Situația Inițială:
Înainte de implementarea soluțiilor de machine learning, compania de booking se confrunta cu o serie de dificultăți care afectau în mod real fluxul de programării pe platformă.
-
Promotii standard: Fără analize privind preferintele clientilor privind serviciile din platforma de booking, compania oferă numai promoții standard clienților fără sa țină cont de preferințele lor. Promoțiile standard oferite clienților aveau un grad de conversie scăzut din cauza ca nu erau luate în considerare preferințele clienților. Mai mult, această situație ducea la irosirea de resurse, inclusiv de bani și timp, rezultand astfel timpi mai lungi de realizare a programarilor.
-
Marketing și strategie: Compania se confrunta cu o lipsă esențială de informații despre eficiența strategiilor de marketing. Deciziile strategice de marketing erau luate într-un mod subiectiv, bazat pe intuiție sau experiență, ceea ce în cele din urmă a condus la o utilizare ineficientă a resurselor și la pierderea unor oportunități de pe piață.
-
Preturi fixe: Compania de booking percepea un preț fix pentru serviciile oferite fără a lua în considerare dinamica cererii între diferite perioade ale anului sau a altor factori ce putea afecta prețul. Acest lucru ducea la subvenționarea excesivă a unor perioade cu cerere scăzută și la subestimarea veniturilor în perioadele aglomerate.
-
Evaluarea satisfacției clienților: Compania nu avea un sistem de evaluare a satisfacției clienților. Fără o analiză completă asupra feedback-ului primit de la clienți în ceea ce privește satisfacția acestora, se constaseră o neglijare în ceea ce privește înțelegerea preferințelor și nevoilor lor. Prin urmare s-au pierdut oportunități de a îmbunătăți calitatea serviciilor în a răspunde mai bine cerințelor clienților și de a construi relații mai solide cu aceștia.
Soluția?
Implementarea soluțiilor de machine learning și data science în platforma de booking a avut un impact semnificativ asupra creșterii gradului de retenție a clienților și a numărului de programări
Beneficiile Implementării
Recomandări personalizate pentru clienți:
-
Cu ajutorul algoritmilor de machine learning, compania a putut colecta și analiza toate datele referitoare la comportamentul relevant al clienților de pe platformă. Aceste date au fost utilizate pentru a oferi recomandări cat mai personalizate clienților, bazate pe preferințele lor istorice.Acest lucru a condus la o creștere semnificativă a conversiilor, deoarece clienții au considerat că serviciile oferite de platforma erau mult mai relevante pentru ei comparativ cu ofertele primite standard.
Analiza churn a clienților
-
Cu ajutorul soluțiilor de machine learning, compania a putut identifica toți clienții cu risc crescut de a părăsi platforma de booking dar a putut identifica și cauzele ce au provocat acest lucru. Clienți identificați cu risc au fost atrași cu oferte speciale directe pentru a-i reține în platforma. Mai mult s-au putut rezolva și cauzele principale care îi determinau pe clienți să părăsească platforma, permițând companiei să își păstreze profitabilitatea.
Tarif dinamic în funcție de cerere
-
Prin analizarea datelor referitoare la cererea și oferta de pe platformă, compania a putut implementa o metoda de tarifare dinamica. Prețurile pentru servicii pot varia în funcție de cerere, locatie, servicii oferite, vreme dar și de disponibilitatea furnizorilor de servicii. Acest lucru a permis companiei să maximizeze veniturile în perioadele de vârf și să ofere reduceri pentru a atrage clienți în perioadele mai puțin aglomerate ceea ce a condus la o optimizare a profitului.
Optimizare strategie de marketing
-
Utilizarea Machine learning a ajutat compania să evalueze eficiența diferitelor strategii de marketing. Acesta a permis companiei să aloce resursele în mod mai eficient și să ia decizii bazate pe date în loc de intuiție. Compania a putut identifica canalele de marketing care au avut cel mai mare impact și să ajusteze bugetele de marketing în consecință.
Evaluarea satisfacției clienților
-
Prin analiza automată a feedback-ului primit de la clienți, compania a putut înțelege mai bine nevoile și preferințele clienților. Aceasta a dus la îmbunătățirea calității serviciilor și la adaptarea platformei la cerințele clienților. Compania a putut, de asemenea, să răspundă prompt la feedback-ul negativ și să rezolve problemele semnalate de clienți, construind astfel relații mai solide cu aceștia.
Concluzie
În ansamblu, utilizarea tehnologiilor de data science și machine learning a permis companiei de booking să ofere servicii mult mai personalizate, să-și optimizeze operațiunile și să îmbunătățească relația cu clienții, ceea ce a dus la o creștere semnificativă a numărului de programări și la creșterea gradului de retenție a clienților.
Pentru companii similare interesate să implementeze soluții similare pentru optimizarea operațiunilor, acest studiu de caz servește drept dovadă a aplicațiilor de date în rezolvarea provocărilor de business. Dacă sunteți pregătiți să revoluționați industria de booking inteligent sau orice alt sector cu soluții software inovatoare, nu ezitați să ne contactați pentru a explora modul în care vă putem ajuta să creați aplicații personalizate de date.
