WAPPINGNEXT: Desarrollo experimental de un motor experto de audiencias de clientes omnicanal basado en DEEP LEARNING

La compañía diseñó y desarrolló un nuevo sistema inteligente capaz de generar de forma automatizada escenarios predictivos sobre audiencias de clientes basadas en su comportamiento en los diferentes canales (360º).

Con el procesado en tiempo real de dichos modelos predictivos se obtienen sugerencias automáticas de audiencias de cliente (subconjuntos sobre el total de clientes que cumplen determinadas características comunes que difícilmente serían inferibles con procesamiento humano) que se entregan a través de un módulo de Audiencias Expertas para que puedan ser usadas como “clientes objetivo” a los que dirigir cualquiera de los servicios de la plataforma: programa de beneficios, promoción, cupón, tarjeta regalo, sorteo, etc.

Esta solución se basa en un modelo de datos wharehouse+datalake que permita la explotación ágil y conexión de modelos y algoritmos basados en técnicas Machine Learning y Deep Learning capaces de generar de forma automatizada escenarios predictivos sobre audiencias de clientes basadas en su comportamiento 360º.

El proyecto ha sido desarrollado en Galicia entre Enero 2023 y Diciembre 2024 por un importe total de 282.063 €.

Este proyecto de I+D se realiza con financiación del CDTI.

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