Case-esimerkkejä asiakassegmentoinnista ja hinnoittelusta koneoppimista käyttäen

Case Useita asiakkaita

Case-esimerkkejä asiakassegmentoinnista ja hinnoittelusta koneoppimista käyttäen

Hintajousto

Autojen hinnoittelu

Asiakkaamme tarjoaa omille asiakkailleen (autoliikkeet) palveluna tekoälyn antamia pyyntihinta-arvioita käytetyistä autoista. Liiketoiminnallisesti tässä on taustalla vähentää autoliikkeissä tehtävää manuaalista työtä ja hinnoitteluvirheitä.

Itse ongelman luonne on varsin monimutkainen, koska käytettyjen autojen hintoihin vaikuttavat lukuisat tekijät, eikä vähiten psykologia. Jos meillä on 5 identtistä autoa, yhtä monella omistajalla, niin silloin meillä viisi erilaista pyyntihintaa autolle.

Oman haasteensa koneoppimismallien käytössä tuo myös hintojen jatkuva aleneminen, joka tapahtuu vielä merkki- ja mallikohtaisesti. Niinpä mallin opetusdata mallille on lähtökohtaisesti vanhentunutta.

Mitä teimme?

Tulokset

Ratkaisu on ollut tuotannossa jo pidemmän aikaa. Useat autoliikkeet ovat oppineet luottamaan tekoälyn antamiin hintoihin niin hyvin, että käyttävät sitä pääasiallisena hinnoittelutyökaluna.

Noin yleisesti hintojen ennustamisen tarkkuus vaihtelee riippuen mm. auton vuosimallista ja merkistä. Mitä vanhempi auto, sitä enemmän hajontaa. Maakohtaisista eroista mainittakoon, että ranskalaisten autojen hintahajonta on suurempaa kuin vaikka saksalaisten.

Olimme myös yllättyneitä, että miten hyvin malli pystyi ennustamaan erittäin harvinaistenkin autojen pyyntihintoja (esim. aiemmin 2 kpl Suomessa).

Segmentointi

Teleoperaattori

Toteutimme isolle teleoperaattorille asiakassegmentoinnin käyttäen ei-ohjattua koneoppimista. Tarkoituksena oli löytää potentiaalisia asiakasryhmiä, joissa poistuma on muita ryhmiä korkeampaa. Lisäksi tavoitteena oli ymmärtää, millaisia asiakasryhmiä ylipäätään on olemassa (esim. millaisia tuote- ja palvelukombinaatioita).

Tuloksena löydettiinkin segmenttejä, joissa poistuma oli korkeamaa kuin muissa. Myös ymmärrys asiakasryhmistä lisääntyi.

Erikoistavarakauppaketju

Projektin tavoitteena oli tunnistaa erilaisia asiakasryhmiä kuittitason dataan perustuen. Mikäli järkeviä asiakasryhmiä tunnistettaisiin, niille voisi optimoida tarjontaa sekä markkinointiviestejä.

Useiden eri iteraatiokierrosten jälkeen löysimme liiketoiminnan kanssa järkevän asiakasryhmittelyn, eli käytännössä 5 asiakassegmenttiä, jotka selvästi poikkesivat toisistaan.

Asiakkaalla oli ollut ”käsitys”, että tällaisia segmenttejä voisi heidän asiakkaissaan olla, mutta vasta tämän projektin jälkeen he pystyivät identifioimaan, mihin ryhmään kukin yksittäinen asiakas kuului.

Vähittäiskauppa

Tässäkin projektissa oli tavoitteena tunnistaa erilaisia asiakasryhmiä kuittitason dataa hyödyntäen. Mikäli järkeviä asiakasryhmiä tunnistettaisiin, voitaisiin niille optimoida kohdennettua tarjontaa ja markkinointia.

Useiden eri iteraatiokierrosten jälkeen löysimme liiketoiminnan kanssa järkevän asiakasryhmittelyn, eli käytännössä 5 asiakassegmenttiä, jotka selvästi poikkesivat toisistaan.

Asiakkaalla oli ollut ”käsitys”, että tällaisia segmenttejä voisi heidän asiakkaissaan olla, mutta vasta tämän projektin jälkeen he pystyivät identifioimaan, mihin ryhmään kukin yksittäinen asiakas kuului.

Share

Muutasiakastarinat

Case Useita asiakkaita

Case-esimerkkejä asiakaspoistuman torjunnasta

Case Useita asiakkaita

Case-esimerkkejä kysyntä- ja volyymiennusteista ...

Case YIT

Koneoppiminen auttaa YIT:tä teiden ja katujen ...

Case Lantmännen Feed

Lantmännen Feed auttaa maitotilallisia ja lehmiä ...