Tus datos, tu activo mas valioso

Formulisa apoya a obtener mayores rentabilidades a través del modelamiento de las necesidades del consumidor, utilizando las diversas fuentes de información que están disponibles en la organización.
  • Big Data.

    Las empresas acumulan en forma creciente grandes volúmenes de información de sus clientes en distintas estructuras y formatos en donde el desafío está en como transformar en valor toda esta data.

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  • 1. Conceptualización del modelo de negocios.

    Para generar entendimiento acerca de los clientes y así gestionarlos desde sus necesidades, entendemos la cultura organizacional desde una perspectiva de análisis de los datos, en sintonía con los objetivos estratégicos del negocio.

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  • 2. Integración de las fuentes de información.

    Necesario para obtener información relevante para el negocio y no por silos. Para mirar al cliente desde una perspectiva holística desde los datos y poder analizarlos desde las distintas variables existentes. Para ser capaces de sistematizar la información que se tiene del negocio.

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  • 3. Enriquecimiento de bases a través de información pública disponible.

    Cada vez se dispone de mayores volúmenes de información pública, los pueden ser integrados de manera eficiente con la data interna potenciando los análisis y la gestión comercial.

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  • 4. Visualización de información.

    Desarrollar la capacidad de visualizar correctamente grandes volúmenes de datos nos permite identificar con mayor facilidad oportunidades de negocios y poder comunicarlas al interior de la organización.

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  • 5. Segmentación de clientes.

    Para conocer el comportamiento de los consumidores y generar insights respecto del consumo de un servicio o producto a fin de realizar una oferta de valor adecuada a cada tipo de cliente, pensando en sus distintas necesidades y etapa del ciclo de vida en el cual se encuentra.

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  • 6. Investigación de mercado.

    Necesaria para conocer en forma cualitativa a los clientes e investigar las hipótesis relevadas desde el análisis cuantitativo del comportamiento. Detectar oportunidades incorporando el vínculo que tienen los clientes con la marca.

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  • 7. Modelamiento predictivo.

    Implementado para anticipar las necesidades de los clientes, hacer la mejor próxima oferta y gestionar oportunamente a los clientes con riesgo de fuga o con gran valor potencial.

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  • 8. Diseño de gestión comercial directa.

    Es necesario estructurar el conocimiento adquirido acerca de los clientes y consumidores, a través de lineamientos claros que se traduzcan en acciones comerciales alineadas con los objetivos organizacionales.

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  • 9. Generación de targets y evaluación comercial.

    Se plantea este análisis para efectuar las acciones comerciales sobre los clientes identificados desde los modelos de segmentación o modelos predictivos, generar targets para campañas específicas junto con las reglas necesarias para su selección.

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Soluciones para las diferentes industrias

Banca

Banca

Existen multiples necesidades que los consumidores resuelven en la industria financiera, ser capaces de identificar los distintos ciclos de vida de los clientes y la oportunidad para llegar con los productos y servicios adecuados se transforma en una poderoza herramienta competitiva.

Servicios

  • Gestión Comercial.
  • Segmentación de clientes por tipo de uso de productos/servicios.
  • Enriquecimiento de bases con información pública disponible.
  • Modelos de cross y up selling.
  • Modelos de NBO (Next best offer).
  • Generación de target de campañas comerciales y evaluación de resultados.
  • Gestión de Fidelización.
  • Segmentación de clientes por estilos de vinculación.
  • Segmentación por valor potencial de clientes.
  • Modelos predictivos de abandono de clientes.
  • Modelos de NBA (Next best activity).
  • Generación de target de campañas de fidelización y evaluación de resultados.

  • Calidad de Servicio.
  • Integración y análisis de la información transaccional con la de calidad de servicio.
  • Identificación de los factores del servicio que mas impactan en la percepción de satisfacción de los distintos tipos de clientes.
  • Redefinición modelo de calidad de servicios.
  • Gestión canales de interacción.
  • Integración y análisis de las fuentes de información de canales a nivel de cliente.
  • Segmentación de clientes en función del uso de los distintos canales de interacción.
  • Diseño de estrategia de migración de uso de canales en función del valor de cliente, costo de interacción y nivel de satisfacción que genera por tipo de atención.
  • Evaluación del impacto de las acciones generadas para la gestión de canales.

Retail

Retail

Los grandes volúmenes de información con que cuentan los reteilers de sus clientes permite potenciar sus modelos de negocios
El uso de la información no es exclusive de los grandes retailers, retailers medianos también pueden beneficiarse del uso de información de sus clientes.

