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.

    Dolor

    • La acumulación de información de en las organizaciones ha crecido exponencialmente.
    • El desafío no es solo gestionar grandes volúmenes de datos, sino gestionar distintos formatos, distintos repositorios y no siempre cruzables entre si.
    • Se entiende el potencial en utilizar la información, pero no siempre cuentan con las capacidades y herramientas tecnológicas para hacerlo.
    • No todos están preparadas para abordar un proyecto de Big Data a gran escala, por lo que estos deben ser implementados de manera gradual, de manera de maximizar el éxito de su implementación.

    Qué hacemos

    • Estamos constantemente investigando la evolución en los desarrollos de Big Data y como ajustarlos a la realidad de las organizaciones.
    • Hemos desarrollado una gran capacidad de proceso de datos que nos permite tener muy rápidos tiempos de respuestas a un costo eficiente.
    • Entendemos la realidad de cada organización y estructuramos los proyectos en función de sus capacidades y de sus estrategias de negocios.
    • Apoyamos a nuestros clientes en el diseño y desarrollo de las áreas de Big Data y los apoyamos a migrarlos internamente cuando es necesario hacerlo.

    Beneficios

    • Dada nuestra amplia experiencia en este tipo de proyectos, podemos determinar el nivel de madures de la organización en términos de uso y gestión de la data, lo que nos permite diseñar e implementar una estrategia viable de implementación de Big Data.
    • En comparación con implementar el proyecto internamente, tenemos la capacidad de hacerlo más rápido, más barato, aumentando la probabilidad de éxito y obteniendo resultados concretos en el corto plazo.
    • Nuestra forma de trabajo es flexible, absorbernos los constantes cambios que se dan tanto a nivel de tecnología como a nivel organizacional.
    • Nuestros clientes no deben invertir en capacidad de proceso no en softwares de análisis de datos.

  • 1. Conceptualización del modelo de negocios.


    Para generar entendimiento acerca de los clientes, y así gestionarlos desde sus necesidades, entendemos la cultura organizacional, dando una perspectiva al análisis de los datos, en sintonía con los objetivos estratégicos del negocio. Esto permite alinear las oportunidades identificadas con los objetivos del negocio. Además, valida la percepción interna acerca de la visión y misión, ya sea departamental o institucional, de la organización.

    Dolor

    • Se desarrollan áreas o proyectos de BI sin conexión directa con las áreas comerciales, por lo tanto, su impacto es menor.
    • No hay claridad de los objetivos comerciales y la capacidad de gestión. Se generan muchos modelos y análisis que no sirven a la gestión comercial.
    • No se considera la madurez de la organización para absorber nuevas tecnologías, haciendo implementaciones, muchas veces, sobredimensionadas que, finalmente, no dan los beneficios que la organización espera.
    • Se ve en las herramientas de BI una solución por sí misma, por lo que no se incorpora el modelo de negocios dentro del diseño.

    Qué hacemos

    • Identificamos las personas claves para la implementación del proyecto. Las entrevistamos para entender cómo ven el modelo de negocios y los objetivos de la gestión comercial.
    • Conceptualizamos el modelo de negocios del área y vemos la sintonía existente con la estrategia de la compañía.
    • Identificamos los elementos claves para el cumplimiento de los objetivos, que es la base para la construcción del modelo de gestión comercial.
    • Generamos los inputs necesarios, tanto para el diseño del uso de la información disponible como de la gestión comercial.

    Beneficios

    • Asegurar las posibilidades de éxito de un proyecto, al alinear la estrategia del proyecto a la de la empresa, entendiendo que BI es una herramienta para alcanzar los objetivos comerciales y no un fin.
    • Incorporar las capacidades de gestión comercial de la empresa como parte integral del proyecto, da viabilidad de implementación.
    • Entender la cultura de la organización e incorporar al personal clave para la implementación, aumenta la disposición de cooperación para el éxito del proyecto.
    • Facilitar el proceso de integración y construcción de los modelos de datos que soportarán la gestión comercial de los proyectos.

  • 2. Integración de las fuentes de información.


