Tus datos, tu activo mas valioso
Inteligencia artificial.
.Las empresas acumulan en forma creciente grandes volúmenes de información de sus clientes en distintas estructuras y formatos en donde el desafío está en como transformar en valor toda esta data.
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La nube (Cloud Computing).
.Para generar entendimiento acerca de los clientes y así gestionarlos desde sus necesidades, entendemos la cultura organizacional desde una perspectiva de análisis de los datos, en sintonía con los objetivos estratégicos del negocio.
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Análisis de datos BIG DATA.
.Necesario para obtener información relevante para el negocio y no por silos. Para mirar al cliente desde una perspectiva holística desde los datos y poder analizarlos desde las distintas variables existentes. Para ser capaces de sistematizar la información que se tiene del negocio.
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Internet de las cosas.
.Cada vez se dispone de mayores volúmenes de información pública, los pueden ser integrados de manera eficiente con la data interna potenciando los análisis y la gestión comercial.
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Comunicaciones Móviles.
.Desarrollar la capacidad de visualizar correctamente grandes volúmenes de datos nos permite identificar con mayor facilidad oportunidades de negocios y poder comunicarlas al interior de la organización.
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Robótica Avanzada y colaborativa.
.Para conocer el comportamiento de los consumidores y generar insights respecto del consumo de un servicio o producto a fin de realizar una oferta de valor adecuada a cada tipo de cliente, pensando en sus distintas necesidades y etapa del ciclo de vida en el cual se encuentra.
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Tus datos, tu activo mas valioso
Tus datos, tu activo mas valioso
Big Data.
.Las empresas acumulan en forma creciente grandes volúmenes de información de sus clientes en distintas estructuras y formatos en donde el desafío está en como transformar en valor toda esta data.
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1. Conceptualización del modelo de negocios.
.Para generar entendimiento acerca de los clientes y así gestionarlos desde sus necesidades, entendemos la cultura organizacional desde una perspectiva de análisis de los datos, en sintonía con los objetivos estratégicos del negocio.
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2. Integración de las fuentes de información.
.Necesario para obtener información relevante para el negocio y no por silos. Para mirar al cliente desde una perspectiva holística desde los datos y poder analizarlos desde las distintas variables existentes. Para ser capaces de sistematizar la información que se tiene del negocio.
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3. Enriquecimiento de bases a través de información pública disponible.
.Cada vez se dispone de mayores volúmenes de información pública, los pueden ser integrados de manera eficiente con la data interna potenciando los análisis y la gestión comercial.
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4. Visualización de información.
.Desarrollar la capacidad de visualizar correctamente grandes volúmenes de datos nos permite identificar con mayor facilidad oportunidades de negocios y poder comunicarlas al interior de la organización.
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5. Segmentación de clientes.
.Para conocer el comportamiento de los consumidores y generar insights respecto del consumo de un servicio o producto a fin de realizar una oferta de valor adecuada a cada tipo de cliente, pensando en sus distintas necesidades y etapa del ciclo de vida en el cual se encuentra.
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6. Investigación de mercado.
–Necesaria para conocer en forma cualitativa a los clientes e investigar las hipótesis relevadas desde el análisis cuantitativo del comportamiento. Detectar oportunidades incorporando el vínculo que tienen los clientes con la marca.
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7. Modelamiento predictivo.
.Implementado para anticipar las necesidades de los clientes, hacer la mejor próxima oferta y gestionar oportunamente a los clientes con riesgo de fuga o con gran valor potencial.
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8. Diseño de gestión comercial directa.
.Es necesario estructurar el conocimiento adquirido acerca de los clientes y consumidores, a través de lineamientos claros que se traduzcan en acciones comerciales alineadas con los objetivos organizacionales.
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9. Generación de targets y evaluación comercial.
.Se plantea este análisis para efectuar las acciones comerciales sobre los clientes identificados desde los modelos de segmentación o modelos predictivos, generar targets para campañas específicas junto con las reglas necesarias para su selección.
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