Servicios

  • Gestión Comercial.
  • Segmentación de clientes por tipo de comportamiento de compra.
  • Modelos de canastas de compras.
  • Modelos de cross y up selling.
  • Modelos de NBO (Next best offer).
  • Generación de target de campañas comerciales y evaluación de resultados.
  • Estimación de demanda para distintas categorías.

  • Gestión de Fidelización.
  • Segmentación de clientes por estilos de vinculación
  • Modelos predictivos de abandono de clientes
  • Modelos de NBA (Next best activity)
  • Generación de target de campañas de fidelización y evaluación de resultados.

Telecom

Telecomunicaciones

La industria de las telecomunicaciones está experimentando cambios estructurales, tanto en la oferta de productos y servicios como en la manera en que se relacionan con sus clientes. Los grandes volúmenes de información que generan se vuelven una importante herramienta competitiva tanto para comprender las necesidades de sus clientes como para adelantarse a ellas.

Servicios

  • Gestión Comercial.
  • Modelos de captura de nuevos clientes.
  • Segmentación de clientes por tipo de uso de productos/servicios.
  • Modelos de cross y up selling.
  • Modelos de NBO (Next best offer).
  • Identificación de redes de relacionamiento entre clientes.
  • Generación de target de campañas comerciales y evaluación de resultados.
  • Gestión de Fidelización.
  • Segmentación de clientes por estilos de vinculación.
  • Segmentación por valor potencial de clientes.
  • Modelos predictivos de churn de clientes.
  • Modelos de NBA (Next best activity).
  • Generación de target de campañas de fidelización y evaluación de resultados.

  • Calidad de Servicio.
  • Integración y análisis de la información transaccional con la de calidad de servicio.
  • Identificación de los factores del servicio que mas impactan en la percepción de satisfacción de los distintos tipos de clientes.
  • Redefinición modelo de calidad de servicios.
  • Gestión canales de interacción.
  • Integración y análisis de las fuentes de información de canales a nivel de cliente.
  • Segmentación de clientes en función del uso de los distintos canales de interacción.
  • Diseño de estrategia de migración de uso de canales en función del valor de cliente, costo de interacción y nivel de satisfacción que genera por tipo de atención.
  • Evaluación del impacto de las acciones generadas para la gestión de canales.

Educación

Educación

La educación en Chile está experimentando cambios significativos, donde la inclusión y la calidad son parte de las transformaciones. El utilizar la gran cantidad de información existente de los alumnos, es posible asignar de mejor manera los recursos (Becas, asistencia social, nivelación académica entre otras gestiones) maximizando la probabilidad de que los alumnos se titulen en sus carreras y que las instituciones académicas puedan orientar correctamente su oferta a las necesidades de un mercado cambiante.

Servicios

  • Proceso de Admisión.
  • Segmentación de perfil de postulantes por tipo de institución (Universidad, CFT e IP).
  • Segmentación de establecimientos educacionales (RBD) para orientar gestión de promoción.
  • Determinar el riesgo de abandono en primer año de alumnos nuevos.

  • Fidelización de alumnos.
  • Segmentación de alumnos por estilos de vinculación con la educación.
  • Investigación social de los factores de permanencia/abandono de la institución.
  • Modelos predictivos de probabilidad de abandono de alumnos.
  • Modelos predictivos de probabilidad de reprobación de asignaturas por alumno y carga académica.
  • Identificación de los factores de deserción por tipo de alumno.
  • Diseño estrategia de relacionamiento de alumnos.
  • Plataformas web de apoyo a la gestión de fidelización.
  • Evaluación de impacto de acciones de fidelización.

Consumo Masivo

Consumo Masivo

Por lo general, la industria de Consumo Masivo no tiene información directa de su consumidor final, sin embargo, si tiene información de sus canales de distribución, siendo el canal tradicional relevante por su valor estratégico para no depender tan fuertemente del retail tradicional y es en este contexto, que el modelamiento de información cobra mayor relevancia. Por medio de la integración de información pública disponible, es posible determinar los sectores geográficos con mayor potencial para promover distintos tipos de productos.

Servicios

  • Gestión Canal Tradicional.
  • Perfilamiento y segmentación Canal Tradicional.
  • Modelo demanda potencial por punto del Canal Tradicional.
  • Potenciamiento de estrategias de relacionamiento Canal Tradicional.
  • Identificación de zonas geográficas para potenciar Canal Tradicional.

  • Demanda potencial.
  • Análisis de territorio, determinamos el atractivo de un territorio en base a su densidad, nivel de ingreso, GSE y otras características de los hogares que lo componen.
  • Optimización Comercial, encontramos los sectores donde se maximiza el gasto de una determinada categoría de consumo, permitiendo el despliegue de acciones tácticas que hagan más eficiente la actividad comercial.

