Comment tirer parti de l'apprentissage automatique pour prédire les perspectives et le calendrier d'achat d'une voiture

En appliquant des modèles créés à partir de données recueillies au fil du temps, nous pouvons voir qui est sur le marché pour une voiture de manière passive et active. Des modèles personnalisés peuvent être créés à partir des données de vente et des interactions clients actuelles ou passées.

Amy :

Il y a donc deux choses que nous pouvons faire avec notre plateforme d'apprentissage automatique pour aider les gens. La première est que nous examinons ces données historiques et les données de localisation, vos données de localisation mobile, pour voir où les gens achètent à l'avance et ce qu'ils finissent par acheter.

Et avec cela, nous créons un modèle. Et nous pouvons dire, OK, vous savez, en appliquant ce modèle, qu'est-ce que tous ces gens ont en commun ? Et en appliquant ce modèle à l'ensemble de nos 250 millions de données sur les ménages, quelles personnes pouvons-nous isoler qui sont les plus susceptibles d'être sur le marché pour une voiture dans les 3 à 6 prochains mois ?

Et cela revient à les rejoindre tôt. Et si vous le savez avant qu'ils ne le sachent, ce sera une prédiction de modèle, n'est-ce pas ? Et une fois que nous avons fait cela, il est très facile de trouver ces personnes dans votre zone de marché et de les contacter. Très facile.

L'autre chose que nous pouvons faire est de créer un modèle personnalisé pour une marque ou un concessionnaire individuel en prenant leurs données de vente et en effectuant une analyse sur leurs clients spécifiques. Et puis créer à nouveau un modèle personnalisé pour eux, afin qu'ils puissent cibler des sosies dans leur zone de marché, qui seront les plus susceptibles d'acheter chez eux.

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Cibler les acheteurs de voitures sur le marché

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