How can we understand if a customer will be a good or bad payer with the AI?

Today we are going to understand how can we use a Naive Bayes algorithm (producted by our team) for detecting if a customer is a bad or a good payer.

This algorithm could predict if a given customer is a bad or good payer from the data history of the classification. The data history represents the input of the algorithm. More the input is detailed and more efficiently is the predict.

Let’s take an example,

we extract from a “generic” informatic system, a CSV with these columns. Each column represent a character. For example in the first column: BIG, MIDDLE, SMALL company (we are talking about customers). In the other column if we are selling PRODUCT or SERVICE. In the other column the price of the sold, the time of the first contact (this tell us if a customer is fidelizated or not) and the classification PAID or UNPAID.

Training Set – input file for Naive Bayes calculation

Once finished to compile the file we are going to import it into on-line service

The import of the file has prepared the algorithm with the training set. The next step is to predict what we want.

For example we want to predict if in a new “sold” we could have issue about the payment from the customer. For doing this we prepare 2 case study:

  1. BIG, SERVICE, STANDARD, 45000, 34: it means that a BIG company has bought an our SERVICE with a standard configuration and price of 45K. The company is an our loyal customer.
  2. SMALL, SERVICE, CUSTOM, 150000, 1 : it means that a SMALL company has brought a service with custom configuration with 150K of price cost. The company is the first time that works with us.

At this moment we are going to put into TEST section the informations described before:

Questa immagine ha l'attributo alt vuoto; il nome del file è Schermata-da-2019-04-26-17-05-50-1024x649.png

Prediction Set for Naive Bayes

Press start and let’s show the predict

Questa immagine ha l'attributo alt vuoto; il nome del file è Schermata-da-2019-04-26-17-16-07-1024x649.png

After a math calculation about the Naive Bayes algorithm, the system show you the result of the predict.

Case 1, the predict is PAID,

Case 2 the predict is UNPAID.

These predictions are based from the history of the training set. If the company has a good history of selling custom service to small new company then it’s probable that, for the case 2, the result of predict will be PAID!

SmartCity: interactive public transport stops

Thanks to technologies like:

  • OpenData: data for transport in public domain
  • OpenStreetMap: used for marking the stops inside the open map

Our solution provides the citizens to read the countdown directly from own smartphone. Click the picture for an example

 

Videosorveglianza con controllo remoto

Prima di partire per le vacanze estive ho pensato che sarebbe stato utile creare una videosorveglianza in modo da poter controllare la casa anche a centinaia di chilometri di distanza.

La mia idea era di installare una webcam in un punto strategico della casa e, grazie al mini-pc raspberry ed al software opensource Motion (in grado di captare i movimenti in casa), di ricevere le foto direttamente sul mio smartphone attraverso l’applicazione telegram.

Per la buona riuscita del progetto è necessario dotarsi di:

  • raspberry
  • connessione internet
  • creazione account telegram
  • creazione di un bot che invia automaticamente le foto al tuo smartphone (ovviamente per motivi di privacy non è possibile utilizzare il bot creato da me).
  • webcam collegata al raspberry
  • installazione telegram sul proprio smartphone

wp-1474114066957.jpg

una volta che l’hardware è stato correttamente installato (si tratta semplicemente di collegare la ethernet e la webcam al raspberry) si dovrà procedere con la configurazione del software:

  1. installazione motion sul raspberry
  2. creazione di un bot scrivendo al botFather di telegram
  3. configurazione del software motion

 

wp-1474114044207.jpg

attivazione videosorveglianza attraverso TAG NFC

Si potrà attivare e disattivare la sorveglianza in qualsiasi momento utilizzando le funzionalità web di motion.

Al termine della configurazione, ogni volta che qualcuno tenta di passare davanti la webcam, partirà una foto istantanea direttamente sul tuo smartphone.

allarme intrusione con foto sullo smartphone attraverso telegram

allarme intrusione con foto

https://youtu.be/1Njgcs-sy-I

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Business Process Management

Il nostro Business Process Management è un sistema che consente la gestione di qualsiasi processo aziendale: gestione ticket per clienti, call center, gestione riparazioni, gestione processi interni ecc…

E’ disponibile anche attraverso cloud e non ha alcun canone di licenza.

E’ altamente flessibile a livello utente. Ciò vuol dire che sarà lo stesso owner di processo a rendere disponibili nuovi processi aziendali per i colleghi e per tutta la supply chain in qualsiasi momento e senza dover scrivere una riga di codice.

Il sistema consente di ottenere enormi vantaggi in termini di riduzione dei tempi e costi di processo. In seguito abbiamo inserito alcuni video per l’installazione sul sistema opensource Idempiere eper la configurazione di un semplice processo operativo.

esempio di un processo

 

installazione configuratore di processo su IDempiere

 

esempio di utilizzo del configuratore di processo

 

Per ulteriori informazioni

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Scopri i punti di interessi più vicini alla tua posizione con TelegramBot

Un altro importante servizio che offriamo è la creazione bot Telegram personalizzati per qualsiasi attività.

I bot sono risponditori automatici come fossero utenti di una chat.

Si possono impiegare per informare gli utenti circa le promozioni del momento, oppure prenotazioni in un ristorante e così via.

Per capire meglio di cosa si parla vi proponiamo due bot di nostra produzione

CLICCA PER AGGIUNGERE I CONTATTI SUL TUO TELEGRAM

 ADD AROUND ITALY BOT 

 ADD POI HISTORY BOT

 

 

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