作为此次改革的一部分，数据分析团队引入了 DataRobot 的机器学习平台，以加强其预测建模能力。维珍澳洲数据分析部门Torque Data总经理Oliver Reese在接受<CMO>采访时表示，该集团应用机器学习的目的是提高数据分析和建模操作的准确性和速度，从而为客户提供个性化服务。据说提供经验。
他接着说：“这是为了在数字环境中更 意大利 WhatsApp 号码列表 快地响应客户提供的信息。在过去，人们习惯于邮寄自己或在印刷媒体上刊登广告，然后等待回应。几周后，我对其进行了分析，找出有效的方法，然后再次将其发回。现在，这一系列过程只需不到一秒钟的时间。您应该能够构建程序和函数以在几秒钟内运行您的分析。我们现在正在这样做。”
Virgin 的目标是相关性和个性化。Reese 说：“您越擅长提供个性化服务，就越能推动与会员的互动。”
“然而，随着当今可用于服务交付和出站和入站营销的工具的出现，所提供服务的复杂性呈指数级增长。我们的忠诚度计划中有 400 个合作伙伴，确定哪些服务对某人最有意义非常重要，”Reese 说。
在基于规则的环境中，数据分析团队可以编写这样的规则：一位住在曼利的 35 岁男子带着三个孩子更有可能对去斐济旅行感兴趣。
“然后你就可以提供内容和服务了，”Reese 说。因为我们认识到有人对斐济的假期感兴趣。一旦客户去度假，您就需要弄清楚接下来要做什么。这个过程发生得非常快。加上他们可能感兴趣的其他体验，客户是否有信用卡或保险，可能的组合数量会迅速增加。你可以自己编写第一个规则，但你需要一个引擎来构建其余的规则，而机器学习对此很有意义。”
他说，“这是为所有成员提供尽可能接近实时的次优措施。”
根据 Reese 的说法，过时的工具和现有的基础架构要么不够充分，要么无法支持 Virgin 团队的执行速度。
“我们正在以更快的速度处理更多数据。这意味着我们的会员可以获得更好的结果。我们没有浪费我们最宝贵的资产。现在是会员时间。”
Virgin 正在推动积分货币化模型，主要使用交易数据和一组由 Torque 开发的自定义拆分变量的组合。归因模型包含与传统和非传统活动驱动因素相关的额外输入，例如媒体和响应变量。
“无论是电子邮件、出站还是任何其他渠道，都要为您的客户提供一些有意义的东西，这样他们就不会浪费时间，”Reese 说。“每次你看到有人感兴趣时，你都应该在持续学习过程中利用这一事实，并将该反应作为一个附加变量。总的来说，机器学习帮助我们朝着这个方向前进。