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Data enrichment per i modelli di redditività territoriale

Una multinazionale del credito al consumo ha potenziato i propri modelli di analisi territoriale con gli indici probabilistici di Replica Italia, ottenendo una lettura più granulare e aggiornata del potenziale dei territori.

Sfida

Migliorare la capacità predittiva dei modelli di redditività territoriale, superando i limiti dei soli dati socio-demografici pubblici.

Soluzione

Indici Replica costruiti su misura — capacità di spesa, mix di consumi, pressione competitiva per CAP — proiettati sulle basi dati del cliente.

Risultato

Modelli più accurati e una vista sul territorio aggiornata ogni mese invece che su base censuaria.

La sfida

I modelli interni di valutazione dei territori si basavano su fonti pubbliche: aggiornate di rado, poco granulari e uguali per tutti i player del mercato. Il team data science cercava un livello informativo aggiuntivo, differenziante e integrabile direttamente nelle proprie pipeline analitiche, per stimare con maggiore precisione la redditività attesa di aree e filiali.

La soluzione

Clearbox ha costruito un set di indici probabilistici su misura a partire dal panel Replica Italia: capacità e propensione di spesa, composizione dei consumi e pressione competitiva a livello di CAP. Gli indici, privacy-safe e privi di dati personali, sono stati proiettati sulle basi dati del cliente e integrati direttamente nei modelli di redditività, con aggiornamento a ogni release mensile del panel.

Il risultato

Maggiore capacità predittiva sulla redditività attesa per territorio e decisioni di sviluppo commerciale fondate su una fotografia sempre attuale dei consumi. L'arricchimento è diventato una componente stabile del processo di modellazione del cliente.

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