O aprendizado passado, baseado na informação recolhida e estruturada, pode nos ajudar a descobrir padrões ocultos nos dados e a predizer o futuro. Por exemplo, grupos de consumidores com comportamentos semelhantes, o ciclo potencial de vida de um cliente, a afinidade dos produtos que muitas vezes são comprados ou o risco de que um funcionário saia.

Nossas soluções analíticas se baseiam em modelos estatísticos que incluem:

• Modelos preditivos: abandono (churn), lifetime value, propensão a compra, fraude...
• Modelos descritivos: segmentação (clustering).
• Regras de associação: afinidade de produtos (basket analysis).
• Predição de séries temporais (forecasting).
• Análises de redes sociais.