Ciencia de datos
El objetivo de la ciencia de datos es analizar grandes volúmenes de información para comprender patrones y realizar pronósticos que se conviertan en recursos valiosos para la creación de estrategias.
Emplea las disciplinas de matemáticas, estadística e informática incorporando técnicas como el Machine Learning (Aprendizaje Automático), Data Mining (Extracción de datos), Cluster Analysis (Análisis de grupos), Inteligencia Artificial (IA) y la Visualización.
Permite a las organizaciones tomar las mejores decisiones para controlar los costos, mejorar la rentabilidad, mejorar las tasas de conversión, crear campañas de marketing personalizadas, crear sistemas de recomendación, mejorar la detección de fraudes, identificar nuevas oportunidades de mercado, aumentar la eficiencia operativa, tener un mayor rendimiento comercial, en el área logística encontrar las mejores rutas y horarios en medios de transporte y muchas más posibilidades para generar ventaja competitiva.
Modelos Descriptivos
La analítica descriptiva utiliza datos históricos del negocio para analizarlos y convertirlos en información util que permita responder al interrogante ¿Qué ha pasado en la empresa?
Muestra cómo está el negocio hasta la fecha, se visualizan diferentes indicadores de negocio y métricas clave para obtener una visión clara de lo que ha pasado y está pasando.
Esta información permite llevar a cabo estrategias y acciones para el mejoramiento continuo y desarrollar una gestión inteligente.
Comprender los factores en la medición y evolución de los KPIs para conocer el estado actual de la empresa y anticiparse a problemas futuros.
Modelos Predictivos
Son modelos matemáticos y estadísticos que buscan predecir resultados futuros basados en datos pasados e históricos.
Ayuda a entender cómo puede evolucionar el entorno y la compañía, extrayendo conocimiento a partir de los datos en forma de patrones o tendencias.
Las áreas de aplicación son prácticamente infinitas.
Con estos modelos es posible prever con un gran porcentaje de acierto qué sucederá, encontrando el mejor camino a tomar.
Modelos Prescriptivos
La analítica prescriptiva va más allá de predecir los resultados futuros, no solo anticipa lo que sucederá, y cuándo se dará, sino también porque sucederá.
Estos modelos pueden sugerir opciones de decisión sobre oportunidades o riesgos futuros y mostrar las implicaciones de cada decision. Combinan datos (estructurados y no estructurados), reglas de negocio y modelos matemáticos y estadísticos, tomando como base todo el conocimiento y técnicas de la analítica descriptiva y predictiva.
Utiliza diferentes técnicas de simulación y optimización para señalar el camino que realmente conviene seguir, con el objetivo de optimizar recursos y aumentar la eficiencia operativa.
Soluciones – Casos de uso
Marketing Automatizado
Sistemas de Recomendación
Predicción de la Demanda
Clustering de Clientes
Churn o Fuga de clientes
Ciclo de vida del cliente
Marketing Automatizado
El marketing automatizado adquiere cada día más importancia dentro de la estrategia de marketing en las empresas y la efectividad que se logra en el proceso comercial y ventas.
Es una solución muy potente que genera excelentes resultados para empresas de todos los tamaños, los puntos clave que se logran gestionar incluyen la segmentación del público objetivo, la administración eficiente del tiempo creando diferentes campañas y programando mensajes para horas y fechas futuras, mayor efectividad en el manejo de leads, monitoreo y seguimiento de las acciones, optimización de los recursos al tener mejor gestión del presupuesto, conversión en tiempo real, ampliar las campañas a través de multiples canales vía mail y redes sociales, tener una gestión multi-canal y una integración con el CRM.
Sistemas de Recomendación
En la actualidad, los consumidores son cada vez más selectivos y quieren experiencias personalizadas que atraigan su interés desde el primer momento. Las recomendaciones personalizadas se traducen en mejoras con respecto al compromiso del cliente, la conversión, los ingresos y los márgenes.
Existen diferentes casos de uso para ofrecer experiencias personalizadas de alta calidad al consumidor a través de distintos canales digitales, como recomendaciones sobre productos o contenidos, comunicaciones de marketing a medida y búsquedas personalizadas.
Predicción de la demanda
La predicción de la demanda permite estimar las ventas de un producto o servicio durante un determinado periodo de tiempo.
Esta predicción se convierte en una herramienta de gran ayuda para la planificación de recursos en la cadena de suministros, permite alinear el flujo de ventas y las operaciones de producción, automatizar los pedidos a proveedores, mayor control del stock y reducción del inventario, minimizar costos e incrementar la rentabilidad.
Clustering de Clientes
La segmentación de clientes busca encontrar grupos homogéneos que respondan de modo similar a determinados comportamientos de compra o perfil de uso.
