do prognozowania i planowania nowych kategorii produktów.
This Oriflame/Comarch project case study underscores the benefits that can be achieved from a successful big data analytics and AI implementation. It is a good example of an organization looking afresh at its data assets alongside its corporate goals and using those assets to drive true business benefit.
Philip Carnelley, AVP, Enterproise Software Group, IDC Europe