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NLP

Case Study

Potenziare l'analisi dei documenti con il NLP

CNH Industrial sceglie una soluzione di advanced analytics basata su reti neurali per migliorare l'estrazione di insight dai commenti dei dealer riguardanti le richieste di assistenza in garanzia.

Potenziare l'analisi dei documenti con il NLP 0

Prediction & Prescription

Case Study

MACHINE LEARNING PER CONTRASTARE LE FRODI

Reply ha supportato una primaria azienda di credito al consumo in Italia, con milioni di finanziamenti erogati ogni anno.

La soluzione Target Reply anticipa e automatizza la rilevazione delle frodi. La soluzione identifica i truffatori seriali che modificano le proprie abitudini per evadere i controlli e crea modelli più avanzati e predittivi che si adattano a contesti nuovi e sconosciuti.

ipa

Case Study

Intelligent Trouble Ticket Management

Target Reply Roma ha sviluppato, per la divisione Customer Services & Delivery Management di una grande impresa di telecomunicazioni, un servizio di advanced intelligence basato su un “data repository” aperto all’alimentazione con dati interni ed esterni, sul quale costruire degli strumenti di “analisi aumentata” in grado di semplificare i processi operazionali del cliente.

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TELCO ANALYTICS

Case Study

DATA MONETIZATION

Insieme ad un'importante società di telecomunicazioni a livello mondiale,Target Reply ha sviluppato un sistema automatizzato per la trasformazione dei dati grezzi al fine di creare un nuovo flusso di entrate economiche. Questa soluzione mirava a convertire i dati mobile in informazioni geospaziali per i responsabili delle decisioni in settori come vendita al dettaglio, mobilità, turismo, outdoor media e pubblica amministrazione.

crm & social media marketing

Case Study

SOCIAL MEDIA SENTIMENT ANALYSIS

La divisione Social Media e CRM Marketing Intelligence del principale media broadcaster italiano aveva espresso l’esigenza di dotarsi di un sistema software automatizzato in grado di comprendere il “sentiment” espresso dal pubblico sui canali social. Target Reply Roma ha sviluppato il sistema SMSA attraverso la composizione di servizi PaaS messi a disposizione dal cloud Microsoft Azure, realizzando sia un Data Lake general-purpose, che una soluzione di Sentiment Analysis.

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