Пересечение аналитики

Netflix обрабатывает паттерны просмотра из более чем 150 миллионов профилей, чтобы предсказать, что вы захотите посмотреть дальше, категоризируя контент на тысячи микро-жанров для соответствия конкретным предпочтениям зрителей.

Точно так же, как Netflix определяет паттерны просмотра для предложения вашего следующего шоу для марафона, студенты в MISsimulation определяют паттерны избирателей для доставки целевых сообщений кампании. Оба требуют сложной сегментации и способности предсказывать поведение на основе прошлых предпочтений.

Приложение Starbucks отслеживает историю покупок, данные о местоположении и временные паттерны, чтобы отправлять персонализированные предложения, когда вы с наибольшей вероятностью их используете - не просто общие скидки, а специально рассчитанные по времени промо на продукты, которые вы действительно покупаете.

Принципы времени и релевантности, работающие в вашей стратегии симуляции, прекрасно впишутся в маркетинговый отдел Starbucks. Студенты, которые освоили таргетинг конкретных избирателей с сообщениями на основе проблем в стратегическое время, по сути практикуют те же навыки, которые Starbucks использует, чтобы решить, когда предложить вам фраппучино за полцены.

Система ORION от UPS обрабатывает данные из 250 миллионов адресных точек ежедневно для определения наиболее эффективных маршрутов доставки, экономя компании миллионы на расходах на топливо и одновременно максимизируя производительность водителей.

Решения о распределении ресурсов, которые студенты принимают при распределении ограниченных средств кампании по различным регионам острова, отражают вызов UPS по оптимизации ресурсов доставки. Оба требуют максимизации воздействия с конечными ресурсами.

AmEx обрабатывает миллиарды транзакций через алгоритмы машинного обучения, которые могут обнаружить мошенническую покупку быстрее, чем вы успеете сказать "Я это не покупал". Их модели выявляют тонкие паттерны, которые люди пропустили бы.

Когда продвинутые студенты анализируют стратегии конкурентов или выявляют влиятельных избирателей в симуляции, они практикуют распознавание паттернов, похожее на то, что обеспечивает системы обнаружения мошенничества.

Spotify создает эти жутко точные персонализированные плейлисты, анализируя не только то, что вы слушаете, но и как вы это слушаете - пропуски, повторы, время суток и даже то, как песни переходят в созданных пользователями плейлистах.

Успешные стратегии кампании в MISsimulation требуют понимания как индивидуальных предпочтений, так и более широких демографических паттернов - именно то, что нужно Spotify, чтобы вы продолжали слушать.

Прогнозирование спроса Walmart учитывает все, от погодных условий до местных спортивных событий, чтобы гарантировать, что правильные продукты находятся на полках в нужное время. Их аналитика предотвращает как отсутствие товара, так и избыточные запасы.

Точно так же, как студенты прогнозируют явку избирателей и уровень отклика для распределения ресурсов, Walmart прогнозирует поведение клиентов для эффективного распределения запасов в тысячах магазинов.

Программа Snapshot от Progressive отслеживает фактическое поведение вождения - резкие торможения, паттерны ускорения, время суток - вместо того, чтобы полагаться исключительно на демографические факторы для установления страховых тарифов.

Переход от таргетинга на основе демографии к таргетингу на основе поведения является ключевым в обоих контекстах. Студенты, которые обнаружили, что традиционные демографические сегменты не предсказывают предпочтения избирателей так же хорошо, как поведенческие данные, изучают урок, который Progressive применил для революции в ценообразовании страхования.

Программа лояльности Sephora предоставляет персонализированные рекомендации продуктов и предложения через email, мобильное приложение и опыт в магазине - создавая бесшовный опыт независимо от того, как клиенты взаимодействуют.

Продвинутые игры MISsimulation требуют координации сообщений между офлайн-кампанией и онлайн-микроблогингом - точно так же, как Sephora должна создавать связный опыт через несколько каналов.