resolvé problemas de negocio con machine learning...problemas de negocio concretos, automatizando y...
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Resolvé problemas de negocio con
Toma decisiones inteligentescon los modelos de
Machine Learning
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Contenidos
SobreRockingData1Oportunidades enel mundo de los datos2¿Cómo lohacemos?3Nuestros modelosde Machine Learning4
¡Queremos que más organizacionesse conviertan en Data-Driven!En 2017 nos propusimos crear una startup que pudiera ayudar a resolver los desafíos más complejos de las organizaciones, utilizando el poder de la ciencia de datos.Hoy, estamos orgullosos de ser una compañía que trabaja todos los días junto a las empresas líderes de cada industria, identificando formas valiosas e innovadoras de usar los datos.Somos un equipo fan de la ciencia de datos y guiado por el propósito de convertir esta poderosa herramienta en accesible para todos.
1 - Sobre RockingData
Co Founder RockingData,Ing. en Telecomunicaciones.Posgrado Data Mining.Posgrado en Business Intelligence.
Diego OyolaCTO | Chief Technology Officer
Co founder RockingDataProfesor en Disciplinas IndustrialesIngeniero en Sistemas de InformaciónEspecialización en Analytics, Data Science & Big DataEgresado de Singularity University (NASA + GOOGLE)
Fredi VivasCEO | Chief Executive Officer
Co Founder RockingDataLic. en Administración.Posgrado Data Mining.
Martin MaffioliCAO | Chief Analytics Officer
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Los negocios generan grandes volúmenes de datos cotidianamente, pero ¿qué hacen las organizaciones con esta inmensa cantidad de datos almacenados?
Si son utilizados correctamente, pueden potenciarlas exponencialmente. Permiten, por ejemplo, reducir costos, minimizar riesgos e incrementar ingresos; todo eso a partir de la ciencia de datos, base de la transformación digital.
Machine Learning es una disciplina de la ciencia de datos que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para realizar predicciones o identificar patrones en una gran cantidad de datos. Los modelos de RockingData usan estos algoritmos para resolver problemas de negocio concretos, automatizando y potenciando la capacidad de toma de decisiones en organizaciones.
2 - Oportunidades en el mundo de los datos
3 de cada 4 empresas que implementaron Machine Learning incrementaron sus ventas y satisfacción del cliente en un 10% o más.
12-23% de incremento en efectividad de campañas potenciadas por Machine Learning.
Fuentes: adobe / pecan.ai / survey-bi
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Desarrollamos e implementamos modelos de Machine Learning para empresas de diversas industrias y estadíos en cuanto a madurez de datos. A partir de estas experiencias diseñamos una metodología de proyecto, un lago de datos externos para enriquecer los modelos y un stack tecnológico para asegurar el éxito de la solución.
Recolectamos datos de tu organización, los enriquecemos con datos externos y desarrollamos algoritmos de Machine Learning para encontrar
aquel que haga la mejor predicción.
Ese conocimiento lo disponibilizamos vía tableros, APIs y bases de datos para que puedas tomar decisiones más inteligentes.
Accionando ese conocimiento con campañas de marketing, atención personalizada para tus clientes o asegurando el uso eficiente de recursos.
3 - ¿Cómo lo hacemos?
Datos AlgoritmoMachine Learning
Conocimiento Producción Decisión/Acción
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
La ciencia de datos no es solo una herramienta innovadora, sino que hoy se convirtió en una herramienta imprescindible. Nuestros clientes están disrumpiendo sus mercados y transformándose en empresas digitales. Podemos ayudarte a hacer lo mismo.
Utilizamos algoritmos de aprendizaje automático para realizar predicciones o identificar patrones en una gran cantidad de datos. Los modelos de RockingData resuelven problemas de negocio concretos, automatizando y potenciando la capacidad de toma de decisiones.
4 - Nuestros modelos de Machine Learning
Usa Machine Learning para:
Segmentación: Identificar grupos de clientes con comportamientos similares
Motor de Recomendación: Predecir la próxima mejor oferta para cada uno de tus clientes
Predicción de la demanda: Predecir la demanda con precisión
Detección de fraude: Identificar clientes o transacciones fraudulentas
Predicción de abandono: Predecir los clientes que podrían abandonar tu empresa
Valor del ciclo de vida: Predecir el valor del ciclo de vida de tus clientes
Optimización de precios: Definir el precio correcto para cada uno de tus clientes
Scoring crediticio: Predecir default de pagos por cliente y definir el límite crediticio
Modelo ad hoc: Resolver un problema de negocio específico
Motor deRecomendación
Segmentación
Predicción dela Demanda
Detecciónde Fraude
Predicción deAbandono
ModeloAD HOC
Valor del Ciclode Vida
ScoringCrediticio
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
SegmentaciónUsá Machine Learning para identificar grupos de clientes con comportamientos similares.
