Análise Preditiva para aumentar as taxas de leitores

10-06-2020

Contexto

Os documentos preparados por analistas e estrategistas de pesquisa, desempenham papéis importantes nos bancos de investimento, especialmente quando os relatórios contêm recomendações acionáveis. Os relatórios de pesquisa são distribuídos através de listas de distribuição com excesso de assinaturas, o que leva a baixas taxas de leitores, geralmente em torno de 2 ou 3%. A grande quantidade de material produzido por estrategistas e analistas em bancos de investimento também dificulta a identificação de assinantes de interesse novos ou existentes, que de outra forma não podem ser notificados ou estar cientes de que a informação existe.

Solução

A Keyrus implementou, dentro de um grande banco de investimento americano, um algoritmo que permite aos computadores identificar assinantes de interesse para documentos produzidos pelo Departamento de Pesquisa de Renda Fixa. O algoritmo garantiu que a inteligência accionável contida nos relatórios atingisse o público-alvo necessário, mas não os assinantes com menor probabilidade de lê-lo.

A equipa da Keyrus projetou um conjunto de recursos necessários a partir do relatório, contacto, negociação, distribuição e outros dados. O algoritmo examinou o universo de relatórios que apresentavam altas taxas de leitores e identificou os fatores mais influentes de todas as variáveis ​​de entrada.

O modelo resultante, pode prever se um destinatário lerá um relatório ou não com mais de 75% de precisão. Além disso, o algoritmo é altamente portátil e pode ser incorporado a outras divisões de pesquisa do banco, de forma a poder ser utilizado como um mecanismo de recomendação, que constrói listas de público-alvo para qualquer novo relatório de pesquisa.

Resultado

As taxas de leitores aumentaram drasticamente e o número total de leitores (o total de vezes que os relatórios são lidos) também aumentou de forma progressiva.          O modelo é capaz de identificar quem provavelmente seria o destinatário interessado dos materiais produzidos no Departamento de Pesquisa e reduzir a confusão de caixas de entrada para os menos propensos a se interessar.

O Banco Mundial está a implementar esse modelo em escala corporativa, para que as listas de público-alvo possam ser construídas para quaisquer novos documentos de pesquisa que eles produzam. 

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