Broadband Customer Churn Prediction

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A rotatividade de clientes refere-se à perda de clientes ou consumidores existentes. Esta solução identifica clientes de banda larga que têm maior probabilidade de descontinuar seu provedor de serviços de banda larga atual. Durante a fase de treinamento, a solução realiza automaticamente a interação de características nos dados de treinamento e seleciona um subconjunto de características com base na importância das características. Em seguida, treina múltiplos modelos e identifica o modelo de melhor desempenho. Este modelo é então selecionado para previsão em novos dados.

Customer Complaint Ticket Classification

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Uma alta frequência de problemas pode gerar um número esmagador de tickets de reclamação de clientes e uma delegação incorreta para as equipes lidarem com eles. Isso leva a um aumento no MTTR (tempo médio para resolver) e uma queda no FCR (resolução na primeira chamada). A solução mitiga esses problemas treinando um modelo de ML multifatorial que considera fatores como impacto do ticket, urgência, prioridade, descrição do problema e outras características para prever o grupo mais relevante para resolver um ticket. Um conjunto de modelos é executado através dos dados para selecionar o modelo mais generalizável para a tarefa de classificação de tickets.

Airline Tweets Sentiment Analyzer

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Esta solução classifica tweets que mencionam viagens aéreas em sentimentos positivos, neutros e negativos. Ela utiliza análise de texto, processamento de linguagem natural e técnicas de aprendizado de máquina para prever classes de sentimento para tweets. Automatiza o esforço manual de analisar tweets relacionados a viagens aéreas e ajuda a gerar insights acionáveis mais rapidamente sobre os serviços das companhias aéreas.

Retail Sales Forecasting

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A previsão de vendas no varejo gera 30 meses de previsão futura de vendas no varejo usando dados históricos. Esta solução ajuda os varejistas a prever vendas futuras e, assim, otimizar seu inventário, logística, gestão de armazéns, planejamento de produção, alocação de pessoal, etc. Ela utiliza algoritmos de ML em conjunto com algoritmos de seleção automática de modelos. Esta solução fornece resultados consistentes e melhores devido à sua abordagem de aprendizado em conjunto. Esta solução realiza seleção automática de modelos para aplicar o modelo certo com base nos dados de entrada.

Topic Modeling of Mortgage Complaints

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Solução baseada em modelagem de tópicos para reclamações de clientes sobre serviços hipotecários. A solução agrupa reclamações de clientes em tópicos com base nas narrativas fornecidas. Dado um conjunto de narrativas de reclamações de clientes, esta solução identifica para cada reclamação as três principais questões mencionadas na narrativa. A tarefa de identificar qual questão hipotecária está sendo mencionada em uma reclamação de cliente requer envolvimento humano e o mesmo está sendo automatizado com esta solução.

Insurance Customer Churn Prediction

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A rotatividade de clientes refere-se à perda de clientes ou consumidores existentes. Esta solução identifica clientes de seguros que são mais propensos a encerrar/não renovar suas apólices com o provedor de seguros. Durante a fase de treinamento, a solução realiza automaticamente a interação de características nos dados de treinamento e seleciona um subconjunto de características com base na importância das características. Em seguida, treina múltiplos modelos e identifica o modelo de melhor desempenho. Este modelo é então selecionado para previsão em novos dados.