Model predictiu de comportament de l'usuari

Repte

El problema que des del punt de vista de negoci es vol resoldre és generar leads de valor, a partir de trucades, mails, anuncis a la web, etc. que tinguin en compte l’estat de cada usuari en el seu customer journey. L’objectiu és determinar l’estat en què l’usuari es troba dins el procés de compra per aportar ofertes de valor i per atendre millor les seves necessitats.

Solució

Hem definit un model analític que té en compte els events temporals que representen les interaccions del client amb l’empresa, per tal que es pugui determinar en cada possible instant de temps quina és l’acció de marketing més adequada i quina és la probabilitat d’èxit de cada acció. Aquesta informació ha de permetre en una primera instància prendre una decisió informada per les dades als responsables d’iniciar les accions.

Articles relacionats

Aplicació de tècniques d’aprenentatge profund a la detecció de canvis semàntics en imatges aèries

cat. Projectes
14.01.2019

Hem guanyat un nou concurs amb l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, per aplicar tècniques d’aprenentatge profund en la detecció de canvis en la xarxa d’infrastructures i construccions al territori amb l’objectiu d’automatitzar el procés d’elaboració del mapa topogràfic de Catalunya.


Desenvolupament d’una eina basada en IA per la detecció de patologies en imatges endoscòpiques.

cat. Projectes
14.01.2019

Desenvolupament conjunt amb l’Hospital Vall Hebron d’una solució escalable de diagnosi mèdica a partir d’eines     d’intel·ligència artificial per l’empresa CorporateHealth International ApS.

 


Desenvolupament d’un sistema de classificació de pell i cuir mitjançant visió artificial

cat. Projectes
11.10.2018

DataScience@UB, dissenya i prototipa una màquina que inclou un sistema intel·ligent de visió artificial basat en segmentació semàntica mitjançant xarxes neuronals convolucionals per automatitzar la classificació de pells i cuir.