To resolve conflicting client expectations and algorithm projections, start by understanding the root of the conflict. Communicate with the client to clarify their goals and priorities. Then, analyze the algorithm's data-driven insights to identify any misalignments. Use this information to propose a balanced solution—one that aligns with the client’s vision while leveraging data to mitigate risks. Present clear scenarios, supported by analytics, to guide informed decision-making. Regular updates and transparent collaboration will build trust and help adjust strategies as needed. This approach ensures both client satisfaction and data-backed outcomes.

Here I have some doubts before writing my points of view: 1) How do clients forecast expectations? Without an algorithm and funding trend no one can forecast expectations, And second thing, If algorithm pridiction is not meeting with client expectations.. 1) check your algorithm thoroughly 2) ask your client on what basis they are making expectations 3) if their basis is wrong they need to change their strategy or if your algorithm is wrong you need to change your algorithm.😄 There is nothing like you can compromise on any of the end to make both inline

Nem sempre os resultados atingem as expectativas da equipe, mas, quando você enquanto profissional sabe se posicionar de forma corporativa, avaliando o dados e demonstrando as causas do resultado, é muito mais fácil ter uma comunicação aberta e firmar compromissos mais realistas.

Understand client's expectation and their reasoning. Compare client reasoning with the way algorithm is reasoning. if there is a conflict, it will show the difference of path followed. this will help to explain to the client.

Excelente reflexão! Quando os dados apontam para um lado e o cliente espera outro resultado, o segredo está no equilíbrio entre empatia e análise crítica. Minha abordagem começa por validar os dados — nem toda projeção algorítmica reflete a complexidade do mundo real. Às vezes, é preciso ajustar os modelos com base em novas variáveis ou contextos específicos do cliente. Depois, entro em um diálogo transparente e colaborativo. Explico as projeções com clareza, ouço as expectativas do cliente e construo junto com ele um cenário realista, com base nos dados e na experiência prática. O objetivo não é provar quem está certo, mas alinharmos visões para alcançar o melhor resultado possível juntos.