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Sistemi GTMImplementato

Scoring di attivazione degli utenti

Trasformare utilizzo e attività di prodotto in priorità trasparenti e verificabili.

PythonModellazione datiClay
record utente con scoring
26.000+

Scoring completato conservando i record originali.

Sistemi GTMSCEGLI UN PASSAGGIO

Il problema

Gli export mescolavano utilizzo, stato dei pagamenti e dati di contatto. Il modello doveva distinguere questi segnali e conservare le informazioni mancanti.

Il mio contributo

  • Definito componenti di scoring per utilizzo osservato, segnali datati e ruolo dichiarato.
  • Creato classifiche deterministiche e gruppi di revisione conservando i dati originali.
  • Distinto consumo da pagamento e disponibilità dei contatti da autorizzazione al contatto.

Evidenze e perimetro

Riconciliato i conteggi, confrontato i campi originali riga per riga e verificato limiti, calcoli, identità uniche e ordinamento.

Il risultato

Trasformato un ampio dataset in priorità chiare, con regole tracciabili e campi originali conservati.

Consegnato dataset con punteggi e un modello decisionale documentato. I punteggi restano priorità di revisione basate sulle evidenze.

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