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

Detección del fraude en el proceso de préstamo de un banco

Detección del fraude en el proceso de préstamo de un banco

Detección del fraude en el proceso de préstamo de un banco

Experto: Linh Nguyen

Sector: Financiero y Seguros

Área: Finanzas y Controlling

Proteja su empresa contra el fraude y minimice sus riesgos con nuestra solución de detección de fraudes para préstamos bancarios.

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

[Desafío]

Un banco alemán se enfrentaba al reto de evitar el fraude en una fase temprana de la introducción de un nuevo producto de crédito. Hasta ahora, no había forma de examinar las relaciones entre clientes, productos y transacciones realizadas en busca de redes y patrones sospechosos. El objetivo era implantar una solución eficaz de detección de fraudes para identificar posibles casos de fraude en una fase temprana y evitar así daños al banco y a sus clientes.

[Solución]

Para hacer frente a este reto, se construyó una base de datos integral de Big Data. Para ello, se integraron diversas fuentes de datos y sistemas y se vincularon los datos de forma lógica. Los datos se prepararon para el análisis de redes y se aplicaron algoritmos de reconocimiento de patrones utilizando R. La solución permitió descubrir relaciones, procesos y transacciones llamativos e inusuales.

[Resultado]

La implantación de la Detección de Fraudes fue un gran éxito para el banco. El novedoso enfoque permitió detectar y prevenir eficazmente posibles fraudes. Se desarrolló una app interactiva y de libre navegación para mostrar visualmente las relaciones con los clientes. De este modo, el banco pudo recibir alertas tempranas de actividades sospechosas y reaccionar rápidamente para prevenir el fraude. La implantación de la solución aumentó la confianza de los clientes en la seguridad del banco y mejoró su imagen.

La prevención del fraude en los bancos es un aspecto importante de la seguridad de las empresas. Mediante la aplicación de la detección de fraudes, el banco pudo proteger a sus clientes de posibles fraudes y aumentar la confianza en sus medidas de seguridad. El uso de algoritmos de reconocimiento de patrones y análisis de redes es una forma eficaz de detectar y prevenir posibles fraudes en una fase temprana.

Si busca una solución de análisis de datos e inteligencia artificial diseñada específicamente para la prevención del fraude en los bancos, somos su socio. Nuestra experiencia en este ámbito nos permite desarrollar soluciones personalizadas para sus requisitos específicos. Póngase en contacto con nosotros para saber cómo podemos ayudarle.

¿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

Cálculo y visualización del valor del ciclo de vida del cliente

Cálculo y visualización del valor del ciclo de vida del cliente

Cálculo y visualización del valor del ciclo de vida del cliente

Experto: Linh Nguyen

Sector: Financiero y Seguros

Área: Marketing y Ventas

Tome decisiones informadas y aumente el éxito de su negocio calculando y visualizando con precisión el valor del ciclo de vida del cliente: nuestra experiencia en análisis de datos e IA lo hace posible.

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

[Desafío]

El método anterior del banco para calcular el valor vitalicio del cliente era inadecuado y se atribuía un valor monetario fijo a cada cliente. No se tenía en cuenta la actividad del cliente, lo que daba lugar a un cálculo inexacto del valor de vida del cliente.

[Solución]

Colaboramos con el banco para combinar distintas fuentes de datos e integrar la actividad de los clientes en el cálculo existente del valor del ciclo de vida del cliente. Se identificaron los tipos de clientes y se clasificaron en cinco categorías mediante agrupación en R. La visualización interactiva del recorrido del cliente se ilustró en un diagrama D3 Sankey.

Nuestra experiencia en análisis de datos e IA nos permitió aumentar la precisión del valor del ciclo de vida del cliente al incluir la actividad del cliente en el cálculo. Gracias al diagrama de Sankey, la actividad del cliente pudo presentarse en una visualización interactiva, lo que facilitó al banco la comprensión del recorrido del cliente.

[Resultado]

Nuestra colaboración con el banco permitió aumentar significativamente la precisión del valor del ciclo de vida del cliente. Al integrar la actividad de los clientes en el cálculo, el banco pudo obtener información sólida sobre el comportamiento de los clientes y tomar decisiones informadas para el futuro.

