{"id":3120,"date":"2020-02-15T14:15:00","date_gmt":"2020-02-15T14:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&p=3120"},"modified":"2024-09-20T17:39:19","modified_gmt":"2024-09-20T16:39:19","slug":"tui-growth-hacking","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/cases\/tui-growth-hacking\/","title":{"rendered":"TUI<\/span> Marketing de precisi\u00f3n - Data La tecnolog\u00eda al servicio del rendimiento de los medios de comunicaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Lea el art\u00edculo completo sobre la UIS: Aqu\u00ed<\/a><\/strong><\/h4>\n

Retos de los clientes<\/b><\/span><\/h3>\n

Sea la primera agencia de viajes de Europa en utilizar la IA para promover el Crecimiento, <\/span><\/p>\n

La oferta de TUI abarca una amplia gama de productos y su sitio web recibe millones de visitantes cada mes.<\/span><\/p>\n

1. Un equipo dedicado a la innovaci\u00f3n<\/b><\/p>\n

Consultor\u00eda y gestores de proyectos, Data cient\u00edficos, SEA, Visualizaci\u00f3n y gestores sociales para definir los proyectos de innovaci\u00f3n y su aplicaci\u00f3n con \u00e9xito.<\/span><\/p>\n

2. Un algoritmo dedicado y un proyecto data para la gesti\u00f3n de la campa\u00f1a de la UIS<\/b><\/p>\n

Mediante el aprendizaje autom\u00e1tico, nuestras campa\u00f1as digitales est\u00e1n completamente dirigidas por data con el fin de optimizar sobre un modelo de puntuaci\u00f3n y predicci\u00f3n.
\n<\/span><\/p>\n

Soluci\u00f3n Artefact\u00a0<\/b><\/span><\/h3>\n

Colecci\u00f3n 1.Data<\/b><\/span><\/h4>\n

Data Fuentes: 1a parte CRM data, GA<\/span><\/p>\n

Data Recogidos: Data de navegaci\u00f3n, Data transaccional, compras de productos\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

2. Lluvia de ideas<\/b><\/span><\/h4>\n

\u00bfQu\u00e9 podemos hacer con eso Data<\/a>?\u00a0<\/b><\/h4>\n

1. Puntuaci\u00f3n de audiencias - Las audiencias se reparten en funci\u00f3n de la navegaci\u00f3n y las transacciones data, lo que da lugar a una puntuaci\u00f3n que define el valor audience de la TUI y permite adaptar las ofertas al valor estimado.<\/span><\/p>\n

2. Predicci\u00f3n de compra - Utilizando el an\u00e1lisis hist\u00f3rico de compras de los clientes de TUI para determinar la <\/span>categor\u00eda de producto TUI<\/span> que los clientes tienen m\u00e1s probabilidades de comprar, para que puedan adaptar sus mensajes en las fases previas a la compra.<\/span><\/p>\n

La soluci\u00f3n - en menos de 6 meses<\/b><\/h4>\n

Utilice ML para analizar los data y asignar una puntuaci\u00f3n a los audience. El modelo ML tambi\u00e9n analizar\u00e1 el data del producto y determinar\u00e1 qu\u00e9 producto es m\u00e1s probable que se compre utilizando el data transaccional y de navegaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Impacto empresarial<\/b><\/h4>\n

El principal impacto es limitar el despilfarro en la compra de medios en audience con una probabilidad de compra realmente baja. Esta es la \u00faltima apuesta en medios, y este modelo ML permite optimizar la inversi\u00f3n en medios digitales como nunca antes...\u00a0<\/span><\/p>\n

El segundo impacto es la relevancia de cada mensaje en el audience permitiendo la mejora en KPIs como el coste de la visita, el tiempo empleado y otras m\u00e9tricas<\/span><\/p>\n

3. La hoja de ruta\u00a0<\/b><\/span><\/h4>\n

Mes 1 - 3 <\/span><\/p>\n

Reuni\u00f3n inicial, encuadre, dise\u00f1o, pruebas, adopci\u00f3n<\/span><\/p>\n<\/div>

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