Rating Dinamico
PROBLEMA
Calcolare il potenziale valore di un cliente superando il framework di screening dei prospect in essere, ed effettuare una previsione per cliente che cambia al variare di tutte le caratteristiche potenziali.
SOLUZIONE
Moxoff ha sviluppato modelli di machine learning e strumenti per la stima personalizzata e dinamica di tutti gli aspetti dei potenziali clienti che impattano sul valore atteso del prospect.
+ Nuovi clienti
+ Maggior accuracy
Previsione nella logistica del gas naturale
PROBLEMA
In funzione dei nuovi scenari normativi, i fornitori di gas sono tenuti a stimare, ogni giorno, i consumi del giorno successivo, in modo da permettere il bilanciamento ottimale della rete.
SOLUZIONE
Moxoff ha sviluppato un modello di previsione della domanda del gas, basato su machine learning, in grado di prevedere il consumo dei clienti, consentendo una migliore gestione del portafoglio.
+ Decisioni più affidabili
+ Risparmio sugli oneri di sbilanciamento
Ottimizzazione della gestione della rete elettrica
PROBLEMA
Produrre previsioni accurate che supportano gli operatori nel prendere decisioni tempestive ed efficaci per la gestione della rete elettrica.
SOLUZIONE
Moxoff ha analizzato i dati disponibili, sviluppato modelli matematici in grado di identificare i fenomeni significativi e realizzato un sistema previsivo per supportare gli operatori nell’adozione delle decisioni migliori.
+ Interventi tempestivi
+ Decisioni affidabili
Tasso abbandono dei clienti
PROBLEMA
Comprendere le cause del churn, ovvero il tasso di abbandono da parte dei clienti, e permettere al servizio clienti di mettere in atto azioni mirate di prevenzione e affinamento dell’offerta.
SOLUZIONE
Moxoff ha realizzato un analisi dei comportamenti dei clienti che costituisce la base dei dati per prevedere anticipatamente le tendenze e i cambiamenti futuri dei clienti, in modo da poter pianificare azioni opportune in tempo basate sui dati.
+ Azioni di retention più efficaci
+ Maggior qualità del servizio offerto
