Data Science Logic

Jesteśmy na Loyalty PLanet360° (17-18.04.2024) 😍

💡 Za nami wystąpienie Daniel Szulc i Patryk Mazurek pod tytułem “Program lojalnościowy - to nie może się nie udać. A jednak…”

Z praktycznego punktu widzenia zostały przedstawione zagadnienia związane z:
✔️ typowymi błędami najczęściej popełnianymi przez organizacje, które wdrażają lojalność,
✔️ ich konsekwencjami,
✔️a także tym, co najważniejsze, czyli jak ich uniknąć!


Dzieje się!

Niemal każdego dnia czytamy o nowych możliwościach i kolejnych przełomach w dziedzinie Sztucznej Inteligencji ✨ Podczas gdy osiągnięcia generatywnej AI są spektakularne, okazuje się że wyniki codziennych procesów, wspieranych przez modele sztucznej inteligencji, bywają rozczarowujące.

Wielu managerów zastanawia się 🧐 dlaczego właściwie nie odnosi spodziewanych korzyści ze stosowania AI w marketingu.

💡 W najnowszym artykule w ramach cyklu We Love Data So Let’s Date na łamach MMP, wskazujemy, jakie błędy mogą powodować nieefektywność wykorzystania AI, a także radzi, co zrobić, aby ich unikać.

Zapraszamy do lektury! 👇
https://www.datasciencelogic.com/pl/blog/wykorzystanie-sztucznej-inteligencji-w-marketingu/

Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w marketingu Generatywna Sztuczna Inteligencja. Sprawdź, jakich błędów unikać podczas korzystania z AI w marketingu?

Święta tą po to, by dzielić się wszystkim, co najlepsze 🐰🥚

Pysznymi potrawami oraz tym, co wyjątkowo ważne: czasem. A im więcej się dzielimy, tym więcej dostajemy.

I takiej obfitości życzymy! Spokojnego czasu, odpoczynku i chwil z bliskimi w wiosennej atmosferze 🌼

Loyalty Point, Bluecloud Interactive, LVL UP MEDIA

E-mail marketing jest jednym z najważniejszych kanałów komunikacji marketingowej 📧 Wyzwaniem pozostaje natomiast utrzymanie jego skuteczności.

Według raportu firmy SARE wśród głównych przyczyn kasowania maili 🗑️, odbiorcy wskazują:
➡️ dostaję zbyt wiele wiadomości od jednego nadawcy (31,9% odpowiedzi),
➡️ tytuł nie jest interesujący (33,4%).

💡 Na szczęście na oba te czynniki nadawca ma wpływ i jest w stanie lepiej ukierunkować i spersonalizować swoje działania e-mail marketingowe. Z pomocą przychodzą modele AI oparte o uczenie maszynowe.

Co zrobić, by klienci chętniej czytali maile? Tego dowiecie się z poradnika Daniela Szulca, który powstał w ramach cyklu We Love Data So Let’s Date na łamach MMP

Zapraszamy do lektury 👇

Email marketing - zasady skutecznego stosowania Skuteczny email marketing. Od czego zacząć i jak wysyłać mailingi wartościowe dla klientów?

Jesteśmy na Kozminski Summit Women of IT! Naszą firmę reprezentuje Daniel Szulc Head of Analytics dumnie wspierany przez żeńskie grono działu analitycznego 👭🏻

Wydarzenie ma na celu promowanie branży nowoczesnych technologii i zachęcenie kobiet do podjęcia pracy i rozwoju zawodowego w IT.

