ANALITICA PREDICTIVA

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EL OBJETIVO ES

IR MÁS ALLÁ

EL FUTURO SE PUEDE PREDECIR, algunos escenarios con mayor certeza que otros, el BIG DATA nos dá la posibilidad de usar muchos datos, que aplicando algoritmos estadísticos y técnicas de MACHINE LEARNING, podamos identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos.

El objetivo es ir más allá de saber qué ha ocurrido, de manera a proveer la mejor evaluación de lo que puede suceder en el futuro.

Cualquier industria puede utilizar la analítica predictiva para optimizar operaciones, reducir riesgos e incrementar los ingresos

¿Qué se puede lograr con la analítica predictiva?

Incrementar el conocimiento de los clientes, cómo atraer y retenerlos

Creando micro-segmentaciones de clientes con comportamientos, rasgos y nivel de afinidad similares (Clustering)
Influenciando la transferencia de segmentos de los clientes hacia aquellos que producen mayores beneficios.
Recuperando los clientes que han disminuido su relacionamiento (Recovering).
Evitando que los clientes se tornen Inactivos (Retención).

Optimizar las campañas de Marketing y Comerciales

Perfilar las campañas y los mensajes según la probabilidad de que los leads sean o no efectivos.
Personalizar las comunicaciones en función de los gustos de un grupo u otro, y aumentar la efectividad de las actividades comerciales.
Promocionar oportunidades de ventas cruzadas (Cross-Selling).
Aumentar el consumo promedio de los clientes, agregando un upgrade a los productos que ya lo tienen (Up–Selling).

Optimizar las operaciones para funcionar de manera más eficiente

Se puede prever las necesidades de producto teniendo en cuenta la estacionalidad, tendencias, ciclos de vida, stock de seguridad y niveles de inventario para garantizar el nivel de existencias que necesita tu negocio.
Reducción de capital de trabajo a través de la optimización de inventarios de producto terminado, materia prima y producción en proceso.
Alineación de las actividades de producción, distribución y abasto en la cadena de suministro, evitando los cuellos de botellas en las líneas de producción.
Conoce a tus empleados, su productividad, grado de satisfacción utilizando técnicas de analítica avanzada que te ayudan a medir, analizar y optimizar la toma decisiones sobre el personal, apoyándote en los datos.
Mentenimiento predictivo de los activos, minimizando los costes de mantenimiento, aumentando su disponibilidad, su vida útil.

Reducir el riesgo, detectar fraudes

Creando un puntaje (scoring) a cada solicitud de crédito, usando dato históricos, de manera a conocer la susceptibilidad crediticia de una persona
Detección de fraudes, analizando anomalías en los datos.
Otros usos relacionados con riesgo incluyen reclamos y cobros a seguros.

NUESTROS MODELOS

Clientes

SEGMENTACIÓN DE CLIENTES

Permite segmentar a los clientes en grupos homogéneos utilizando varios atributos como sus características demográficas, productos que consumen, poder adquisitivo, frecuencia de compra, tiempo desde su última compra, etc., permitiendo la identificación de nichos de rentabilidad, facilitando las características de las campañas de captación de nuevos clientes y la retención de los clientes más rentables.

VISIÓN

Qué tipo de clientes tengo?

Cuál es el valor de dichos clientes?

Cuál es el comportamiento que poseen?

ACCIONES

Qué podemos ofrecerle?

Puedo aumentar el ROI que poseen?

Puedo aplicarle una campaña de fidelización?

REFINAMIENTO

Ha mejorado mi relación con mis clientes?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

ABANDONO DE CLIENTES

Permite identificar con anticipación los clientes que abandonaran sus productos o servicios, como también identificar la disminución o la frecuencia de uso o consumo de los productos o servicios ofrecidos.

Es de suma importancia identificar los clientes con alta propensión de abandono, generando promociones de retención basado en otras técnicas como el cross & up selling.

VISIÓN

Qué clientes están en riesgo?

Cuál es el valor de dichos clientes?

Cuál es la causa de abandono o permanencia?

ACCIONES

Qué podemos hacer para retener?

Qué tiempo de contactabilidad me queda?

Puedo aplicarle una campaña de retención?

REFINAMIENTO

Ha aumentado la precisión en la retención de clientes?

Ha disminuido el % de clientes propensos al abandono?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

FORECASTING DE VENTAS

Ventas

Mediante técnicas cuantitativas, permite estimar las ventas futuros en un determinado periodo de tiempo. Los algoritmos de pronóstico tratan de buscar un patrón regular en medidas que puedan continuarse en el futuro, observando estacionalidades o temporalidades, valores recientes, tendencias, etc.

Si se utiliza esta arma correctamente se podrá reducir inventarios, disminuir los riesgos de obsolescencia de los productos, mejorar la coordinación entre los distintos procesos del negocio al tener un punto de partida común, reaccionar antes las crisis con mayor antelación y mejorar la atención al cliente.

VISIÓN

Qué productos aumentarán en ventas?

Cuál producto se dejará de vender?

Cuál es la inversión en la previsión?

ACCIONES

Se cuenta con el Stock requerido?

En qué producto conviene invertir más?

Se pueden optimizar la previsiones y adquisiciones?

REFINAMIENTO

Cuál fue la precisión de la predicción?

