Starbucks и персонализированные предложения Кейс: Starbucks использовал данные о покупках клиентов, их местоположение и время посещений, чтобы персонализировать свои предложения. Результат: Персонализированные купоны и скидки, которые отправлялись через мобильное приложение, увеличили частоту посещений и средний чек на 3%.

Netflix и рекомендательная система Кейс: Netflix использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о просмотренных пользователем фильмах и сериалах. Результат: Рекомендательная система Netflix улучшила точность рекомендаций, что привело к увеличению времени, проводимого на платформе, и снижению оттока пользователей.

Target и прогнозирование беременности Кейс: Target анализировал покупательские данные, чтобы предсказать беременность клиенток, основываясь на изменениях в покупательском поведении. Результат: Раннее прогнозирование беременности позволило Target отправлять персонализированные предложения будущим мамам, что значительно увеличило лояльность и объем покупок.

Disney и оптимизация маршрутов в парках Кейс: Disney использует данные о перемещениях посетителей по паркам, собранные с помощью RFID-браслетов MagicBand. Результат: Анализ данных позволил оптимизировать маршруты, сократить время ожидания в очередях и улучшить общий опыт посетителей.

Airbnb и динамическое ценообразование Кейс: Airbnb использует данные о спросе, сезонности и конкуренции для настройки динамического ценообразования. Результат: Хозяева могут оптимизировать цены своих объектов, что увеличивает их доходы и привлекает больше гостей.