Carrefour, en colaboración con Making Science, como socio tecnológico, ha desarrollado un modelo de Machine Learning que predice el LTV (valor de por vida del cliente) para clientes nuevos e importa el LTV predicho a través de Matchid. Making Science ha desarrollado un algoritmo de puja personalizado que aprovecha la señal de LTV del modelo de Machine Learning en las campañas de prospección de DV360 (campañas de adquisición de nuevos clientes).
El Grupo Carrefour es una multinacional francesa especializada en venta al por menor con tiendas en más de 30 países, llegando a 104 millones de hogares en todo el mundo cada año. Carrefour España, la filial española del Grupo Carrefour, tiene más de 1.000 tiendas en España y una gran plataforma de comercio electrónico que vende una amplia variedad de productos, incluyendo alimentos en línea. Carrefour tiene la inspiración de seguir creciendo en el entorno online acelerando su digitalización.
Para los minoristas de comestibles omnicanal, el Valor de Vida del Cliente (LTV, por sus siglas en inglés) desempeña un papel clave. Medir la lealtad del cliente y tomar decisiones de marketing basadas en LTV en todos los canales es esencial para seguir adquiriendo nuevos clientes leales. Uno de los mayores desafíos en cuanto a LTV es la dificultad para incluir estas señales en DV360, en campañas de adquisición de nuevos clientes. Mientras que para los clientes recurrentes están disponibles los datos históricos de transacciones para predecir su LTV futuro, predecir el LTV para nuevos clientes y utilizar estas señales para la puja es más difícil.
Arena, como agencia y responsable de la activación de los medios, ha implementado un test A/B (activo durante 6 meses) en DV360 comparando la puja personalizada previa (utilizando señales de ingresos) frente a la nueva puja (utilizando señales de LTV predicho).
