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Análise de Risco de Crédito Estudantil com Machine Learning

Uma instituição de crédito estudantil de grande porte nos EUA enfrentava elevada taxa de inadimplência, atingindo impressionantes 34%. Para reduzir drasticamente este índice, a instituição precisava distinguir entre tomadores de crédito de alto e de baixo risco de inadimplência. Utilizando dados históricos sobre esses tomadores de crédito, nossos cientistas de dados desenvolveram um modelo preditivo movido a machine learning, capaz …

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Como prever, entre milhões de proprietários, quem vai instalar um painel solar em sua residência?

Eu sou o Karl Rexer, da Rexer Analytics. Eu fundei a empresa em 2002. A maioria de nossos modelos normalmente faz previsões sobre as pessoas, o comportamento das pessoas. Como isso é aplicado a negócios, costumamos prever a possibilidade de conquistar novos clientes, ou melhor, ajudar nossos clientes a usar analytics para conquistar novos clientes, desenvolver relacionamentos e vender mais …

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People Analytics – A Empresa que Economizou Milhões ao Prever Quem Iria se Demitir

Normalmente quando bom um funcionário pede demissão a reação é imediata. O gestor tenta convencê-lo a ficar oferecendo um aumento ou uma promoção, mais recursos para que ele desenvolva seu trabalho, uma mudança de área. Enfim, a empresa lança mão do que estiver ao seu alcance para dissuadir o profissional de abandonar o barco. Às vezes funciona, mas via de …

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Como a análise preditiva identificou um segmento de clientes 325% mais propensos a cancelar do que a média

Uma empresa de serviços queria aumentar sua taxa de retenção de clientes, mas não conseguia identificar quais clientes apresentavam alto risco de encerrar suas contas. Todos os meses 2,8% de seus clientes cancelavam os serviços. Realizar uma campanha de retenção para impactar os clientes que estavam de partida obrigaria a empresa a entrar em contato com toda a base, visto …

Como a análise preditiva identificou clientes 725% mais propensos a comprar

Uma empresa de serviços buscava aumentar sua base de clientes. Para esse fim, todos os anos ela adquiria bases externas com milhares de leads. O problema era que a empresa não tinha tempo e pessoas o suficiente para contatar toda a base. Com o tempo, a empresa também foi percebendo que muitos desses leads eram muito pouco qualificados. No entanto, …