Gracias a nuestro trabajo, el Banco ha podido mejorar su capacidad para tomar decisiones informadas sobre sus relaciones con los clientes. Hemos demostrado que nuestra experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial es inestimable para optimizar los procesos empresariales.

Si busca soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial, somos el socio adecuado para usted. Tenemos una amplia experiencia trabajando con empresas de todos los tamaños y en todos los sectores para desarrollar soluciones personalizadas para sus necesidades específicas. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para descubrir cómo podemos ayudarle a superar sus retos operativos y alcanzar sus objetivos.

¿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

Detección automática de daños tras catástrofes naturales

Detección automática de daños tras catástrofes naturales

Detección automática de daños tras catástrofes naturales

Liquidación en 10 días en lugar de 9 meses gracias a la detección automática de daños

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La duración de la liquidación de siniestros se reduce de 9 meses a 10 días

 

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Reducción de los costes de tasación en 75%

Ahorro millonario de costes y aumento simultáneo de la satisfacción del cliente

Desafío

Tras una catástrofe natural, una compañía de seguros quiere evaluar de forma rápida y rentable los daños sufridos por sus edificios asegurados. Para ello se necesita una infraestructura capaz de procesar a tiempo una gran cantidad de material gráfico. Además, hay que desarrollar un modelo que permita la predicción para distintos tipos de edificios y regiones.

Solución

Se han desarrollado, evaluado y puesto a disposición diversos modelos de aprendizaje automático. Estos son la base para la detección automática de daños. Se construye un pipeline en la nube de Amazon AWS que integra a la perfección tanto el entrenamiento del modelo como el uso productivo de los resultados. Gracias a la integración completa de todos los procesos en la infraestructura de AWS, el producto es escalable y puede adaptarse automáticamente a la demanda actual de forma rentable durante los tiempos de inactividad y de carga.

Resultado

Los modelos pueden entrenarse y adaptarse en un proceso escalable. A través de una API, los resultados pueden utilizarse para una amplia gama de aplicaciones de detección automática de daños. La clasificación de los daños facilita la estimación de los importes de pago y el inicio automático de los procesos de pago.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

Nuestros casos prácticos

- Obtenga información aún más detallada sobre los proyectos de nuestros clientes -

Cocina inteligente con Thermomix

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Estudio de caso AI en Munich Re

Operaciones de datos en Munich Re

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Conocimientos de datos e IA

Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA

Blog

Descubra artículos profesionales sobre datos e inteligencia artificial, así como las últimas noticias del sector.

Seminarios en línea

Sumérjase en nuestras Buenas Prácticas e Intercambios Sectoriales. Descubra nuevas fechas y grabaciones de seminarios web anteriores.

Libro Blanco

Obtenga más información sobre el uso de los datos y la IA en su sector con nuestros libros blancos, estudios de casos e investigaciones.

Informes y cuadros de mando de Power BI

Informes y cuadros de mando de Power BI

Informes y cuadros de mando de Power BI

Identificar los problemas 90 días antes

La capacidad de análisis y evaluación de contenidos se ha multiplicado por diez.

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Gestión centralizada de derechos para varios cuadros de mando

Desafío

En un grupo asegurador internacional, varios especialistas están muy ocupados con la preparación y el tratamiento trimestral de los informes. Los informes son rígidas tablas de Excel que apenas permiten reconocer anomalías. Como no todos los destinatarios pueden ver toda la información, hay que individualizar manualmente los informes antes de distribuirlos.

Solución

Se desarrolla una imagen objetivo para el entorno de informes y una hoja de ruta concreta para su realización. La preparación de los datos se automatiza desde el sistema fuente a través de un servidor SQL hasta una base de datos multidimensional de acceso rápido. Excel se sustituye por PowerBI.

Resultado

Se dispone de varios cuadros de mando interactivos, adaptados con precisión a los requisitos de cada área de negocio. De este modo, los usuarios tienen acceso a datos actualizados diariamente sin esfuerzo manual. Un concepto de seguridad automatizado regula la autorización a nivel de fila.

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.

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