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

    Dolor

    • Existen en la organización distintas fuentes de información de clientes, no integradas, en distintos formatos no existiendo sinergias entre ellas.
    • La capacidad de proceso de las áreas comerciales es limitada y no siempre tienen la prioridad en las áreas de TI.
    • Diseñar e implementar modelos de datos útiles y efectivos para la gestión comercial requiere de habilidades específicas a veces difíciles de desarrollar internamente.
    • Gran parte del tiempo de las áreas de inteligencia en marketing se destina en administrar las distintas fuentes información (actividad de poco valor en si misma) mas que en diseñar y gestionar la actividad comercial.

    Qué hacemos

    • Se desarrolla la capacidad de administrar los distintos modelos de datos para la gestión comercial como los procesos periódicos de transformación y carga para su actualización.
    • Estos procesos se realizan en los servidores y softwares de Formulisa por lo que no es necesario hacer ningún tipo de inversión.
    • Se generan visualizadores web de información para acceder a la información de manera efectiva en función de los objetivos comerciales.
    • Se desarrollan los procesos para sistematizar las tareas que demandan tiempos importantes a las áreas de marketing y no tienen valor por si mismas como actualización de indicadores, generación targets de campaña y evaluación de la gestión comercial.

    Beneficios

    • Liberar parte importante del tiempo de las áreas de inteligencia destinados a administrar la información a tareas de mayor valor comercial.
    • Capacidad de integrar las distintas fuentes de información independientemente del formato en que estén.
    • Capacidad de procesar grandes volúmenes de información sin depender de las prioridades de las áreas de TI.
    • Generar en un período corto de tiempo, modelos de datos simples que permiten la visualización y administración de información para la gestión comercial.

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


    Cada vez se disponen grandes volumenes de información pública que integradas de manera eficiente, pueden ser integradas distintas capas de información con la data interna potenciando los análisis y gestión comercial.

    Dolor

    • Existe mucha información pública disponible (Open Data) tanto del mercado y de como son nuestros consumidores con un tremendo potencial para apoyar los modelos de negocios.
    • A nivel de ejemplo, las bases de los Censos, Casen, Encuesta Presupuesto Familiar, Servel entre muchas otras, tienen valiosa información
    • Sin embargo, la administración de estas bases de datos no es siempre simple y vienen con distintos niveles de agregación que no es evidente como integrarlas.
    • El valor de estas fuentes abiertas está en la capacidad de integrarla como una fuente mas a nivel de cliente en las organizaciones, pero este paso requiere de haberlas modelado previamente.

    Qué hacemos

    • En conjunto con nuestra empresa partner Chile%, hemos desarrollado la capacidad de integrar distintas fuentes de información abiertas y proyectarlas a nivel de manzana censal.
    • Para cada manzana censal, contamos con distintas capas de información que podemos integrar con la data de nuestros clientes.
    • Esta integración la podemos hacer tanto a nivel de dirección como de RUT de cliente.
    • Para cada cliente, podemos identificar en que manzana censal vive y determinar su GSE, ciclo de vida, nivel de consumo en distintas categorías, niveles de endeudamiento entre muchas otras fuentes de información.

    Beneficios

    • Enriquecer las bases de datos a nivel de cliente con información relevante para el negocio de una manera simple y rápida.
    • Potenciar el análisis y modelamiento de la cartera de clientes con nuevas fuentes de datos.
    • Potenciar las estimaciones de demanda, identificar oportunidades de negocios y nichos de mercado.
    • Ser un input relevante para el desarrollo de nuevos productos y servicios.
    • Tener la capacidad de visualizar a nivel geográfico las oportunidades de negocios.

  • 4. Visualización de información.


    Desarrollar las 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.

    Dolor

    • Las áreas comerciales asignan mucho tiempo en estructurar la información para generar indicadores que apoyen la toma de decisiones
    • Estas visualizaciones no siempre consideran todo el potencial existente en las distintas fuentes de información
    • Es difícil hacer modificaciones o incorporar nuevas fuentes de datos para explorar nuevas oportunidades de negocio
    • No todas las empresas cuentan con herramientas de visualización que permitan disponer información útil y oportuna a los tomadores de decisiones.

