Inteligencia de negocio

INTELIGENCIA DE NEGOCIO

La capacidad de las empresas para hacer un uso inteligente de sus datos puede moverlos un paso por delante de los competidores. Artelnics ofrece una amplia variedad de soluciones para afrontar desafíos como:

  • Conocer quiénes son los clientes mas valiosos.
  • Saber qué campañas de marketing son las mejores
  • Averiguar que clientes seguirán siendo fieles y cuales no.
  • Etc

Algunas de estas soluciones se describen a continuación:

  1. Segmentación de clientes
  2. Sistemas de recomendación
  3. Pronóstico de ventas
  4. Análisis de riesgo
  5. Prevención del abandono
  6. Mejora de la calidad

1. Segmentación de clientes



No todos los clientes son iguales. Saber cuáles comprarán sus productos y cuáles no, es la ventaja competitiva principal que usted puede tener.

En el proceso de compra, las personas interactúan con todo tipo de variables complejas. Mediante el análisis de datos como la edad, el género, los intereses, etc, puede dirigirse a clientes específicos y asignar los recursos de forma óptima.


ENTIENDA A SUS CLIENTES


OPTIMICE LAS CAMPAÑAS


AUMENTE LA CONVERSIÓN

A continuación se muestra un ejemplo de aplicación:

Optimización de campañas de telemarketing en un banco
Predecir si un determinado cliente suscribirá un préstamo. Las variables de entrada son edad, trabajo, estado civil, educación, préstamo de vivienda, tiempo de la última llamada, mes, etc. La variable de salida es el éxito o el fracaso.

2. Sistemas de recomendación



Hoy en día, cuando compramos en internet, recibimos sugerencias de los sistemas de recomendación. Estos tipos de sistemas son herramientas diseñadas para sugerir automáticamente a los clientes productos que se adapten a sus preferencias.

Los sistemas de recomendación son esencialmente motores de análisis predictivo. Utilizando la información histórica de las búsquedas y compras de productos, aumentaremos las ventas ofreciendo los productos a los clientes adecuados.


INCREMENTE EL TRÁFICO


MEJORE LA RETENCIÓN DE CLIENTES


AUMENTE LAS VENTAS

A continuación se muestra un ejemplo de aplicación:

Elegir la mejor tarjeta de crédito para un cliente
El objetivo es saber de antemano qué tipo de tarjeta de crédito es la más adecuada para un cliente específico. Las variables de entrada son muy similares a las anteriores: sexo, trabajo, salario, estado civil, edad ...

3. Pronóstico de ventas



La predicción de ventas es el proceso de estimar las ventas futuras sobre la base de datos históricos. Las empresas necesitan saber cuáles serán sus ventas para establecer un plan de acción.

Algunas de las variables involucradas son la historia previa, la estacionalidad, los acontecimientos que mueven el mercado, etc.
Todos ellos contribuyen a hacer una predicción realista. A través de estos estudios, puede crear un buen presupuesto de ingresos y gastos que contribuye a tener una mejor estrategia empresarial.


MEJORES ESTIMACIONES


LOGÍSTICA INMEDIATA


TOMA DE DECISIONES

A continuación se muestra un ejemplo de aplicación:

Pronosticar la demanda turística en un determinado lugar
Estimar el número de llegadas de turistas en un determinado lugar en un período determinado. Variables de entrada: precio del servicio, hotel promedio, divisas, población, gastos de marketing ... Variable de salida: número de turistas.

4. Análisis de riesgo



El análisis de riesgo es el estudio de las incertidumbres que encontramos en los negocios.

La analítica avanzada se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que desean realizar análisis de riesgo. Les ayuda a identificar y mitigar estos riesgos y minimizar su impacto en nuestras decisiones.


MEJORE EL CONOCIMIENTO


ENCUENTRE FACTORES DE INCERTIDUMBRE


EVALUE EL PELIGRO

A continuación se describe un ejemplo de aplicación:

Evaluación del seguro de vida
El objetivo es desarrollar un modelo predictivo para una compañía de seguros para evaluar con precisión el riesgo de los clientes de seguros de vida. Utilizando este modelo, la empresa puede reducir los costes de cada contrato.

5. Prevención del abandono



Abandono de cliente es un término utilizado para describir la pérdida de clientes. Una parte importante de cualquier negocio es mantener a sus clientes, de hecho, atraer a otros nuevos es mucho más caro que mantener a los antiguos.

Las técnicas de minería de datos nos permiten entender las razones por las que nuestros clientes no son fieles a nuestro producto o servicio. Conociendo estas razones, podemos tomar medidas para retenerlos.


ENTIENDA LOS MERCADOS


MEJORE LA SATISFACCIÓN


IDENTIFIQUE PROBLEMAS

A continuación se muestra un ejemplo de aplicación:

Reducir el riesgo de abandono de clientes
El objetivo es conocer qué variables influyen en el abandono de nuestros clientes. Las variables de entrada son género, salario, edad, precio del producto, calidad, garantía ... La variable de salida es el abandono (si / no).

6. Mejora de la calidad



El objetivo de cualquier negocio es que sus productos satisfagan las necesidades de los clientes. Las deficiencias en la calidad significan menos competitividad en el mercado mundial.

La investigación de mercado con analítica avanzada marcará la diferencia entre usted y sus competidores. De hecho, esa técnica alineará sus productos a sus clientes.


AJUSTE LAS PREFERENCIAS DEL CLIENTE


AUMENTE EL BENEFICIO


REDUZCA LA TASA DE DESGASTE

A continuación se describe un ejemplo de aplicación:

Mejorar la calidad del vino
Mejorar la calidad de un determinado vino basado en el análisis químico y la degustación de vinos. Las variables de entrada incluyen acidez fija, acidez colular, ácido cítrico, azúcar residual, cloruros, etc. La variable de salida es la calidad, puntuada entre 0 y 10.