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

Control del estado en el desarrollo de motores

Control del estado en el desarrollo de motores

Control del estado en el desarrollo de motores

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Sector: Producción

Aprenda a mejorar la calidad a largo plazo de los motores de la industria automovilística mediante una supervisión eficaz de su estado.

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

[Desafío]

Nuestro cliente de la industria del automóvil tenía la necesidad de supervisar la calidad a largo plazo de los componentes en el ámbito de los sistemas de combustible. Nuestra tarea consistía en desarrollar un concepto de análisis de datos y validar una aplicación prototípica para optimizar la supervisión del estado del motor.

[Solución]

Para validar el concepto y optimizar el análisis de datos, consolidamos las consultas existentes en la base de datos y añadimos más datos. Ampliamos el análisis de datos añadiendo más motores, cuyo alcance puede variarse mediante una lista de control externa. A continuación, las consultas optimizadas a la base de datos y los datos ampliados se desarrollaron en una ruta de carga ETL totalmente automatizada.

[Resultado]

Los datos ampliados nos permitieron crear ciclos de vida de los vehículos y analizar historiales de fallos específicos de cada serie basándonos en los datos de calidad a largo plazo. Nuestro cliente pudo mejorar la calidad de los sistemas de combustible y optimizar la supervisión del estado del motor.

Para el análisis de los datos, utilizamos métodos de ciencia de datos para consolidar y ampliar las consultas existentes en la base de datos. Utilizamos métodos de aprendizaje automático para automatizar el análisis y mejorar los resultados. La ruta de carga ETL se implementó utilizando Apache Kafka y Apache Spark. Mediante el uso de estas tecnologías, pudimos hacer que el análisis de datos fuera más eficaz y eficiente.

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Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Taller de aprendizaje automático para un fabricante de software

Taller de aprendizaje automático para un fabricante de software

Taller de aprendizaje automático para un fabricante de software

Experto: Michael Scharpf

Sector: Automoción e ingeniería

Sector: Producción

Taller único de aprendizaje automático para proveedores de software: adquiera los conocimientos y habilidades necesarios para revolucionar su análisis de datos y dejar atrás a la competencia.

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

[Desafío]

Nuestro cliente, una renombrada empresa de software, se enfrentó al reto de ampliar el software de supervisión de los robots de pintura de un fabricante de maquinaria con el fin de introducir un componente innovador para la detección precoz de errores. Para demostrar la funcionalidad de esta detección precoz en el marco de una prueba de concepto, era crucial que el fabricante de software desarrollara modelos de detección que funcionaran.

[Solución]

En estrecha colaboración con el equipo de ciencia de datos de nuestra empresa, se llevó a cabo un taller de aprendizaje automático personalizado para satisfacer los requisitos específicos del cliente. En este taller, se desarrollaron variables significativas para los patrones de fallo utilizando los datos de registro existentes, un proceso también conocido como ingeniería de características. Al seleccionar y preparar cuidadosamente estas variables, pudimos crear una base sólida para el desarrollo del modelo.

En el siguiente paso, se desarrollaron modelos de clasificación para identificar eficazmente los patrones de error. Se aplicaron distintos métodos y su rendimiento se evaluó mediante parámetros de valoración. Así, nuestros expertos pudieron identificar los mejores modelos y derivar recomendaciones específicas para su aplicación. Trabajamos en estrecha colaboración con los desarrolladores de software para proporcionarles instrucciones y directrices claras para integrar el componente de detección de errores en el software de supervisión existente.

[Resultado]

Gracias al éxito de la prueba de concepto, nuestro cliente pudo demostrar a su fabricante de maquinaria el impresionante rendimiento del componente desarrollado. Los precisos modelos de detección y la sólida evaluación de los procesos ofrecieron resultados convincentes que reforzaron la confianza en la nueva solución de detección precoz. Nuestro cliente pudo destacar las ventajas de la detección de defectos mejorada para sus robots de pintura, aumentando así la eficacia y la calidad de sus procesos.

Además, los desarrolladores de software recibieron instrucciones concretas sobre cómo implantar el componente de detección de errores. Esto incluía los pasos detallados necesarios para integrar los modelos en el software existente. Nuestra exhaustiva documentación y nuestras claras directrices facilitaron la implementación a los desarrolladores y garantizaron una integración sin problemas de la nueva funcionalidad.

Gracias a nuestra experiencia en ciencia de datos e inteligencia artificial, pudimos ayudar a la empresa de software a superar sus retos en el ámbito de la detección de errores. Nuestro taller de aprendizaje automático y los desarrollos de modelos basados en él no solo aclararon el rendimiento del componente, sino que también dieron lugar a recomendaciones de actuación concretas para la aplicación.

Nuestro taller de aprendizaje automático está diseñado específicamente para ayudar a las empresas a implantar la analítica de datos y la inteligencia artificial en sus procesos empresariales. Al utilizar palabras clave relevantes, como "taller de aprendizaje automático", y colocarlas estratégicamente en el texto, optimizamos el contenido para los motores de búsqueda. Esto ayuda a los clientes potenciales que buscan soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial a encontrar nuestra empresa como un socio de confianza.

Si desea optimizar sus procesos empresariales y beneficiarse de las ventajas del análisis avanzado de datos y la inteligencia artificial, póngase en contacto con nosotros. Nuestro equipo está a su lado con su experiencia y compromiso para que sus proyectos sean un éxito.

¿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