Data Genius

L’ Analisi Comparativa Multidimensionale, permette di esaminare simultaneamente più dimensioni, esempio i tipi di dispositivi, e le loro prestazioni rispetto a diverse metriche chiave. Questo metodo offre una panoramica comprensiva e immediata delle performance, evidenziando le aree di forza e quelle di miglioramento. Utilizzando mappe di calore per rappresentare i dati, possiamo non solo catturare

Dall’esame dettagliato dei feedback dei consumatori, è possibile identificare non solo le qualità apprezzate e i punti di debolezza dei loro prodotti, ma anche comprendere le tendenze emergenti e le aspettative dei clienti. Il metodo dei trigrammi rappresenta un approccio avanzato di analisi del testo, permettendo di esaminare combinazioni di tre parole consecutive nei testi

Il clustering per l’analisi del comportamento utente rappresenta un approccio strategico per identificare modelli distinti nel comportamento degli utenti di un sito e-commerce, consentendo di suddividerli in segmenti omogenei. In questo contesto, l’uso di metriche comportamentali, aiuta a comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei diversi tipi di utenti, supportando strategie di marketing più

L’ analisi di clustering per categoria rappresenta un potente strumento per analizzare il comportamento dei clienti e la loro percezione dei prodotti offerti. Attraverso la segmentazione dei prodotti in cluster, possiamo identificare quali categorie attirano maggiormente l’interesse degli utenti, quali tendono ad essere più spesso aggiunte al carrello, e quali hanno tassi di conversione più

L’analisi dei cluster RFM (Recency, Frequency, Monetary) rappresenta un metodo potente per segmentare la base clienti di un’attività di e-commerce. Classificando i clienti sulla base della loro recente attività di acquisto, della frequenza degli acquisti e del valore monetario complessivo, è possibile sviluppare strategie di marketing mirate per coinvolgere in modo più efficace segmenti specifici.

L’analisi dei cluster è una tecnica statistica di data mining che mira a raggruppare un insieme di oggetti in modo tale che gli oggetti nello stesso gruppo (o cluster) siano più simili tra loro rispetto a quelli in gruppi diversi. Questo è particolarmente utile esempio nel marketing per segmentare i clienti in base a vari