Our Data Science team & Development Lab

Οι εξαιρετικοί εργαζόμενοι πίσω από τα έξυπνα εργαλεία που μας επιτρέπουν
να παρέχουμε συνεχώς ποιοτικούς υποψήφιους πελάτες στους εμπόρους μας

Home Page > Τεχνολογία > Data science team

Απολάυστε υπηρεσίες υψηλών προδιαγραφές του
με τα in-house εργαλεία μας και τα μοναδικά δεδομένα μας

  • Objective Insights Across Europe with Kelkoo Group

    Αντικειμενικές πληροφορίες για όλες τις αγορές

    • Ανεξάρτητος παίκτης με in-house δυνατότητες
    • Βελτιστοποίηση σύμφωνα με τους στόχους σας: έσοδα, περιθώριο κέρδους, ποιότητα
    • Βελτιστοποίηση καμπάνιας από χώρα σε χώρα
  • Optimise your campaigns with Kelkoo Group

    Βελτιστοποίηση καμπάνιας 360°

    • Βελτιστοποίηση για όλες τις πηγές κίνησης
    • Δυναμική βελτιστοποίηση κατά ώρα της ημέρας, εβδομάδα ή έτος.
    • Τα δεδομένα μας και τα τεχνικά μοντέλα που χρησιμοποιούμε επανεκπαιδεύονται σε καθημερινή βάση
  • Comprehensive & Granular Data with Kelkoo Group

    Εξαντλητικά και αναλυτικά δεδομένα

    • Μοναδικά datasets με διεθνή απήχηση
    • Καλύπτουμε μεγάλο εύρος traffic, χωρών, εμπόρων και κατηγοριών
    • Βελτιστοποιήστε τις καμπάνιες σας σε επίπεδο κατηγορίας ή ανά συσκευή

Gilles Vandelle, Chief Scientist του ομίλου Kelkoo

«Παρέχουμε αλγορίθμους βελτιστοποίησης καμπάνιας για τους πελάτες μας, λαμβάνοντας πάντοτε υπόψη τους στόχους τους και παράλληλα προσφέροντας 360° εικόνα σε όλες τις πηγές traffic. Οι υπερσύγχρονοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούμε, σε συνδυασμό με τα μοναδικά δεδομένα μας, μας επιτρέπουν να εμπλουτίζουμε τις καμπάνιες τους και να προσφέρουμε προβλέψεις υψηλής ποιότητας. Οι μακροχρόνιοι πελάτες μας κάνουν καλύτερες επιλογές χάρη στις λύσεις μας».

Gilles Vandelle, Chief Scientist του ομίλου Kelkoo

Το in-house εργαστήριο τεχνολογικής ανάπτυξης στην Γκρενόμπλ και στο Παρίσι

Η πολυπληθής ομάδα έμπειρων ειδικών καλύπτει όλες τις πτυχές της ανάπτυξης λογισμικού και του machine learming, περιλαμβάνοντας από προγραμματιστές frontend μέχρι στατιστικολόγους. Έχουμε μια ευέλικτη και πρακτική προσέγγιση στην επιστήμη δεδομένων σε σύγκριση με τους ανταγωνιστές μας, αναμειγνύοντας θεωρητικούς της επιστήμης δεδομένων με μηχανικούς της μηχανικής μάθησης για να αναπτύσσουμε, να διαθέτουμε για χρήση εφαρμογές κατάλληλες για παραγωγική χρήση.

Η επαναληπτική διαδικασία ανάπτυξης

  1. 1

    Εκτιμούμε

  2. 2

    Βελτιστοποιούμε

  3. 3

    Διαθέτουμε για χρήση

  4. 4

    Μετρούμε

Select your location