加强洞察力和行动．

• 相关性和方差分析

• 多元回归

• 驱动因素分析(Johnson’s Relative Weight, Dominance Analysis, Random Forest, GBM)

• 预测建模

• 因子分析

• 对应关系图

• 预期寿命分析

• MaxDiff分析

• 地盘分析

• 手推车/手推车

• 价格弹性(Gabor Granger, Van Westendorp / Newton Miller Smith)

• 市场规模

• 销售预测

聚类分析:

• 潜在的类

• 两步聚类

• K-Means, K-Mode和K-Prototype

• 额外的分区，树，或基于质心的机器学习模型

分类分析:

• 朴素贝叶斯

• 多项罗吉特机率

• 判别分析

• ML模型(随机森林、KNN和SVM)

为了帮助客户回答创新、产品开发、定价和市场份额方面的难题，我们为客户设计了复杂的联合和离散选择解决方案，从而产生更加严谨的见解。遗留工具增加了这些模型的寿命和影响:

• 深入的模拟器

• 自定义仪表盘

为了揭示态度、行为和概念之间的关系，我们绘制了相互关联的关系图，以便您更好地了解消费者是如何做出决定的。这些地图还测量了贡献元素相互影响的程度，以及您期望的结果。对于这样的分析，我们部署:

• 结构方程模型(PATH/SEM)

• 贝叶斯网络分析

• 客户终身价值

• 流失/获取/赢回/用户粘性模型

• NLP /文本分析

• 下一个最佳行动分析

• 决策过程分析

• 集群行为