Cara Memanfaatkan Pembelajaran Mesin untuk Memprediksi Prospek dan Waktu Belanja Mobil

Menerapkan model yang dibuat dari data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu, kita dapat melihat siapa yang ada di pasar mobil secara pasif dan aktif. Model khusus dapat dibuat dari data penjualan dan interaksi pelanggan saat ini atau sebelumnya.

Ami:

Jadi, ada dua hal yang dapat kami lakukan dengan platform pembelajaran mesin kami untuk membantu orang. Yang pertama adalah, kami melihat data historis dan data lokasi, data lokasi seluler Anda, untuk melihat di mana orang berbelanja sebelumnya, dan apa yang akhirnya mereka beli.

Dan dengan itu, kami membuat model. Dan kita dapat berkata, Oke, Anda tahu, dengan menerapkan model ini, apa kesamaan yang dimiliki semua orang ini? Dan menerapkan model ini ke seluruh kumpulan data 250 juta rumah tangga kami, orang mana yang dapat kami isolasi yang paling mungkin berada di pasar untuk sebuah mobil dalam 3 hingga 6 bulan ke depan?

Dan itu kembali ke mendapatkan mereka lebih awal. Dan jika Anda mengetahuinya sebelum mereka mengetahuinya, itu akan menjadi prediksi model, bukan? Dan begitu kami melakukannya, sangat mudah untuk menemukan orang-orang itu di area pasar Anda dan menjangkau mereka. Sangat mudah.

Hal lain yang dapat kami lakukan adalah kami dapat membuat model khusus untuk masing-masing merek atau dealer dengan mengambil data penjualan mereka dan melakukan analisis pada pelanggan spesifik mereka. Kemudian membuat model khusus untuk mereka lagi, sehingga mereka dapat menargetkan orang yang mirip di area pasar mereka, yang kemungkinan besar akan membeli dari mereka.

Tetap up to date dengan berita dan sumber daya terbaru:

Menargetkan Pembeli Mobil Dalam Pasar

Dengan informasi tentang lebih dari 260+ juta konsumen, 190+ juta VIN, 170 juta alamat email, plus demografi, audiens otomotif kami memberikan wawasan yang Anda butuhkan untuk koneksi konsumen yang tepat. Hubungi kami hari ini!