    Qué hacemos

    • Desarrollamos modelos de datos simples y flexibles orientados a satisfacer las necesidades de visualización de información de la organización.
    • En función de la estrategia del negocio, relevamos en conjunto con el cliente las necesidades de información y las transformamos a indicadores de gestión.
    • Seleccionamos la plataforma de visualización que mejor se ajuste a las necesidades de nuestros clientes y montamos los distintos dashboard de indicadores.
    • Actualizamos los dashboard en la frecuencia que sea requerida y sistematizamos estos procesos.
    • Constantemente estamos modificando y explorando nuevos indicadores con nuestros clientes.

    Beneficios

    • Sistematizar el proceso de generación de indicadores de gestión, liberando parte importante del tiempo que se le asigna a etas actividades y mejorando los tiempos de respuesta para la actualización de éstos.
    • Integramos las distintas fuentes de información disponibles para ser explotadas de manera conjunta.
    • Flexibilizar en la visualización la incorporación tanto de nuevas fuentes de información como la de explorar nuevas formas de ver y analizar las oportunidades de negocios.
    • Incorporar plataformas de visualización sin costos adicionales para el cliente o nos ajustamos las plataformas existentes en la organización.

  • 5. Segmentación de clientes.


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

    Dolor

    • Segmentar requiere de softwares específicos y de personas capacitadas para realizar el trabajo que en muchos casos no se encuentran en la organización.
    • Es común que el proceso de segmentación al no considerar el entorno cultural ni la estrategia global de la empresa, implica que sea común que finalmente nunca sean utilizadas y queden solo como un ejercicio exploratorio.
    • También es frecuente que las segmentaciones sean estáticas y rígidas, en donde no es complejo incorporar la evolución del negocio.
    • Las segmentaciones en funcionamiento de las empresas tienen que ver mas con el valor actual del cliente (que es correcto) pero no de sus necesidades.

    Qué hacemos

    • Contamos con programas de segmentación desarrollados internamente, los cuales están enfocados para potenciar la gestión comercial.
    • El trabajo de segmentación es un proceso colaborativo e iterativo entre el cliente y Formulisa, asegurando que los resultados serán de utilidad para la gestión comercial.
    • A parte del informe de descripción de segmentos y la marca en las bases de datos, se entrega un set de hipótesis de vinculaciones de cada segmento que es la base de un diseño para la gestión comercial y de relacionamiento.
    • Se orienta y diseña la investigación cualitativa desde la segmentación de clientes, incorporando otra capa de conocimiento para el diseño de la gestión comercial.

    Beneficios

    • Diseñar modelos de segmentación orientados a la gestión comercial, valor actual, valor potencial, necesidad de uso, vinculación con la categoría de consumo entre otras posibilidades de conocer al cliente.
    • Entender y clasificar al cliente por distintos conceptos que apoyen y hagan mas eficiente su captura de valor y maximicen la gestión comercial.
    • No se requiere de tener personal capacitado para el modelamiento ni de softwares ni de capacidad de proceso, sólo de personas que puedan potenciar la gestión comercial.
    • Genera la capacidad de actualizar y medir la evolución de los clientes de manera rápida y efectiva.

  • 6. Investigación de mercado.


    Para conocer en forma cualitativa a los clientes e investigar las hipótesis levantadas desde el análisis cuantitativo del comportamiento. Identificar nuevas necesidades e incorporar percepciones de los clientes a los modelos cuantitativos. Detectar oportunidades, desde las necesidades que transmiten los entrevistados, y mejorar la oferta de valor, incorporando el vínculo que tienen los clientes con la marca.

    Dolor

    • Desde la investigación social es posible generar distintos insights de consumo que posteriormente no es posible sistematizar en las bases de datos de clientes.
    • La investigación social nos indica la percepción del cliente y como nos evalúa pero no somos capaces de linkear este dato con la información transaccional del cliente para entender las causalidades existentes y desde este entendimiento, potenciar la gestión comercial.
    • En muchas empresas el conocimiento cualitativo o desde las ciencias sociales del cliente no se incorpora o va en líneas separadas del entendimiento generado desde los datos.
    • Se visualiza las sinergias existentes en integrar el mundo duro de los datos con el entendimiento cualitativo de la investigación social, pero no se sabe como hacerlo.

