ANALITICA PREDICTIVA

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.

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