Al integrar las fuentes de datos mencionadas en este caso de uso, los equipos pueden realizar análisis profundos o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas o impulsar nuevas automatizaciones.
| Información calculada | Combina las puntuaciones del valor del cliente a largo plazo (CLV) con información sobre el consumo de energía, los activos conectados con la pérdida de clientes, los valores promedio de pedidos y los costos de adquisición de clientes. Agrupa eventos, como facturas con montos altos, consultas sobre activos conectados, mensajería/anuncios de marketing, consultas relacionadas con el centro de atención al cliente. |
| Modelos predictivos | Predice los próximos picos en el consumo de energía utilizando datos históricos de uso, condiciones climáticas u otros factores del mercado. Utiliza información sobre el consumo, los electrodomésticos y las características del edificio para desarrollar modelos que sugieran las siguientes mejores acciones para mejorar la eficiencia energética de los clientes. |
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