Como aproveitar o aprendizado de máquina para prever perspectivas e tempo de compra de carros

Aplicando modelos criados a partir de dados coletados ao longo do tempo, podemos ver quem está no mercado de um carro de forma passiva e ativa. Modelos personalizados podem ser criados a partir de dados de vendas e interações com clientes atuais ou anteriores.

Amy:

Portanto, há duas coisas que podemos fazer com nossa plataforma de aprendizado de máquina para ajudar as pessoas. A primeira é que analisamos os dados históricos e os dados de localização, seus dados de localização móvel, para ver onde as pessoas estão comprando com antecedência e o que elas acabam comprando.

E com isso, criamos um modelo. E podemos dizer, OK, você sabe, aplicando esse modelo, o que todas essas pessoas têm em comum? E aplicando esse modelo a todo o nosso conjunto de dados de 250 milhões de residências, quais pessoas podemos isolar com maior probabilidade de estar no mercado para comprar um carro nos próximos 3 a 6 meses?

E isso remonta a chegar a eles cedo. E se você souber antes que eles saibam, será uma previsão de modelo, certo? E uma vez feito isso, é muito fácil encontrar essas pessoas em sua área de mercado e alcançá-las. Muito fácil.

A outra coisa que podemos fazer é criar um modelo personalizado para uma marca ou concessionária individual, pegando seus dados de vendas e analisando seus clientes específicos. E, em seguida, criar um modelo personalizado para eles novamente, para que possam segmentar semelhantes em sua área de mercado, que terão maior probabilidade de comprar deles.

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