Personalizzazione in base ai profili cliente

Grazie al nostro approccio di micro-segmentazione, analizziamo ogni cliente in modo individuale utilizzando algoritmi di machine learning.
Questa analisi approfondita consente di segmentare i clienti in base a numerosi criteri, tra cui:

  • Comportamenti finanziari:

    • Analisi delle abitudini di transazione: valutazione dei tipi di operazioni effettuate dal cliente (depositi, prelievi, trasferimenti).

    • Frequenza e volume delle operazioni: monitoraggio della frequenza delle transazioni e degli importi trattati per identificare modelli di comportamento finanziario.

  • Dati demografici:

    • Informazioni personali: raccolta di dati come età, luogo di residenza, professione e stato civile per una comprensione più precisa del profilo del cliente.

    • Contesto geografico: analisi dei rischi associati alle regioni in cui il cliente risiede o opera, tenendo conto dei livelli di rischio locali.

  • Storico delle transazioni:

    • Storico completo delle operazioni: aggregazione dei dati transazionali su un periodo definito per individuare schemi ricorrenti e anomalie.

    • Rilevamento di comportamenti anomali: identificazione delle transazioni che si discostano dai comportamenti abituali del cliente, come trasferimenti insoliti o importi improvvisamente elevati.