Właśnie mieliśmy okazję wysłuchać prelekcji Marty Dobies, pełniącej funkcję Senior Data Analyst Team Leader w Loyalty Point Sp. z o. o..👩🏻‍💻 Jako wnikliwa badaczka danych i twórczyni modeli predykcyjnych, Marta doskonale wie, jak zapanować nad zawiłościami analizy danych. Dzięki Marcie bliżej poznaliśmy tajne narzędzie do ekspresowego trenowania modeli predykcyjnych w 3 linijkach kodu. Prezentacja była nie tylko inspirująca, ale także dostarczyła praktycznych wskazówek, jak wytrenować modele predykcyjne w sposób szybki i skuteczny! 🚀💡

Dziękujemy za możliwość udziału Akademia Leona Koźmińskiego - Kozminski University , Kozminski AI Club , Fundacja Koźmińskich 🎓

Partner konferencji - Loyalty Point

Już w najbliższy czwartek będziemy mieli okazję spotkać się z młodymi, ambitnymi i gotowymi do pracy w IT osobami podczas tegorocznej edycji Kozminski Summit - Women of IT!

Wydarzenie ma celu promowanie branży nowoczesnych technologii i zachęcenie kobiet do podjęcia pracy i rozwoju zawodowego w IT. Konferencję uświetni wystąpienie Marta Dobies Senior Data Analyst Team Leader na temat szybkiego, ale co najważniejsze skutecznego trenowania modeli predykcyjnych 🚀

👉Link do wydarzenia: https://lnkd.in/gVHFePNV
👉Link do rejestracji: https://lnkd.in/dCqAwV7W

Zobacz, jakie oferty pracy czekają na Ciebie w Data Science Logic
https://lnkd.in/dm9t8EwY
Zapraszamy do aplikowania 📧

Partner konferencji Loyalty Point Data Science House

Dziękujemy za możliwość udziału Akademia Leona Koźmińskiego - Kozminski University, Kozminski AI Club , Fundacja Koźmińskich 🎓

Badanie satysfakcji klienta jest jednym z kluczowych obszarów do zagospodarowania przez firmy na konkurencyjnym rynku. Tradycyjne podejście oparte o ankiety ma kilka podstawowych wad, do których należą przede wszystkim:
- ograniczony zasięg,
- opóźnienie informacji,
- niejednoznaczność odpowiedzi utrudniająca podejmowanie na ich podstawie działań.

Jak zatem badać satysfakcję klienta, aby móc podejmować działania niemalże w czasie rzeczywistym?

Przyszłością tego obszaru jest predykcja satysfakcji klienta oparta o dane i proaktywne działania podejmowane na jej podstawie. W ramach cyklu We Love Data So Let’s Date na łamach MMP , przedstawiamy zalety modelowania predykcyjnego w badaniu zadowolenia konsumentów.

Modelowanie predykcyjne a pomiar satysfakcji klienta Tradycyjne podejście do pomiaru satysfakcji klienta oparte o badania ankietowe przestaje być wystarczające. Predykcja satysfakcji klienta oparta o dane i proaktywne działania podejmowane na jej podstawie to przyszłość tego obszaru.

Rotacja klientów jest jednym z kluczowych wyzwań, przed którymi stoją firmy w czasach obecnie panującej wysokiej konkurencji. Dlatego już po raz drugi podejmujemy rękawice i mierzymy się z tematem odchodzenia klientów w ramach cyklu We Love Data So Let’s Date na łamach MMP.

Modele predykcyjne pozwalają na przewidywanie prawdopodobieństwa odejścia konkretnego konsumenta. Skąd jednak firma ma wiedzieć, jakie działania podjąć? Kluczem jest właściwa interpretacja danych.

Dzięki połączeniu predykcji oraz segmentacji behawioralnej można znacząco ułatwić wdrożenie działań antychurnowych opartych o dane.

Jak zapobiegać utracie klientów Podejście data science Dwa kluczowe zagadnienia to: którzy klienci zagrożeni są rezygnacją oraz podjęcie jakich działań może zahamować ten proces - pisze Daniel Szulc, Head of Data Science w Data Science Logic.

Marketerzy na różne sposoby wyliczają efektywność swoich działań. Zwykle im większy efekt, tym mniejsza skłonność do refleksji, czy opracowana metoda kalkulowania zysków jest w ogóle prawidłowa. Do tego dochodzą pewne oczywiste, choć wciąż często popełniane błędy i w ten oto sposób nadinterpretacja wyników gwarantowana.

