鼠標5步完成極速建模
集流批、實時一體的一站式數據加工平臺
模型全生命周期管理
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● 某國內頭部車企希望對其銷售的新能源車車齡進行預測分析,進而判斷新能源車車主未來換車時點。
● 采用ME機器學習建模平臺對相關數據進行了分析建模。通過模型可解釋性技術對車齡相關因素進行業務理解,最終可將模型部署到客戶關系管理系統,對銷售人員進行商機提示。
● 模型預測R方達到0.8。
● 疫情之下,汽車行業銷量下滑,利潤縮水,加上造車新勢力的興起,競爭持續加劇。車企面臨諸多挑戰,當下正處于轉型“巨變期”。車企需要通過數字化營銷、精細化運營及業務敏捷響應等數字化方式來降低成本,提效率,促增長。 ● 由于外部宏觀環境導致車企汽車銷量持續下降,加上造車新勢力興起造成的競爭加劇,車企目前正處于向"用戶為中心"的轉型巨變期,從線索獲取、用戶運營、賦能渠道到售后服務,圍繞用戶購車全鏈路的各環節都面臨著被數字化顛覆的可能。
● ME自動進行缺失值、異常值、高階數據的預處理,可自動探索變量間交互作用,并可通過歸因圖顯示其交互作用,同時可自動篩選變量,按其重要性進行排名。找到影響客戶換購的影響因素。
● 通過模型有效找到有潛在換購需求的客戶,并進行針對性的營銷活動,提升客戶轉換率是原來3倍以上。
● 助力企業科技賦能、合規運營
● 將人工智能建模工作效率提升30~40倍
● 客戶業務系統不做任何改變就能實現智能化
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