FRECUENCIA DE COMPRA/CANAL DE ATENCIÓN PREFERIDO/PRODUCTOS COMPRADOS*
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El modelo de segmentaciónContempla cientos de variables!
Aumentá tus ventas con personalización a nivel de segmento.
Conocé y cuantificá segmentos de clientes con un perfil específico para crear estrategias de negocio personalizadas. Nuestro modelo define segmentos de clientes automáticos a partir de las variables que caracterizan a cada uno, con la finalidad de establecer el targeting adecuado en tus procesos de marketing.
¡Conseguí una visión 360 de tus clientes!
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Definir segmentos de clientes con un proceso analítico y automatizado a partir de datos internos y externos.
• Ejecutar estrategias y experiencias personalizadas para cada segmento de clientes.
• Unificar los datos de clientes en un único repositorio y analizarlos en una única herramienta de explotación.
• Comprender los impactos de las acciones de marketing para cada segmento de clientes.
• Aumentar las ventas ofreciendo propuestas relevantes a cada segmento de clientes.
• Aumentar la efectividad de campañas de marketing.
• Aumentar la satisfacción de clientes ofreciendo atención personalizada para cada segmento de clientes.
• Reducir la cantidad de contactos por cliente.
• Segmentación de: • Consumidores finales • Consumidores potenciales • Distribuidores • Puntos de venta • Vendedores • Proveedores
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Motor deRecomendaciónUsá Machine Learning para predecir la próxima mejor oferta para cada uno de tus clientes.
Aumentá tus ventas con personalización a nivel de cliente.
Nuestro modelo analiza el comportamiento histórico y las características de tus clientes para predecir el producto o servicio con mayor probabilidad de compra para cada uno de ellos.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Ejecutar campañas personalizadas para cada uno de tus clientes.
• Definir la mejor oferta para cada uno de tus clientes con un proceso analítico y automatizado a partir de datos internos y externos.
• Adaptarse rápidamente a los cambios en los hábitos de consumo y el lanzamiento de nuevos productos y/o servicios.
• Aumentar las ventas ofreciendo propuestas relevantes a cada uno de tus clientes.
• Aumentar la proporción de cross y up-selling.
• Aumentar la efectividad de campañas de marketing.
• Aumentar la satisfacción y el valor de vida de los clientes.
• Reducir la cantidad de contactos por cliente.
• Recomendación de: • Productos • Servicios • Canal de atención • Beneficios • Contenido
Conoce la probabilidad de compra paraCada uno de tus productos y clientes!
PRODUCTO A
PRODUCTO B
PRODUCTO C
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Predicciónde la DemandaUsá Machine Learning para predecir la demanda con precisión.
Minimizá el stock y el faltante de productos.Nuestro modelo analiza el comportamiento histórico de la demanda y las variables de contexto para predecir cómo va a comportarse en el futuro.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Minimizar el desvío en las planificaciones.
• Asegurar el stock suficiente para satisfacer la demanda.
• Reducir la cantidad de productos enviados a destrucción.
• Tomar decisiones de descuentos y promociones de corto plazo.
• Acelerar el tiempo de análisis de cada producto o servicio.
• Definir el nivel de capacidad de atención (vendedores y/o atención al cliente).
• Reducir costos de inventario inmovilizado.
• Reducir costos de destrucción de producto.
• Reducir costos a partir de la optimización de la capacidad de atención (vendedores y/o atención al cliente).
• Aumentar las ventas a partir de promociones y descuentos especiales.
• Predicción de: • Ventas • Clicks • Llamados en call center • Pacientes • Alumnos
TIEMPO
UN
IDA
D
REAL PREDICCIÓN
Automatiza la predicción paraTodos tus productos!
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Detección de FraudeUsá Machine Learning para identificar clientes o transacciones fraudulentas.
Minimizá las pérdidaspor fraude.Nuestro modelo analiza comportamiento histórico, características de clientes y transacciones para la identificación de patrones que indiquen un posible fraude.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Identificar la mayor proporción de fraude existente.
• Priorizar los casos a analizar en búsqueda de fraude.
• Automatizar la vigilancia constante en búsqueda de fraude.
• Acelerar el tiempo de análisis de cada caso.
• Reducir las pérdidas por fraude.
• Aumentar la efectividad en la detección de fraude.
• Reducir los costos asociados a la detección de fraude.
• Predicción de fraude de: • Transacciones de venta • Alta de clientes • Baja de clientes • Reclamos
Asegurate de ladetecciónPermanente de fraude!
