Análisis predictivo de Big Data de la tasa de cancelación de clientes

Análisis predictivo de Big Data de la tasa de cancelación de clientes

Análisis predictivo de Big Data de la tasa de cancelación de clientes

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Área: Marketing y Ventas

Aumente la fidelidad de los clientes y reduzca los costes con nuestro análisis predictivo de Big Data para identificar a los candidatos al cambio.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

En el sector de la automoción, es caro captar un nuevo cliente. Por lo tanto, es crucial identificar a los clientes con intención de cambiar de proveedor en una fase temprana y retenerlos mediante las medidas adecuadas. Nuestro cliente, uno de los principales fabricantes de automóviles, se enfrentaba al reto de identificar a los clientes con alto riesgo de cambiar de proveedor y comprender las razones de su comportamiento.

[Solución]

Para predecir las intenciones de cambio de los clientes, utilizamos un modelo lineal generalizado (MLG). El GLM utiliza varias fuentes de datos, incluidos datos de clientes, vehículos y redes sociales, para crear un historial holístico del cliente. A partir de estos datos, realizamos una modelización para determinar la probabilidad de cambio de cliente e identificar los factores que lo impulsan.

[Resultado]

Gracias a nuestro método, pudimos identificar exactamente a los clientes con mayor riesgo de cambio. Al centrarse en estos clientes y desarrollar medidas adecuadas de retención de clientes, nuestro cliente pudo reducir significativamente las tasas de abandono. La asignación de recursos en la empresa se hizo más eficaz y la empresa pudo ahorrar costes y aumentar la fidelidad de los clientes. El método tiene una tasa de acierto de 90%, lo que significa que nuestro modelo fue capaz de predecir correctamente la pérdida de clientes en la mayoría de los casos.

Nuestro proyecto muestra cómo el análisis predictivo de Big Data puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes y desarrollar estrategias de marketing eficaces. El uso de métodos de aprendizaje automático como el MLG y el uso de datos de redes sociales permite a las empresas desarrollar un profundo conocimiento de sus clientes y comprender mejor sus necesidades y deseos. Esto puede ayudar a las empresas no solo a retener clientes, sino también a atraer nuevos clientes y aumentar sus ventas.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Software de análisis de la competencia para un grupo automovilístico internacional

Software de análisis de la competencia para un grupo automovilístico internacional

Software de análisis de la competencia para un grupo automovilístico internacional

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Área: Marketing y Ventas

Conquiste el mercado estadounidense con nuestro software de análisis de la competencia personalizado para su empresa automovilística.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Nuestra empresa tuvo el placer de desarrollar una solución a medida para una empresa automovilística con el fin de realizar análisis competitivos para el mercado estadounidense. La empresa tenía dificultades para recopilar y visualizar los datos necesarios para un análisis exhaustivo. Los conjuntos de datos eran grandes y complejos, y la empresa no disponía de las herramientas y la tecnología necesarias para procesarlos con eficacia.

[Solución]

Nuestro equipo de experimentados analistas de datos y expertos en IA colaboró estrechamente con la empresa para implementar una aplicación interactiva y flexible que permitiera realizar análisis competitivos. La aplicación incluía diferentes mapas con dos vistas distintas para ofrecer a los usuarios una amplia gama de opciones de visualización.

Gracias al uso de las últimas tecnologías y herramientas, pudimos garantizar que la aplicación fuera fácil de usar e intuitiva. Los usuarios tenían la posibilidad de filtrar y visualizar los datos de distintas maneras para encontrar información relevante de forma rápida y sencilla.

[Resultado]

El resultado fue un potente software de análisis de la competencia que permitió a la empresa identificar, analizar y visualizar los mercados relevantes. El minorista o el departamento de ventas correspondiente tenían ahora la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes. Con nuestra solución, los usuarios podían acceder rápida y fácilmente a una gran cantidad de datos a los que antes era difícil acceder. La visualización de los datos permitió a la empresa obtener información importante sobre el mercado y tomar mejores decisiones.

Gracias a nuestra solución, la empresa pudo mejorar su análisis competitivo y obtener información valiosa que le permitió mejorar su estrategia de marketing y reforzar su posición en el mercado estadounidense. Nuestros clientes valoran nuestra experiencia en análisis de datos y tecnologías de IA, ya que siempre nos esforzamos por desarrollar soluciones innovadoras que les ayuden a hacer crecer su negocio.

