DataRobot帮助维&当价格合适的时候找到成功

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挑战
D&G想要预测当客户需要更新时客户流失的可能性. 他们利用定价优化来确定客户最可能对他们收到的保修范围满意的价格点,并更新他们的保单.
解决方案
利用DataRobot自动化机器学习平台,D&G现在每月向30万名客户提供最优定价. 他们现在可以利用先进的机器学习模型,将其从datarrobot导出为评分代码. 这意味着他们可以在像Earnix这样的定价引擎中本地运行优化.
结果
与维&G公司的新自动化流程,从定价优化的提升已经从1.从5%到接近4%.

通过专注于客户满意度和个性化,国内 & 一般(D&G)已经成为最大的电器和小工具保险公司, 在英国有900万客户,在全球有1600万客户. 作为专业保修方面的专家,D&G将修正, 或替换, 在其保修范围内的电器(提供比其他保修供应商更多的覆盖范围). D&G的目标是为客户提供个性化和相关的补充服务和产品.

个性化并向客户提供相关的服务——比如他们需要的产品或服务计划, 在一个合理的价格点,使他们更有可能转换-需要D&定价团队为每个客户建立了大量的模型. 仅在英国就有数百万客户,很快就清楚地知道D&G公司想要达到的个性化客户服务和产品的规模有限.

Paul Davies, D&G, 知道他们需要自动化构建预测机器学习模型来提供他们想要的客户体验.

为什么定价优化很重要

向消费者收取过高的产品和服务费用不仅对消费者不公平, 但可能会让公司面临失去这些客户的严重风险. 一旦他们的订阅用完,如果D&G公司的顾客认为他们的服务没有带来价值, 他们不会续约,也不再是客户.

D&G想要预测当客户想要更新时客户流失的可能性,并确定了定价优化,以确定客户最可能对他们获得的保修范围满意的价格点,并更新他们的保单. 如果客户更有可能续借
D&G的定价算法将提供对客户和D都有意义的个性化服务&G. 但是,向个人客户提供这种程度的个性化服务需要建立大量的定价模型.

就在2017年初,D学院还没有真正的数据科学功能&G. 当时, Paul的定价团队用R和Python编写模型(加上定制的算法),为每个客户获得最优定价, 需要建筑定价模型吗, 需求模型, 取消模型, 和更多的. 这个费力的手工过程是不可扩展的.

“如果你必须建造四个模型来优化价格,每个模型都需要一天的时间, 对于一批客户来说,这是四天的时间,”保罗说. 数据科学存在于D&在DataRobot出现之前,但个性化服务只针对ob真人游戏的一小部分客户和客户. 之前DataRobot, ob真人游戏从10开始,000名客户使用高达40个左右的定制模型获得最优价格,000. ob真人游戏在加速,但速度太慢了.”

DataRobot帮助国内普通企业在价格合适的情况下找到成功案例研究v2

D&G已经收集了大量的历史数据, 其中大部分是客户在申请保修时自己提供的. 用数据证明他们是谁, 他们住在哪里, 他们索赔的可能性有多大, 他们有什么电器, 他们做客户多久了, 他们有多少计划, 还有其他重要的预测数据, D&G可以很容易地为每个客户提供个性化和优化的价格预测. 他们所需要的只是一些帮助来自动化他们的手动过程,以便快速地构建多个模型.

他们需要datarrobot的自动机器学习平台.

DG定价系统与数据ob真人
DG定价系统与数据ob真人

DataRobot影响

D&G在2017年初与DataRobot开展了POC合作. 他们用DataRobot API测试了一种价格优化方法, 与R的现状相比,POC提供了更精确的模型,而且所用的时间更短. 结果提交给D&G的首席信息官和总经理,一旦他们得到了收购和安全批准,就会继续推进云计算&G已经启动并准备为所有客户优化定价.

“当ob真人游戏把datarrobot放入, ob真人游戏可以更快地建立模型,并发展到今天的水平——大约300个,使用机器学习模型每月获得最优价格.”

这种规模和生产力的巨大提高是使用DataRobot自动化机器学习平台的直接结果. 与其让一个人用他们的老流程花一整天或更长时间来建立一个模型,D&G现在可以用DataRobot在一小时内建立一个模型. 现在,他们所有的定价模型都建立在DataRobot中,并输入到D&G的价格优化系统.

对于每个客户,D&G公司的定价系统会调用datarrobot并识别客户的信息. “如果是一个来自克罗伊登拥有一台洗衣机的中年男人, 还有其他几百个变量来自他的数据点, datarrobot将为他提供200个价格点, 对每个价格点进行预测,”保罗解释说. “在100美元的价格下,他们有80%的可能性续订. 只要101美元,续订的可能性就会达到79%. 102美元的价格是78%. 等等.”

然后,系统就会确定这个“来自克罗伊登的中年家伙”最有可能续订并对他的服务感到满意的最优价格,并在续订时将其提供给他. D&G目前对300个进行批量预测,每月000个客户, 使用datarrobot为每个客户预测200个价格点. 这种新的自动化流程对业务的影响是显著的:定价优化带来的提升已经从1.从5%到接近4%.

和D&G公司准备把价格优化预测提升到一个新的水平. “ob真人游戏希望为每一位客户提供实时优化的定价, 为组织中的每一个点,”保罗说. 很快,整个D&G -不仅仅是续费-将通过DataRobot内置模型的实时支持进行价格优化. 所以每个月的报价将达到50万到100万.”

D大学机器学习的未来&G

DataRobot提供的生产率提高在保罗的数据科学团队中受到了巨大的冲击, 在任者和未来的前景. 平台里有木星笔记本, 如果有人想编写自己的代码(Paul鼓励这样做),团队会保持灵活性,同时还能在必要时获得自动化的好处.

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D&G在伦敦温布尔登的总部

“当ob真人游戏向潜在的数据科学家候选人推荐DataRobot时, 他们非常热衷于使用一款能够真正提高工作速度的软件,”保罗说. “特别是因为ob真人游戏有时只需要一个快速有效的模型来回答一个问题, 甚至用R或Python构建一个快速有效的模型也需要一些时间. 但随着DataRobot, ob真人游戏清理数据, 把它在, 看看发生了什么,ob真人游戏可以在几分钟内完成一个模型.”

Paul已经预见到,在不远的未来,DataRobot的机器学习将包含更多的内容,而不仅仅是定价优化和快速有效的“答案”. 该公司的目标是着眼于他们的每个主要功能领域——减少投诉, 个性化营销提供了, 与客户一起增加产品核心——并通过自动化机器学习逐个提升业务的各个领域.

“ob真人游戏想要真正以客户为中心,拥有1600万客户, 要做到这一点,ob真人游戏需要能够预测他们每个人的潜在行为,在正确的时间把正确的出价摆在他们面前,”保罗说. “没有机器学习的帮助,ob真人游戏不可能像ob真人游戏希望的那样以个人或客户为中心.”

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