    Qué hacemos

    • Seleccionamos el muestreo de investigación desde el entendimiento generado en loas fases de segmentación.
    • Diseñamos la estructura de la investigación como la pauta de entrevistas o encuestas según el caso.
    • Generamos el campo de la investigación o podemos guiar a otra empresa de investigación de mercado que trabaje con el cliente.
    • Incorporamos los resultados de la investigación al modelo de datos, potenciando y sistematizando el conocimiento.
    • Analizamos la causalidad de la percepción de los clientes con las variables transaccionales.

    Beneficios

    • Validar las hipótesis generadas desde los modelos de segmentación y generar nuevos insights desde la investigación cualitativa, pues nos focalizamos en los clientes mas representativos de cada segmento identificado.
    • Vincular información de investigación social al mundo transaccional, con lo que generamos entendimiento de los motivos de las percepciones de los clientes y es un input del diseño de la gestión comercial.
    • Podemos potenciar el entendimiento de la actual inversión en investigación de mercado y dirigir con mayor precisión las nuevas necesidades de estudios.
    • Al identificar a los clientes mas representativos de los clusters desde la data, solo se requieren realizar pocas entrevistas en profundidad para tener un entendimiento completo de los clientes.

  • 7. Modelamiento predictivo.


    Para anticipar las necesidades de los clientes, hacer la mejor próxima oferta, gestionar oportunamente los clientes con riesgo de fuga, gestionar adecuadamente la satisfacción de los clientes, mejorar la oferta de valor a los clientes. Optimizar los esfuerzos para llegar a prospectos, ofertas de nuevos productos. Proyectar el conocimiento que se tiene de un grupo reducido de clientes a toda la cartera para gestionarlos eficazmente.

    Dolor

    • Generar la capacidad de realizar modelos predictivos que potencien la gestión comercial requiere de inversiones en softwares y alta experiencia.
    • En ocasiones se implementan soluciones muy desajustadas a la realidad de las empresas, que no consideran la real capacidad de gestión.
    • Los datamarts que soportan los modelos predictivos son rígidos y poco flexibles para incorporar nuevas variables o cambios en su estructura, lo que redunda en una alta obsolescencia en los modelos.
    • Todas estas rigideces generalmente generan insatisfacción laboral de las personas que componen los equipos de inteligencia generando alta rotación.

    Qué hacemos

    • En función del objetivo comercial, desarrollamos datamarts simples y flexibles que soportan las necesidades de distintos tipos de modelamiento de comportamientos de clientes.
    • Estos modelos nos permiten anticipar las necesidades de los clientes, hacer la mejor próxima oferta, gestionar oportunamente el riesgo de fuga, gestionar la satisfacción de los clientes, mejorando consistentemente su oferta de valor.
    • También nos permite optimizar los esfuerzos para llegar a prospectos y desarrollar ofertas de nuevos productos y servicios.
    • Los scores son generados periódicamente y disponibilizados para la carga en los sistemas de gestión existentes o generamos plataformas web simples en donde disponemos los resultados para su gestión.

    Beneficios

    • Potenciar la gestión comercial (cross selling, fidelización, captura de clientes entre otros) con modelos predictivos de rápida implementación, flexibles en el tiempo que incorporar la realidad de cultural de la empresa.
    • No es necesario hacer grandes inversiones en softwares ni capacidad de proceso ni tampoco en personal capacitado, enfocando los recursos a potenciar la gestión comercial.
    • Existe alta flexibilidad para ir incorporando nuevas variables a los datamarts, actualizar los modelos y evaluar su impacto.
    • Es una buena manera de partir, se evalúa lo que de verdad necesita la empresa para después incorporar el entendimiento dentro de la organización.

  • 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.

    Dolor

    • Incorporar el conocimiento que se genera de los clientes desde las áreas de BI a la gestión comercial es complejo y de difícil administración, en donde se requiere un equipo multidisciplinario.
    • Los proyectos de BI en la mayoría de las veces implica hacer cambios en la manera de gestionar a los clientes, por lo que se debe seducir a la organización para que los adopte.
    • Uno de las grandes dificultades de los proyectos de BI tiene que ver con los cambios culturales que se deben producir al interior de la organización que los cambios tecnológicos asociados.