People Analytics

People Analytics

La fuerte incorporación de los milenials al mercado laboral, ha generado cambios relevantes al momento de gestionar la permanencia y el involucramiento de estos trabajadores. Hoy más que nunca, se hace necesario utilizar herramientas de Big Data y Analytics para comprender como gestionar uno de los principales recursos de cualquier organización, los trabajadores.

Servicios

  • Reclutamiento y selección.
  • Modelos predictivos de perfil de postulante óptimo por cargo en función de los objetivos estratégicos de la organización (venta, actitud de servicio, permanencia).
  • Análisis y entendimiento de las características de los colaboradores exitosos en la organización en función de la integración de la información disponible en las distintas áreas de RRHH.
  • Fidelización de colaboradores.
  • Segmentación de colaboradores por estilo de vinculación por medio de la integración de la información de las distintas áreas de RRHH.
  • Investigación de mercado de profundización de los motivos de vinculación de los segmentos de colaboradores.
  • Modelos predictivos de abandono de los distintos tipos de colaboradores.
  • Análisis y entendimiento de los factores de abandono de los colaboradores.
  • Generación de target de abandono y evaluación de actividades de fidelización.

  • Gestión clima laboral.
  • Integración y análisis de las dimensiones de medición de clima laboral con las fuentes de información de las distintas áreas de RRHH.
  • Identificación de los factores que determinan la construcción de la percepción de felicidad por el trabajo de los distintos tipos de colaboradores.
  • Apoyo en el diseño de gestión para potenciar el clima laboral.

Utilities

Utilities

Estas industrias están cada vez mas sujetas a la evaluación de la ciudadanía, por lo que utilizar los grandes volúmenes de información para comprender de mejor manera a sus clientes, les permite tener más información para el desarrollo de nuevas ofertas de valor y posicionarse de mejor manera con sus clientes.

Servicios

  • Gestión Comercial.
  • Segmentación de clientes por tipo de uso de productos/servicios.
  • Enriquecimiento de bases con información pública disponible.
  • Modelos de cross y up selling.
  • Modelos de predicción y prevención de fraudes.
  • Generación de target de campañas comerciales y evaluación de resultados.
  • Gestión de Fidelización.
  • Segmentación de clientes por estilos de vinculación.
  • Segmentación por valor potencial de clientes.
  • Modelos predictivos de abandono de clientes.
  • Generación de target de campañas de fidelización y evaluación de resultados.

  • Calidad de Servicio.
  • Integración y análisis de la información transaccional con la de calidad de servicio.
  • Identificación de los factores del servicio que mas impactan en la percepción de satisfacción de los distintos tipos de clientes.
  • Redefinición modelo de calidad de servicios.

Salud

Salud

La industria de la salud tiene cada vez más acceso a distintas fuentes de información de sus clientes la cual puede ser aprovechada para mejorar la calidad de vida de la ciudadanía. Al igual que otras industrias que están siendo cuestionadas por la opinión pública, el profundizar el entendimiento de sus clientes ofrece una oportunidad para ajustar las ofertas de valor y posicionarse de mejor manera en sus respectivos mercados.

Servicios

  • Gestión Comercial.
  • Segmentación de clientes por tipo de uso de productos/servicios.
  • Enriquecimiento de bases con información pública disponible.
  • Modelos de cross y up selling.
  • Modelos de NBO (Next best offer).
  • Generación de target de campañas comerciales y evaluación de resultados.
  • Gestión de Fidelización.
  • Segmentación de clientes por estilos de vinculación.
  • Segmentación por valor potencial de clientes.
  • Modelos predictivos de abandono de clientes.
  • Modelos de NBA (Next best activity).
  • Generación de target de campañas de fidelización y evaluación de resultados.

  • Calidad de Servicio.
  • Integración y análisis de la información transaccional con la de calidad de servicio.
  • Identificación de los factores del servicio que mas impactan en la percepción de satisfacción de los distintos tipos de clientes.
  • Redefinición modelo de calidad de servicios.

Alianzas

Tenemos la posibilidad de articular distintas capacidades para enriquecer nuestra oferta de valor en nuestros proyectos en conjunto con nuestras alianzas y socios estratégicos.
Enriquecer las bases con información pública disponible (Open Data)
Complementar el entendimiento de los clientes desde la investigación de mercado.
Un líder mundial en Big Data.
Transferimos y potenciamos nuestro conocimiento a través de la Universidad.

Contacto

Ponte en contacto con nosotros, escríbenos directamente si quieres rentabilizar la información de tus clientes o tienes alguna duda que podamos ayudarte acerca de Customer Intelligence. No dudes en escribirnos.

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