הצורך בגידול משמעותי במספר המשתמשים ובשווי הלקוחות (LTV), תוך אופטימיזציה של תקציבי שיווק מסיביים המושקעים ברכישת לידים (גוגל, פייסבוק וכו').
הפתרון הכללי והטכנולוגי
אפיון ובניית מסד נתונים ייעודי לפעולות המשתמשים ופיתוח מודלי Machine Learning מורכבים על גבי פלטפורמת IBM Watson Studio. המערכת חוזה באופן מוקדם ודינמי את שווי הלקוח (Lifetime Value) בעקבות כל פעולה שהוא מבצע בפלטפורמת המסחר, ומצליחה לשייך את איכות הלקוח לקמפיין ולמקור השיווקי הספציפי ממנו הגיע.
האימפקט העסקי
יכולת ניתוב חכמה של תקציבי השיווק הגלובליים לסגמנטים וקמפיינים המביאים את הלקוחות בעלי הערך הגבוה ביותר, ושיפור דרמטי בהחזר ההשקעה בשיווק (ROI).
חברת Playtika (גיימינג ומשחקי רשת חברתיים)
האתגר
ניתוח מיליוני שיחות ותגובות של שחקנים ברשתות החברתיות (כגון פייסבוק) המאופיינות בטקסט חופשי, סלנג, קיצורים, אייקונים (אימוג'יז) ושגיאות כתיב מרובות, לצורך שימור לקוחות ושיפור חוויית המשחק.
הפתרון הכללי והטכנולוגי
פיתוח מערכת אנליטית מבוססת IBM SPSS Modeler ויכולות NLP (ניתוח שפה טבעית) מתקדמות. הצוות פיתח מילונים אלגוריתמיים ויכולות זיהוי קונספטים, קטגוריות והקשרים. המערכת מסווגת ומקטלגת באופן אוטומטי ובזמן אמת כל מסרון או תגובה שמגיעים מהרשתות החברתיות.
האימפקט העסקי
הבנה מבוססת נתונים בקנה מידה אנושי (Scale) של רחשי לב הלקוחות: על מה הם מדברים, מהו הסנטימנט (חיובי/שלילי) שלהם כלפי פיצ'רים, משחקים או קופונים ספציפיים, ומתן יכולת תגובה מיידית לשיפור ה-Retention.
חברת תנובה (מערך המכירות B2B)
האתגר
הגדלת היקפי המכירות (Up/Cross sale) במוקד המכירות הטלפוני מול אלפי נקודות מכירה (סופרים, חנויות נוחות), המנהל מאות מק"טים בעלי חיי מדף קצרים תחת אילוצי מלאי, כשרות ועונתיות מורכבים.
הפתרון הכללי והטכנולוגי
פיתוח מערכת המלצות חכמה – SalesBooster מבוססת Machine Learning. המערכת מבצעת תהליך אחזור נתונים מורכב מה-DWH הממזג מידע על כשרויות, מבצעים, חוסרים, החזרות ופילוחי סלי קניה (Basket Share). המודל מעריך את פוטנציאל המכר המדויק של כל חנות ברמת המק"ט הבודד ומקפיץ המלצה מותאמת אישית לנציגה על המסך בזמן שיחת המכירה.
האימפקט העסקי
שיפור משמעותי באחוזי קבלת ההמלצות על ידי הלקוחות, הגדלת ערך ההזמנה הממוצעת ומניעת טעויות אנוש במוקדי המכירות.
AIG ישראל (מחלקת אקטואריה)
האתגר
הפקה רבעונית של ניתוחים אקטואריים מורכבים הכוללים אלפי חישובים של פוליסות בודדות לאורך ציר הזמן. הנתונים נלקחו ממקורות מבוזרים (כולל מערכות AS400 מיושנות ומערכות פתוחות), והתהליך היה ידני, איטי ודרש מעורבות אנושית רבה לאורך שעות.
הפתרון הכללי והטכנולוגי
פישוט ואוטומציה מלאה של התהליך האקטוארי באמצעות אינטגרציה של עשרות מקורות מידע אל מסד נתונים אחוד ובניית תהליכי ETL מובנים. צוות הפיתוח פיתח קוד (Syntaxבשפת SPSS) חדש, גנרי וגמיש המאפשר עריכת שינויים דינמיים בלוגיקה העסקית בהתאם למדיניות המשתנה.
האימפקט העסקי
מעבר לאוטומציה מלאה מקצה לקצה של הניתוח הרבעוני, יצירת שפה אחידה בין כלל החישובים, ביטול הצורך בעבודה ידנית סיזיפית, ואופטימיזציה של שליפת הנתונים בארגון