Se ha disminuido el sobrestock?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

CROSS & UP SELLING

Permite generar nuevas oportunidades de ventas cruzadas de productos y servicios, utilizando la data histórica del cliente, entendiendo sus preferencias y de las personas con comportamiento comunes.

Los modelos de Cross-sell permiten ofrecer productos de otra categoría de producto que el cliente podría estar interesado. Los modelos de Up-sell permiten ofrecer productos adicionales que complementan al producto vendido.

VISIÓN

Qué consumen los clientes similares?

Cuál es el valor de dichos clientes?

Cuál es el valor de sus compras?

ACCIONES

Qué más le puedo ofrecer?

Puedo aumentar su valor?

Qué valor de productos (pricing) puedo recomendarle?

REFINAMIENTO

Ha aumentado el consumo de mis clientes?

Cual producto tuvo mayor aceptación en la recomendación?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

MARKET BASKET ANÁLISIS

Técnica muy utilizada por varios Retailers para descubrir patrones asociativos entre los artículos vendidos, buscando combinaciones de artículos y marcas que se venden juntos con frecuencia.

Esta técnicas asociativas permiten explorar cuáles artículos promocionar en forma conjunta, predecir el impacto de estas combinaciones, facilitando al departamento de marketing la generación de promociones.

VISIÓN

Qué productos se compran en conjunto?

Cuál es el valor de dichos productos?

Qué ofertas puedo realizar?

ACCIONES

Qué combinación conviene potenciar?

Puedo aumentar las ventas?

Qué producto es propicio para la estacionalidad?

REFINAMIENTO

Ha aumentado el consumo de los productos?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

PRICE OPTIMIZATION

Mediante el uso del análisis matemático se busca determinar cómo responderán los clientes a diferentes precios de sus productos y servicios a través de diferentes canales. Así como también para determinar los precios que la compañía determina que cumplirán mejor sus objetivos, como maximizar la ganancia operativa.

Las estrategias de optimización de precios permiten a los retailers maximizar el potencial de venta de sus productos, planificando objetivos reales en el tiempo y ajustando sus decisiones a los cambios que se imponen en el mercado a cada minuto.

VISIÓN

Qué productos necesitan maximizar el margen?

Cuál producto requiere potenciarse la venta?

Se pueden optimizar los precios de ventas?

ACCIONES

Cuál es el margen vs cantidad de venta objetivo por producto?

Cuál es la estacionalidad y ciclo de vida de cada producto?

REFINAMIENTO

En cuanto ha mejorado el margen?

Cuál es la percepción del mercado?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

STOCK OPTIMIZATION

Operacion

Entender qué productos uno tiene en su inventario, donde se encuentran, en qué momento uno podría quebrar stock o tener de más, puede ayudar a aumentar las ventas, ahorrar costos, mejorar la reposición y prevenir fraudes.

Este modelo está diseñado para integrarse a los ERP para proveer visibilidad de los niveles de inventario e inversiones, produciendo predicciones de calidad y recomendaciones de niveles óptimos de reposición.

Mediante soﬁsticados algoritmos de analítica predictiva y machine learning se puede prever las necesidades de producto teniendo en cuenta la estacionalidad, tendencias, ciclos de vida, stock de seguridad y niveles de inventario para garantizar el nivel de existencias que necesita tu negocio.

VISIÓN

Qué productos están en riesgo?

Cuál es el valor de dichos productos?

Cuánta reposición se necesita realizar?

ACCIONES

Qué podemos hacer para reponer de manera automática?

Qué tiempo de disponibilidad me queda?

Está disminuyendo las Ventas Perdidas?

REFINAMIENTO

Ha mejora la reposición?

Hemos reducido el quiebre de productos?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

PROPENSIÓN DE PRESTAMOS

Finanzas

Con los productos de préstamos, apuntar al cliente equivocado de forma reiterativa puede conllevar insatisfacciones, o apuntar al cliente correcto pero tarde puede ser muy valioso para la competencia.

La historia de los préstamos aceptados y rechazados, permite al modelo predictivo identificar los clientes que tienen una gran chance de aceptar una oferta de préstamo, encontrando patrones y correlaciones en las características y comportamiento de los clientes.

VISIÓN

Cuál es el ratio de propensión al préstamo?

Qué clientes tienen la condición requerida?

Cuál es el valor de dichos clientes?

ACCIONES

Por qué los clientes querrán un crédito?

Cómo puedo incrementar y asegurar la cartera?

Puedo disminuir el costo de las campañas?

REFINAMIENTO

Ha aumentado la precisión en la obtención de créditos?

Necesitamos mejorar la calidad de los datos?

DETECCIÓN DE FRAUDES

En un mundo en el que las transacciones y los documentos se registran digitalmente, hay evidencia disponible para ayudar a los investigadores en la batalla contra los esquemas fraudulentos.

La detección de fraudes y riesgos puede ahorrar una gran cantidad de recursos. Puede beneficiar a empresas que asumen riesgos o deban pagar liquidaciones por siniestros asociados a polizas de seguros, empresas que sufren estafas reiteradas por el uso de tarjetas de creditos.La identificación de situaciones anómalas, como por ejemplo, el cambio de perfil de consumo de un cliente, puede impedir pérdidas millonarias.

Con la gran cantidad de datos de las transacciones "normales" como "riesgosas", se puede detectar patrones para identificar las posibles nuevas "riesgosas", generando alertas para tomar las acciones correspondientes.