Si usted también está buscando un potente software de análisis de la competencia que le ayude a identificar mercados relevantes y a mejorar su estrategia de marketing, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Estamos orgullosos de ofrecerle soluciones personalizadas que se adaptan a las necesidades individuales de su empresa.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Análisis y cálculo del índice de retención de clientes

Análisis y cálculo del índice de retención de clientes

Análisis y cálculo 
la tasa de retención de clientes

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Área: Marketing y Ventas

¿Está perdiendo de vista la retención de sus clientes? Podemos ayudarle a centrarse en sus clientes más valiosos con nuestra innovadora solución de análisis y cálculo de la tasa de retención.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Para que los fabricantes de automóviles conserven a sus clientes a largo plazo y aumenten las ventas, es fundamental que el sector posventa tenga éxito. Una medida importante para ello es la tasa de retención. Sin embargo, un importante fabricante de automóviles se enfrentó al reto de calcular y analizar la tasa de retención en diferentes mercados y a diferentes niveles de agregación.

[Solución]

Para aumentar la fidelidad de los clientes y la facturación del fabricante de automóviles, la empresa contó con el apoyo de los científicos de datos de Alexander Thamm GmbH. Estos desarrollaron una herramienta de análisis que no solo permite desglosar la tasa de retención en función de los atributos del vehículo, sino también dividir los vehículos en segmentos de edad definibles dinámicamente y calcular la tasa en diferentes fechas de referencia. Además, se vinculó a la herramienta información sobre paquetes de servicios y equipamiento especial.

[Resultado]

Gracias a la implantación de la herramienta, los distintos mercados del fabricante de automóviles pueden realizar de forma independiente mediciones del éxito de las campañas de clientes. La gran ventaja en este caso es que la automatización de los cálculos no sólo ahorra mucho esfuerzo, sino que también mejora la garantía de calidad de los resultados. Además, la herramienta abre la posibilidad de aumentar la fidelidad de los clientes y su volumen de negocio mediante la venta activa de paquetes de servicios y equipamiento especial.

Además de proporcionar la herramienta de análisis, Alexander Thamm GmbH también ayudó al fabricante de automóviles a mejorar su estrategia general de datos. Esto incluyó, entre otras cosas, la definición de normas y procesos de datos, así como la introducción de métodos de gestión de la calidad de los datos.

Para las empresas que también desean calcular y analizar su tasa de retención de clientes, Alexander Thamm GmbH ofrece una solución personalizada. Mediante el uso de tecnologías modernas como la ciencia de datos y la inteligencia artificial, apoyamos a nuestros clientes en la optimización de sus procesos de negocio y en la consecución de los objetivos de gestión empresarial. Si a usted también le gustaría aumentar la fidelidad de sus clientes e impulsar las ventas, no dude en ponerse en contacto con nosotros y desarrollemos juntos una solución adecuada. Y quién sabe, tal vez pronto podamos contar con su empresa entre nuestros clientes satisfechos que han sido capaces de calcular y aumentar con éxito su tasa de retención de clientes.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Cuadro de mando de información al cliente para un banco directo

Cuadro de mando de información al cliente para un banco directo

Cuadro de mando de información al cliente para un banco directo

Experto: Linh Nguyen

Sector: Financiero y Seguros

Área: Marketing y Ventas

Descubra cómo ayudamos a un banco directo a comprender mejor a sus clientes con nuestro panel de información sobre clientes y a comercializar con éxito sus productos.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

El reto para un banco directo alemán consistía en analizar sus grupos de clientes en función de su actividad de productos y sus atributos sociodemográficos para determinar los potenciales de venta cruzada y ascendente. Para ello, había que identificar las dependencias entre los distintos productos financieros.

[Solución]

Reunimos varias fuentes de datos para nuestro cliente y creamos un cuadro de mandos Customer Insights utilizando QlikView. El cuadro de mando ofrece diversos niveles de granularidad para proporcionar un análisis en profundidad a los clientes. El cuadro de mando incluye:

  • Resumen de los indicadores clave de rendimiento de los productos seleccionados
  • Descubrir las correlaciones entre productos
  • Comparación de dos grupos de clientes en relación con sus datos sociodemográficos y su comportamiento frente al producto
  • Posibilidad de acceder a cuadros de mando detallados de los productos para realizar análisis en profundidad.

Desarrollamos una estrategia de integración de datos para nuestro cliente con el fin de integrar todas las fuentes de datos relevantes en el cuadro de mandos. El cuadro de mandos se diseñó para que fuera fácil de usar y, al mismo tiempo, muy significativo. Ofrece una interfaz fácil de usar que permite al cliente analizar y comprender fácilmente sus datos.

