Audience predictive

Grâce à la technologie Deebr, les données collectées sont analysées par des algorithmes de deep learning non supervisés pour comprendre comment les attributs de l'ensemble des données (et les combinaisons d'attributs) sont corrélés à des objectifs commerciaux spécifiques.

Les clients sont ensuite automatiquement placés dans des segments en fonction de leur probabilité ou de leur propension à acheter un produit plutôt qu'un autre.

Comment cela fonctionne ? Notre technologie fonctionne en 3 étapes :

Analyse de la data

Nous donnons "à manger" toutes les données à dispositions à nos algorithmes sans aucune restriction ou à priori. Notre technologie de deep learning détermine des clusters d'audience pour chaque produit ou catégorie de produits. Et pour chaque cluster nous définissons la propension des utilisateurs à acheter le produit.

Segmentation dynamique

Les segments générés par notre outil ne sont jamais identiques d'un jour à l'autre. Nos algorithmes sont entrainés régulièrement et nous effectuons des prévisions chaque jour. En fonction de la saisonnalité d'un produit, les clients prêts à acheter ce produit ne seront pas les mêmes.

La bonne offre pour le bon client

Un client peut très bien être enclin à acheter deux produits différents avec des scores de propension différents. C'est-à-dire que chaque utilisateur a une probabilté plus ou moins elevée d'acheter un produit ou un service. La technologie Deebr permet de connecter le client avec le produit qu'il a le plus de chance de réserver sur votre site. Nous prenons en compte le nombre de campagnes que vous souhaitez créer et le capping que vous souhaitez appliquer à vos utilisateurs.
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