    Qué hacemos

    • Es un proceso de cocreación entre el equipo de consultores y del área comercial de la empresa.
    • Se utilizan los inputs e insights generados en las fases anteriores del proyecto.
    • Se conceptualiza la estrategia comercial y se determinan las métricas de gestión y sus metas.
    • Se genera un plan de pilotos de gestión para hacer los ajustes necesarios al plan comercial.

    Beneficios

    • Conectar la estrategia de la empresa con el relacionamiento de los clientes.
    • Los socios cuentas con experiencia de haber implementados áreas de inteligencia como ejecutivos en grandes empresas nacionales y en los proyectos se transfiere como parte integral de nuestra oferta de valor.
    • Contamos con amplia experiencia en potenciar la gestión comercial desde los insights generados en los proyectos de BI.
    • Todo nuestra experiencia como ejecutivos y consultores determinan una mirada realista al momento de diseñar la gestión comercial.

  • 9. Generación de targets y evaluación comercial.


    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 a fin de no canibalizar la venta o cartera de clientes.

    Dolor

    • Hay poca capacidad de gestionar múltiples campañas directas, por lo que se realizan unas pocas y enfocadas a productos mas que a potenciar la relación con los clientes.
    • Gran parte del tiempo de la gestión de campañas se va en la generación de las bases y en el evaluar los resultados, sin destinar el tiempo necesario al diseño y como apoyan las campañas a la estrategia de la compañía.
    • Solo se mide el impacto de la acción comercial directa, no el impacto e el valor del cliente del mix de acciones realizadas en un período de tiempo.
    • Las herramientas de gestión de campañas son complejas y difíciles de implementar.

    Qué hacemos

    • Se desarrollan procesos sistematizados para la actualización de los modelos de datos y generación de targets de campañas.
    • Se generan plataformas simples de gestión comercial, para disponer de la información de campañas a las áreas comerciales.
    • Se sistematiza la evaluación de campañas, generando la capacidad para registrar a todos los clientes que han participado en las distintas campañas realizadas y el impacto que tuvieron.
    • La información generada en las distintas campañas son parte de la retro alimentación de los modelos de datos generados y un input para potenciar la gestión comercial.

    Beneficios

    • Desarrollar la capacidad de gestionar múltiples campañas de manera simple y efectiva, sistematizando los procesos de generación de bases para las distintas campañas como se evaluación de resultados.
    • Desarrollar plataformas simples de gestión de clientes, en tiempos reducidos y de fácil administración.
    • Tener claridad del impacto de las distintas acciones comerciales de modo de destinar la mayor parte del tiempo a potenciar la estrategia comercial.
    • Liberar tiempo de las áreas comerciales de administración de datos para la gestión comercial.

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 telcomunicaciones está experimentando estructurales cambios tanto en la oferta de productos y servicios como en la manera en que se relacionan con sus clientes. Los grandes volumenes de información que generan se vuelven una importante herramienta competitive tanto para comprender las necesidades de sus clients y como se adelantan 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 siendo experimentando cambios significativos, donde la inclusion y la calidad son parte de las transformaciones. El utilizar la gran cantidad de información existente de los alumnos, orienta la posibilidad de asignar de mejor manera los recursos (Becas, asistencia social, nivelación académica entre otras gestiones) maximizando la probabilidad que los alumnos se titulen en sus carreras y las instituciones académicas puedan orientar su gestión educacional.

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, 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 context, que el modelamiento de información cobra mayor relevancia. Por medio de integrar información pública disponible, es posible determiner sectores geográficos con mayor potencial para promover distintos tipos de produtos.

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 mas que nunca, se hace necesario utilizar herramientas de Big Data y Analytics para comprender como gestionar uno de los principals recursos de cualquier organización.

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 sujeta a la evaluación de la ciudadanía, por lo que utilizar los grandes volúmenes de información para comprender de major manera a sus clientes, les permite tener mejores inputs para el desarrollo de nuevas ofertas de valor y posisionarse de major 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 adistintas 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 opinion pública, el profundizar el entendimiento de sus clientes ofrece una oportunidad para ajustar las ofertas de valor y posicionarse de major manera en sus 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

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