Najlepszym podejściem jest zaplanowanie sposobu analizy efektów jeszcze przed uruchomieniem akcji i spośród wszystkich klientów spełniających kryteria można wylosować odpowiednio liczną grupę kontrolną. Co jednak jeśli grupy kontrolnej nie mamy?

Zapraszam do lektury ostatniego w tym roku artykułu z cyklu „We Love Data So Let’s Date” na łamach MMP. W artykule podajemy sprawdzoną metodę na mierzenie efektów przeprowadzanych kampanii.

Jak się okazuje, istnieją zaawansowane metody statystyczne, które pozwalają nawet bez grupy kontrolnej wyestymować rzeczywisty efekt. Metody te, mówiąc w uproszczeniu, opierają się o poszukiwanie bliźniaków statystycznych. Po szczegóły odsyłam do treści artykułu.

Jak liczyć efekt akcji, żeby prawie zawsze móc ogłosić sukces Istnieją zaawansowane metody statystyczne, które pozwalają nawet bez grupy kontrolnej wyestymować rzeczywisty efekt - pisze Daniel Szulc, Head of Data Science Logic.

W zależności od branży koszt pozyskania nowego klienta może być od 5 do nawet 25 razy wyższy niż koszt utrzymania klienta. Dodatkowo poprawa wskaźnika retencji o zaledwie 5% może przełożyć się nawet na 25-procentowy wzrost zysków. Radzenie sobie z migracją klientów jest zatem jednym z najważniejszych wyzwań stojących obecnie przed firmami.

Odchodzenie klientów to jednak zjawisko nieuniknione. Część z klientów przeprowadza się poza obszar działania firmy, inni przestają być grupą docelową i nie potrzebują już dłużej naszego produktu. Są jednak klienci, którzy rezygnują, wybierając ofertę konkurencji.

Czy istnieje możliwość przewidzenia ryzyka odejścia konkretnego klienta z odpowiednią trafnością i wyprzedzeniem? Czy można zidentyfikować konkretne czynniki, wpływające na ryzyko utraty klienta?

W kolejnej odsłonie cyklu „We Love Data So Let’s Date” na łamach MMPprzedstawiamy model antychurnowy. Dobrze przeprowadzona analiza pozwala określić, w którym momencie wzrost ryzyka jest największy i kiedy trzeba podjąć zdecydowane działania. Po więcej szczegółów zapraszam do artykułu!

Jak przy pomocy analizy danych walczyć z utratą klientów Model predykcyjny pomaga zidentyfikować najważniejsze czynniki wpływające na zagrożenie odejściem klienta - dowodzi Daniel Szulc, head of Data Science Logic.

Nawet 80% kampanii promocyjnych nie przynosi zauważalnego wzrostu sprzedaży, bądź koszt przyznanych rabatów jest wyższy niż marża wygenerowana na dodatkowym obrocie.

W najnowszym artykule na łamach MMP w ramach cyklu „We Love Data, so Let’s Date” Daniel Szulc, Head of Data Science Logic wyjaśnia, jak uniknąć nieprawidłowego wnioskowania i podejmowania nieoptymalnych decyzji podczas planowania promocji.

Jak odróżnić promocje zyskowne od generujących straty? Jak zmierzyć rzeczywisty efekt promocji? Czy da się przewidzieć wynik promocji? W jaki sposób lepiej planować promocje? Na te i inne pytania znajdziecie odpowiedzi w najnowszym artykule.

Zapraszamy do lektury i podzielenia się swoimi spostrzeżeniami

Zysk czy strata Ocena efektywności promocji przy pomocy data science Precyzyjne modele promocji pozwalają na dokładne oszacowanie poszczególnych efektów, wierną symulację alternatywnych scenariuszy i optymalizację nie tylko pojedynczych kampanii promocyjnych, ale całego ich kalendarza - pisze Daniel Szulc, Head of Data Science Logic.