#Analytics
PERFORMANCE
Analice las ventas, compare contra el presupuesto y metas, en forma global o desagregado por Familia de Productos, Canales de Ventas, sean tradicionales o digitales, por Vendedor y más !
#MachineLearning
CUSTOMER
PROFILING
Conozca mejor a sus clientes, segmentándolos en grupos de acuerdo a su contribución al negocio y comportamiento de compra. Anticipe los clientes con riesgos de perderlos.
UPSELL
#MachineLearning
Aumente sus ventas enviando ofertas personalizadas a cada segmento y clientes individualmente. Integre los resultados con sus plataformas.
PERFORMANCE
#Analytics
+ 30 Dashboards estratégicos, operativos y analíticos
suscripciones, alertas, web o mobile
-
KPI de Ventas, Costos, Precios, Margen Bruto, Stock actual
-
Historia (YoY, YTD, MoM, MTD, Diario, Distintas Temporalidades)
-
Canales Comerciales (Zonas, Supervisor, Vendedor, Digital vs Físico)
-
Productos (Categorias, Subcategorias, Marcas, Atributos)
-
Cumplimiento de Metas, Proyecciones, Necesidades diarias.
-
Clientes nuevos y recurrentes. Frecuencias vs Recencias.
-
Share de Productos, Marcas, Categorías.
-
Geo Analytics (datos del Censo por Barrios y proyecciones)
VENTAS
PRESUPUESTO / METAS
STOCK
Estamos logrando las metas?
Alcanzamos si seguimos así?
Donde y a quienes hacer foco.
Suscripciones y
Alertas.
Visualice la Historia
la contribución de cada Unidad de Negocio
Variaciones
KPI resumidos y desagregados
EL TIEMPO
de
MACRO
a
MICRO
compare distintas ventanas
de tiempo
Value vs Volume Share
Productos por Categorías, Familias.
Cual SKU está teniendo tendencia alcista? bajista? Sin Stock?
%Cobertura en todos los puntos de ventas
Resumen de los Clientes
Clientes nuevos vs recurrentes
Historia
de un Cliente
Geo Analytics
#MachineLearning
Conozca mejor a sus clientes, visualice lo que nunca antes viste
CUSTOMER PROFILING
DATA DEL CLIENTE
MACHINE LEARNING
-
características demográficas
-
productos que consumen
-
poder adquisitivo
-
frecuencia de compra
-
tiempo desde su última compra
-
comportamiento de pago
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comportamientos pre-venta
-
comportamientos post-venta
-
deciles de rentabilidad
-
categorización Alto Valor vs Bajo Valor
-
clustering cuantitativo (valor del cliente)
-
clustering cualitativo (comportamental)
-
categorización Riesgo
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categorización Perdidos (churn)
-
migración entre clusters
Se generan los deciles de rentabilidad
Pareto
KPIs por deciles
Alto vs Bajo Valor
Recientes
Riesgo
Churn
El clustering cuantitativo está gobernado por variables asociadas al dinero que el cliente nos dejó a lo largo de su vida en diferentes compras y productos.
El clustering cualitativo está gobernado por su comportamiento de compra, frecuencias, tipos de productos, novedades, uso de canales, como paga?
Haga análisis cruzados entre lo cuantitativo y cualitativo.
Quite sus conclusiones.
TOME ACCIONES !
Analice la
Historia de un Cliente de una manera resumida y visual.
Evolución de
Ventas,
Productos,
Canales,
Zonas Geográficas.
UPSELL: Motor de Recomendación
#MachineLearning
No pierdas la oportunidad de potenciar a tus vendedores 🎯
No pierdas tiempo ⏳
No dejes dinero sobre la mesa 💸
CLUSTERING
CLIENTES
CROSS
& UPSELLING
MARKET BASKET
ANÁLISIS
FRECUENCIA
VS RECENCIA
PREFERENCIA
PRODUCTOS
ABANDONO
CHURN
ofertas personalizadas para cada cliente
motor de recomendación con Inteligencia Artificial
El objetivo es predecir la probabilidad de aceptación de un producto específico para un cliente específico, permitiendo generar campañas personalizadas, evaluando el performance de las conversiones, optimización continua.
content-based
filtering
productos similares
marcas preferidas
comprados conjuntamente
tiempo de renovar
recomendado al usuario
collaborative
filtering
consumido por ambos usuarios
usuarios similares
consuido por él, recomendado a ella
Cuanto es el valor de recomendaciones?
Cuales son altamente probables?
A cúal segmento de clientes hago la oferta?
Generación de Campañas.
Integre las recomendaciones con su ERP / CRM.
Incremente la productividad mientras mantiene tus procesos, plataformas y fuerza de venta.
¿PREPARADO PARA POTENCIAR TUS VENTAS?
