En rassemblant les sources de données mentionnées dans ce cas d'usage, les équipes peuvent élaborer des connaissances calculées ou exécuter des modèles prédictifs à l'aide de Data Cloud, ce qui leur permettra de prendre des décisions plus judicieuses ou de mettre en œuvre de nouvelles automatisations.
| Calculated Insights | Combinez les scores de valeur à vie des clients (CLV) avec la consommation d'énergie, les données sur les actifs connectés avec les taux de désabonnement, les valeurs moyennes des commandes et les coûts d'acquisition des clients. Agrégez les événements : facture élevée, demande de renseignements sur les actifs connectés, messages/publicités marketing, demandes liées au centre d'appels. |
| Modèles prédictifs | Prévoyez les pics de consommation énergétique à venir sur la base de l'historique de la consommation et des conditions météorologiques, ou d'autres données liées au marché. Exploitez les données relatives à l'utilisation, aux appareils et aux bâtiments pour créer des modèles qui recommandent les meilleures actions à entreprendre en matière de consommation énergétique des clients. |
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