AI in Healthcare
Use of AI to process medical information and assist in structuring patient data for greater accuracy and speed in clinical test results.
Challenge: Process large-scale data on patients and increase the speed of understanding cases and obtaining important information from tests.
Solution: In addition to digitizing test data, the understanding of the content in PDF documents was facilitated through Natural Language Processing (NLP) and Optical Character Recognition (OCR), enabling data structuring.
Benefits:
-
Understand patient information through a structured database history.
-
Speed up the identification of anomalies and act decisively in various cases.
-
Reduce operational costs associated with document analysis.
Desafio
A empresa precisava compreender melhor o comportamento de compra dos seus clientes, identificar padrões de risco de churn e potenciais fraudes, além de segmentar a base de clientes para definir ações mais direcionadas. Havia uma falta de visibilidade clara sobre quem eram os clientes mais valiosos e quais estavam em risco de desengajamento.
Solução
A Dataside implementou dashboards interativos utilizando machine learning para analisar a frequência de compra, a receita e o comportamento transacional dos clientes. Essa solução permitiu segmentar os clientes em grupos como "Inativos", "Importantes" e "Ultra", e identificar fraudes em potencial nas transações ao longo do ano. A equipe comercial obteve uma visão clara sobre quais clientes priorizar, prevenindo a perda de clientes valiosos e garantindo uma abordagem personalizada para cada segmento.
Benefícios
Segmentação Precisa dos Clientes:
A segmentação com base em características específicas permitiu que a empresa personalizasse suas ofertas e abordagens de marketing, aumentando a retenção e a satisfação dos clientes.
Identificação de Risco de Churn:
Com a visualização dos comportamentos de risco, como redução da frequência de compra ou desengajamento com comunicações, a equipe conseguiu agir antes que o churn acontecesse, reduzindo perdas.
Prevenção de Fraudes:
A identificação de transações suspeitas ajudou a evitar fraudes e perdas financeiras, garantindo maior segurança para o cliente e para a empresa.