Machine learning

El Machine Learning es una pieza clave en la trasformación de los modelos de negocio, sobre todo en las empresas que manejan un volumen elevado de datos y pueden obtener grandes beneficios en la automatización de los procesos de decisión a través de estas técnicas.

La aplicación de las técnicas de Machine Learning en el ámbito empresarial, nos permite resolver cuestiones del tipo: ¿Qué puede pasar? ¿Y si esta tendencia continúa? ¿Qué podría pasar después si…? ¿Cuál es el conjunto de acciones que debo realizar?

Factores clave del auge del Machine Learning

La explosión de los datos

el crecimiento del volumen de datos que se generan y almacenan es exponencial, y son de muy diversos tipos, procedencias y formatos, estructurados y no estructurados.

Desarrollo Tecnológico

mayor capacidad de almacenamiento, interconexión y procesamiento de los datos, así como la democratización de las herramientas que permiten desarrollar y poner en producción algoritmos de ML.

Necesidad de automatizar procesos y decisiones

las empresas cada vez requieren de un mayor nivel de automatización en sus procesos internos y en la toma de decisiones recurrentes, en base a la información extraída de los datos

¿Para qué sirven las técnicas de Machine Learning?

Transformación de datos no estructurados (imágenes, fotos, audios, etc.) en datos estructurados

Desarrollo de bots: asistentes virtuales para el servicio al cliente

Automatizar la gestión de clientes (sistemas de recomendación, generación de campañas, …)

Optimización de precios de productos y servicios

Predecir comportamientos y descubrir patrones inesperados

Creación de Roboadvisors, detección del fraude y análisis de riesgos crediticios.

Predicción de ataques externos (ciberseguridad)

Sistemas de optimización en base a condicionantes externos: rutas de reparto y transporte de pasajeros, diseño de redes de distribución, etc.

Mantenimiento predictivo de maquinaria para minimizar paradas por averías.

Casos de uso

Customer Analytics

  • Predicción de riesgo de cancelación para campañas de prevención
  • Optimizar con machine learning Campañas de Retención y Prevención
  • Segmentación de clientes para gestión diferencial de cartera
  • Identificar y perfilar clientes con mayor probabilidad de Cross-Sell y Up-Sell
  • Optimizar campañas de monetización de cartera en acuerdos con Partners

CX Analytics

  • Identificación de eventos y factores generadores de insatisfacción en los clientes
  • Cuantificación del impacto del NPS de los clientes en los ratios de baja, venta cruzada, ingresos unitarios, etc.
  • Identificación y cuantificación de clientes con interacciones multicanal, (frecuencia y canales de contacto) para la gestión de la Multicanalidad

People Analytics

  • Asignación automática a candidatos de probabilidad de convertirse en empleado fiel con buen desempeño
  • Identificar y perfilar empleados con mayor probabilidad de causar baja
  • Optimización del dimensionamiento de plantilla: predecir la carga de trabajo futura y optimizar su respuesta

Sales & Channel Analytics

  • Previsión de ventas y evolución de cartera para minimizar riesgos financieros y desarrollar estrategias comerciales y de defensa de cartera
  • Gestión optimizada de canales de distribución a través de la segmentación de redes de agentes / partners / tiendas
  • Optimización del tamaño, localización, aperturas y cierres de puntos de venta, a través de modelos de optimización de objetivos concretos de negocio (rentabilidad, cuota de mercado, nivel de servicio, etc.)
  • Segmentación del mercado potencial: identificación de perfiles de alto interés comercial para la definición de estrategias comerciales específicas sobre esos perfiles

Financial & Operations Analytics

  • Previsión de ventas y evolución de cartera para minimizar riesgos financieros y desarrollar estrategias comerciales y de defensa de cartera
  • Optimización de procesos de recobro: cuantificación de la probabilidad de recobro individual por caso en los distintos canales de gestión del recobro
  • Gestión avanzada de clientes en base a valor actual, futuro y potencial

Commercial Proposition Analytics

  • Optimización de Pricing y Rentabilidad en Procesos Comerciales de Captación: medición precisa de la rentabilidad de las campañas
  • Recomendación optimizada de productos: desarrollo de Recomendador de productos adaptado a cada cliente
  • Optimización de actividad comercial: reporting de actividad comercial, con identificación automatizada de principales drivers que explican el desempeño comercial

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