L'interconnexion analytique

Netflix analyse les habitudes de visionnage de plus de 150 millions de profils pour prédire ce que vous voudrez regarder ensuite, catégorisant le contenu en milliers de micro-genres pour correspondre aux préférences spécifiques des spectateurs.

Tout comme Netflix identifie les habitudes de visionnage pour suggérer votre prochaine série à binge-watcher, les étudiants dans MISsimulation identifient les habitudes des électeurs pour délivrer des messages de campagne ciblés. Les deux nécessitent une segmentation sophistiquée et la capacité de prédire le comportement basé sur les préférences passées.

L'application Starbucks suit l'historique d'achat, les données de localisation et les habitudes horaires pour envoyer des offres personnalisées au moment où vous êtes le plus susceptible de les utiliser - pas seulement des réductions génériques, mais des promotions chronométrées spécifiquement pour les produits que vous achetez réellement.

Les principes de timing et de pertinence à l'œuvre dans votre stratégie de simulation s'intégreraient parfaitement dans le département marketing de Starbucks. Les étudiants qui maîtrisent le ciblage d'électeurs spécifiques avec des messages basés sur les enjeux à des moments stratégiques pratiquent essentiellement les mêmes compétences que Starbucks utilise pour décider quand vous offrir ce Frappuccino à moitié prix.

Le système ORION d'UPS analyse les données de 250 millions de points d'adresse quotidiennement pour déterminer les itinéraires de livraison les plus efficaces, économisant des millions à l'entreprise en coûts de carburant tout en maximisant la productivité des chauffeurs.

Les décisions d'allocation des ressources que prennent les étudiants lorsqu'ils distribuent des fonds de campagne limités dans différentes régions de l'île reflètent le défi d'UPS d'optimiser les ressources de livraison. Les deux nécessitent de maximiser l'impact avec des ressources limitées.

AmEx traite des milliards de transactions via des algorithmes d'apprentissage automatique capables de repérer une charge frauduleuse plus vite que vous ne pouvez dire « Je n'ai pas acheté ça ». Leurs modèles identifient des motifs subtils que les humains manqueraient.

Lorsque les étudiants avancés analysent les stratégies des concurrents ou identifient les électeurs influents dans la simulation, ils pratiquent la reconnaissance de motifs similaire à celle qui alimente les systèmes de détection de fraude.

Spotify crée ces playlists personnalisées étrangement précises en analysant non seulement ce que vous écoutez, mais comment vous l'écoutez - les passages, les réécoutes, l'heure de la journée, et même comment les chansons s'enchaînent dans les playlists créées par les utilisateurs.

Les stratégies de campagne réussies dans MISsimulation nécessitent de comprendre à la fois les préférences individuelles et les tendances démographiques plus larges - exactement ce dont Spotify a besoin pour vous garder en streaming.

La prévision de la demande de Walmart prend en compte tout, des conditions météorologiques aux événements sportifs locaux, pour s'assurer que les bons produits sont sur les étagères au bon moment. Leur analyse prévient à la fois les ruptures de stock et les excès d'inventaire.

Tout comme les étudiants prédisent la participation des électeurs et les taux de réponse pour allouer les ressources, Walmart prédit le comportement des clients pour distribuer efficacement l'inventaire dans des milliers de magasins.

Le programme Snapshot de Progressive suit le comportement de conduite réel - freinages brusques, accélérations, heure de la journée - plutôt que de se fier uniquement aux facteurs démographiques pour fixer les tarifs d'assurance.

Le passage du ciblage démographique au ciblage comportemental est clé dans les deux contextes. Les étudiants qui ont découvert que les segments démographiques traditionnels ne prédisaient pas aussi bien les préférences des électeurs que les données comportementales apprennent une leçon que Progressive a appliquée pour révolutionner la tarification de l'assurance.

Le programme de fidélité de Sephora offre des recommandations de produits et des offres personnalisées par e-mail, application mobile et expériences en magasin - créant une expérience fluide quel que soit le mode d'engagement des clients.

Les jeux MISsimulation avancés nécessitent de coordonner les messages entre les campagnes hors ligne et le microblogging en ligne - tout comme Sephora doit créer des expériences cohérentes sur plusieurs canaux.