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新能源车车龄预测模型
SGM增换购项目
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新能源车车龄预测模型

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项目背景

● 某国内头部车企希望对其销售的新能源车车龄进行预测分析,进而判断新能源车车主未来换车时点。

解决方案

● 采用ME机器学习建模平台对相关数据进行了分析建模。通过模型可解释性技术对车龄相关因素进行业务理解,最终可将模型部署到客户关系管理系统,对销售人员进行商机提示。

方案成效

● 模型预测R方达到0.8。

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SGM增换购项目

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项目背景

● 疫情之下,汽车行业销量下滑,利润缩水,加上造车新势力的兴起,竞争持续加剧。车企面临诸多挑战,当下正处于转型“巨变期”。车企需要通过数字化营销、精细化运营及业务敏捷响应等数字化方式来降低成本,提效率,促增长。
● 由于外部宏观环境导致车企汽车销量持续下降,加上造车新势力兴起造成的竞争加剧,车企目前正处于向"用户为中心"的转型巨变期,从线索获取、用户运营、赋能渠道到售后服务,围绕用户购车全链路的各环节都面临着被数字化颠覆的可能。

解决方案

● ME自动进行缺失值、异常值、高阶数据的预处理,可自动探索变量间交互作用,并可通过归因图显示其交互作用,同时可自动筛选变量,按其重要性进行排名。找到影响客户换购的影响因素。

方案成效

● 通过模型有效找到有潜在换购需求的客户,并进行针对性的营销活动,提升客户转换率是原来3倍以上。

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● 将人工智能建模工作效率提升30~40倍

● 客户业务系统不做任何改变就能实现智能化



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