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.
Zobacz, jak działa platforma Business Intelligence oraz zaawansowane narzędzia statystyczne analizujące dane dotyczące konsultantów Oriflame na terenie ośmiu krajów: Rosji, Chin, Polski, Czech, Węgier, Słowacji, Rumunii, Grecji.
Wspólne opracowanie IDC i Comarch