El cuadro de mandos es capaz de mostrar los KPI más importantes para el uso del producto y el análisis de los clientes. Esto permite identificar rápida y fácilmente grupos de clientes valiosos. El cuadro de mandos también revela las dependencias de los productos e identifica potenciales de venta cruzada y upselling. Además, los clientes pueden acceder a cuadros de mando detallados de los productos con un solo clic para obtener una visión aún más profunda de sus datos.

[Resultado]

Gracias al Customer Insights Dashboard que creamos, nuestro banco directo pudo identificar rápida y fácilmente grupos de clientes valiosos y determinar su potencial de venta cruzada y de upselling. El cuadro de mandos también descubrió dependencias de productos que permitieron al cliente optimizar sus estrategias de marketing y ventas y aumentar así sus ingresos.

Nuestro cliente quedó encantado con la sencillez y eficacia del cuadro de mandos. Pudo ver sus datos de una forma nueva y basar sus decisiones en perspectivas sólidas. Con nuestro Customer Insights Dashboard, el cliente obtuvo una potente solución para el análisis de datos y la toma de decisiones.

Nuestro Customer Insights Dashboard proporciona a nuestros clientes una potente solución de análisis y toma de decisiones. Nuestra experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial nos permite ayudar a nuestros clientes a gestionar sus negocios de forma más eficaz y comprender mejor a sus clientes. Con nuestro Customer Insights Dashboard, las empresas pueden obtener información valiosa para optimizar y hacer crecer su negocio.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Linh Nguyen - Gestor de cuentas clave

Su experto

Linh Nguyen | Gestor principal de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

Ejemplo de aplicación de Internet de las Cosas: máquina de pinball conectada

Ejemplo de aplicación de Internet de las Cosas: máquina de pinball conectada

Ejemplo de aplicación de Internet de las Cosas: máquina de pinball conectada

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Área: Marketing y Ventas

Un pinball de los 80 se convierte en un dispositivo de alta tecnología conectado en red: descubre cómo nuestro Pinball Conectado se convirtió en un proyecto de ejemplo único gracias al Internet de las Cosas y el Aprendizaje Automático.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

En nuestro proyecto interno, teníamos un reto especial: conectar en red un producto antiguo y ur-analógico, un pinball de 1987, con tecnología moderna y hacer así tangible el concepto de Internet de las Cosas (IoT). El objetivo era recopilar datos y desarrollar modelos predictivos para el juego.

[Solución]

Para superar el reto, optamos por una solución basada en el uso de Raspberry Pis, cámara y algoritmos de aprendizaje automático. Mediante el uso de dos Raspberry Pis, la máquina de pinball pudo conectarse en red con varios sensores y actuadores para recopilar datos en tiempo real. Se añadió una cámara para capturar imágenes no estructuradas que mostraran el estado actual del juego. A continuación, se utilizó el aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos y crear visualizaciones D3 personalizadas para analizar y mostrar el juego.

[Resultado]

El resultado fue impresionante: la partida en el pinball se visualizó en tiempo real en dos monitores y un sistema de reconocimiento de patrones identificó la puntuación actual basándose en los datos de las imágenes grabadas. Esto dio al equipo una nueva oportunidad de explorar la Internet de los objetos con tecnología moderna y aplicar métodos de análisis de datos. El proyecto ilustra cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden utilizarse para desarrollar aplicaciones innovadoras incluso en dispositivos supuestamente anticuados.

Para llevar a cabo el proyecto, utilizamos Python como lenguaje de programación y TensorFlow como marco de aprendizaje automático. La combinación de estas tecnologías nos permitió procesar eficazmente los datos de la máquina de pinball y desarrollar modelos predictivos.

En general, el proyecto muestra cómo pueden utilizarse tecnologías innovadoras como IoT e Inteligencia Artificial para abrir nuevas posibilidades de análisis de datos y apoyar a las empresas en su crecimiento.

Este ejemplo muestra cómo el concepto de Internet de las Cosas puede hacerse tangible mediante la colaboración con nuestra empresa. La combinación de Raspberry Pis, algoritmos de Machine Learning y visualizaciones D3 nos permitió desarrollar modelos predictivos y recopilar datos en tiempo real. El resultado es una aplicación innovadora que muestra cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning pueden utilizarse en dispositivos antiguos como un pinball.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH