Aumenterò il valore del ciclo di vita dei tuoi clienti con data science
Informazioni su questo servizio
Acquisire un nuovo cliente e-commerce costa 5 volte di più che mantenerne uno. Se gli acquirenti acquistano una volta e non tornano mai, le spese pubblicitarie ti fanno perdere profitti. Per scalare, DEVI aumentare il Customer Lifetime Value (LTV).
Ferma le ipotesi sul motivo per cui i clienti se ne vanno. Fornisci i dati del tuo negozio (Shopify/WooCommerce, esportazioni CSV di negozi Ecommerce, SQL) e io userò Data Science per creare una strategia di retention proattiva.
Analizzo la tua cronologia delle transazioni per trovare i tuoi veri VIP, identificare chi è a rischio di abbandono e scoprire i trigger esatti che li fanno partire.
Cosa farò:
Segmentazione RFM: Raggruppa gli acquirenti in VIP, Fedeli, Inattivi e Perduti.
Previsione di abbandono (ML): Costruisco un modello di Machine Learning per assegnare una "Percentuale di Rischio di Abbandono" a ogni utente.
Analisi dei trigger: Ti spiego perché se ne vanno (ad esempio "Nessun acquisto in 30 giorni").
Analisi delle recensioni NLP: Trova reclami nascosti in migliaia di recensioni di prodotti.
Consegne per i titolari di business:
Notebook Jupyter completamente documentati
Dataset puliti con punteggi LTV & Churn
Rapporto PDF di 4 pagine (in inglese semplice, senza matematica complicata)
Dashboard interattive (Tableau/PowerBI in Tier Premium)
Stop a inviare sconti generici a tutti. Mira al pubblico giusto
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
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Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q: Che tipo di dati devo fornire?
A: Idealmente, un esportazione degli ordini dei tuoi clienti (ID cliente, data ordine, spesa totale, ecc.). Se usi Shopify, WooCommerce o Magento, puoi semplicemente esportare i file CSV dal pannello di controllo del tuo negozio. Se non sei sicuro di cosa esportare, contattami prima di ordinare e ti guiderò!
Q: Cos'è "Feature Importance" e perché è importante per il mio negozio?
A: Ti dice perché i clienti se ne vanno. Invece di dire semplicemente "Il cliente A se ne va," il modello dice "Il cliente A se ne va perché non ha acquistato in 30 giorni e ha usato un codice sconto una sola volta." Questo dà al tuo team di marketing una lista di cose da fare precisa per salvarli.

