Modelamiento Predictivo Chile

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.

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.