Contexto

Netquest es una empresa especializada en la recopilación de datos para la industria de la investigación de mercados. Ofrecen una visión de 360 ​​grados de los consumidores mediante la recopilación y análisis de datos conductuales y declarativos de una única fuente: sus panelistas, cuando navegan por marketplaces.

Actualmente, identifican las diferentes páginas del funnel de compra (Producto, Cesta, check-out…) mediante reglas, lo que dificulta la escalabilidad y capacidad de generalización.

El objetivo

• Mejorar la eficiencia, precisión y escalabilidad en la identificación y clasificación de las distintas páginas del funnel del proceso de compra de los usuarios en marketplaces.
• Optimizar el proceso de clasificación para facilitar la extracción de información en etapas posteriores, por lo que sólo la información relevante pasa a las siguientes fases de análisis. Esto permite ofrecer a sus clientes insights más detallados, contribuyendo a una mejor comprensión del comportamiento de los consumidores y una toma de decisiones más informada.

¿Cómo lo hemos hecho?

• NLP
• DocumentClassification
• TDiDF
• ML Classifier
• Robustness
• Scalability

El resultado

• Reducción del tiempo de desarrollo de un modelo por un nuevo canal de 8 h a 30 min.
• Mejora en la precisión de la clasificación de contenidos.
• Mejora en la escalabilidad del proceso de clasificación.