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Predicciónde AbandonoUsá Machine Learning para predecir los clientes que podrían abandonar tu empresa.
Mantené tu nivel de ventas reteniendo a clientes abandonadores.Nuestro modelo analiza el comportamiento histórico y las características de tus clientes abandonadores para predecir la probabilidad de abandono de todos tus clientes.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Realizar acciones preventivas de fidelización priorizando a los clientes de acuerdo a su probabilidad de abandono.
• Automatizar acciones de retención de clientes
• Personalizar la experiencia de los clientes en base a su riesgo de abandono.
• Mantener el nivel de ventas de clientes existentes.
• Reducir las pérdidas por clientes abandonadores.
• Maximizar el valor de vida del cliente.
• Predicción de abandono de: • Clientes • Empleados • Alumnos • Franquicias • Suscriptores
Deja de perder tantos clientes!
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Valor delCiclo de VidaUsá Machine Learning para predecir el valor del ciclo de vida de tus clientes.
Aumentá las ventas fidelizando a clientes valiosos
Nuestro modelo analiza la rentabilidad, el comportamiento histórico y las características de tus clientes para predecir el total de ingresos que generará cada uno.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Priorizar los clientes a fidelizar de acuerdo a los ingresos que pueden generarle a tu empresa.
• Realizar acciones preventivas de fidelización.
• Acelerar el tiempo de análisis dedicado a cada cliente.
• Comenzar el camino de la personalización a nivel de cliente.
• Maximizar el valor de vida del cliente Fidelizando a clientes potencialmente rentables.
• Aumentar la satisfacción de los clientes potencialmente rentables.
• Reducir el abandono de clientes potencialmente rentables.
• Predicción de valor de vida de: • Clientes • Empleados • Alumnos • Franquicias
Fideliza tus clientesMás valiosos!
HOY PREDICCIÓN
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Optimizaciónde PreciosUsá Machine Learning para definir el precio correcto para cada uno de tus clientes.
Aumentá tus ventas con personalización a nivel de cliente.
Nuestro modelo analiza las características de tus clientes y su comportamiento histórico ante cambios de precios para predecir el precio óptimo para cada uno de ellos, maximizando los ingresos totales de tu empresa.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Predecir el comportamiento de compra o declinación de un cliente para distintos niveles de precio.
• Realizar campañas de descuentos y promociones personalizadas para cada uno de tus clientes y para todos los productos de tu cartera.
• Aprovechar oportunidades tanto de incremento como decremento de precio para maximizar los ingresos de tu empresa.
• Maximizar los ingresos totales, detectando necesidades de descuentos y aprovechando oportunidades para incrementos de precio.
• Optimización de precios de: • Productos • Servicios • Promociones
Ajusta tus descuentospara cada cliente!
-15%
PRECIO DE LISTA
+5%
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
ScoringCrediticioUsá Machine Learning para predecir default de pagos por cliente y definir el límite crediticio.
Aumentá tus ventas a partir del crédito en clientes pagadores.
Nuestro modelo analiza el comportamiento histórico y las características de los clientes para predecir la probabilidad de falta de pago.
¿Para qué? Resultados esperados Casos de negocio
• Aumentar el límite crediticio en clientes con buen comportamiento de pago para no perder oportunidades de venta.
• Reducir el monto de deudores incobrables.
• Acelerar el tiempo de análisis de cada cliente.
• Minimizá las pérdidas por default de clientes
• Aumentá las ventas en clientes pagadores.
• Predicción de default de: • Consumidores finales • Consumidores potenciales • Distribuidores
No pierdas oportunidadesPara vender mas a cuenta!
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
Aumentá tus ventas o reducí costos utilizando modelos de Machine Learning.
Diseñamos, desarrollamos y ponemos en funcionamiento modelos de Machine Learning para acelerar la toma de decisiones.
1) Diseño de Modelo 2) Desarrollo 3) Puesta en Producción
• Definición del caso de negocio.
• Análisis de situación actual del proceso.
• Análisis de datos disponibles.
• Análisis de infraestructura tecnológica.
• Puesta en común y validación del diseño.
• Obtención, limpieza y control de calidad de datos.
• Enriquecimiento con datos externos.
• Entrenamiento de modelos de Machine Learning y selección del modelo óptimo.
• Implementación y automatización del modelo para realizar predicciones y re-entrenamientos a demanda.
• Disponibilización de las predicciones vía api y/o dashboard.
100% personalizado
DISEÑO DEMODELO
PUESTA ENPRODUCCIÓN
DESARROLLO
ModeloAD HOCUsá Machine Learning para resolver un problema específico de tu negocio.
Resolvé problemas de negocio con Machine Learning
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