El Clustering permite revisar muchas variables del cliente, de perfil o de comportamiento, tomar datos estructurados o no estructurados y analizarlos como atributos validos para entender mejor que tipo de clientes se tienen y cuales son sus preferencias, en consecuencia generar acciones de forma individualizada por cada perfil de cliente.
Churn o Fuga de clientes
En el ámbito empresarial es conocido que traer un cliente nuevo es más costoso que retener un cliente actual.
Esta solución predice que cliente es probable que abandone un servicio o cancele una suscripción completa con la compañía, es posible identificar clientes en riesgo y definir estrategias para reducir la rotación y aumentar la retención de clientes.
Ciclo de vida del cliente
Para todas las empresas sus clientes son su razón de ser, y entender su comportamiento y evolución en compras, intereses y experiencias es esencial para optimizar y maximizar su rentabilidad. Comprender el ciclo de vida del cliente es esencial para el éxito continuo y crecimiento del negocio.
Esta solución permite identificar el proceso del cliente en todas sus etapas donde se analizan diferentes deseos y necesidades del cliente, obteniendo grandes beneficios como solución a las necesidades del consumidor, mejoras en el servicio al cliente, aumento en la rentabilidad, se logra una base de clientes sólida y una disminución de la tasa de abandono del cliente.
Analítica en contenidos multimedia
Detección de fraudes
Detección de anomalías
Servicio de búsqueda inteligente
Procesamiento Inteligente de documentos
Chatbots con interfaces de conversación
Analítica en contenidos multimedia
Los activos multimedia (voz, imágenes y video) tienen un gran valor en algunos campos de la industria, pero manipularlos para obtener conocimiento a partir de ellos puede ser una tarea larga, compleja y costosa.
Con la ayuda del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), es posible etiquetar automaticamente personas, escenas, logotipos y ubicaciones para mejorar la búsqueda e identificación de contenido y acelerar la indexación.
También es posible realizar la conversión de audio a texto, agregar subtítulos, categorías predefinidas, monetizar y muchas otras características que maximizan el valor de este contenido.
Detección de fraudes
En el mundo cambiante y acelerado se pierden millones de dólares debido al fraude en línea. Por esta razón las compañías deben implementar acciones eficaces y oportunas para controlar y evitar los fraudes que los lleven a perder dinero en sus operaciones.
Con esta solución los clientes pueden beneficiarse de la riqueza de sus datos identificando patrones que visibilicen comportamientos irregulares, monitoreando transacciones y aplicando reglas dentro de umbrales definidos, los resultados alcanzados son fácilmente cuantificables en términos financieros, lo que ayuda a mostrar las grandes ventajas en la operación de la compañía.
Detección de anomalías
Las métricas del negocio y los indicadores de rendimiento clave (KPI) son vitales para medir el rendimiento y hacer seguimiento al progreso de la compañía comparado con los objetivos empresariales.
Con esta solución es posible identificar automáticamente las anomalías en los datos de la empresa, encontrando la causa raíz del problema y notificando o alertando a los dueños de los procesos o métricas.
Esto aplica para los diferentes procesos de la cadena de valor del negocio como ventas, inventarios, gestión de proyectos, suministros, WEB y redes sociales.
Servicio de búsqueda inteligente
Cuando se tiene información precisa y oportuna se logran niveles de productividad mayores incrementando el compromiso para cumplir con los objetivos empresariales.
Con esta solución es posible buscar información con preguntas en lenguaje natural obteniendo un resultado de alta precision mucho más rápido y eficiente que con el método de palabras clave, ya sea en los miles de documentos de la organización como un servicio para los empleados, o en el entorno WEB y aplicaciones, para obtener mejores experiencias de búsqueda de los clientes.
Procesamiento Inteligente de documentos
Todas las compañías tienen miles de documentos con información muy valiosa para el negocio. Con esta solución su empresa puede acceder a los datos contenidos en esos documentos cuando lo necesite, de manera ágil y precisa.
De acuerdo a la necesidad de cada compañía es posible extraer datos y texto de documentos escaneados, sin importar si han sido escritos a mano o impresos. También es posible mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP) buscar información y relaciones en los textos, posibilitando la opción de ejecutar flujos de trabajo integrados.
Chatbots con interfaces de conversación
Mediante la inteligencia artificial (IA) y modelos avanzados de lenguaje natural se diseñan y crean interfaces de conversación en aplicaciones.
Esta solución permite crear agentes virtuales y asistentes de voz que posibilitan a los usuarios acciones como agendar una cita o cambiar una contraseña sin requerir un agente humano de por medio.
También es posible automatizar respuesta a preguntas frecuentes y mejorar la productividad automatizando tareas básicas.
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