© 2024 Todos los derechos reservados por e-CENS
Menú
Su organización cuenta con una gran cantidad de datos: actividad del sitio web, datos demográficos, aplicación, backend, tienda, etc. ¿Se pregunta a sí mismo y a su equipo qué atributos clave impulsan el comportamiento deseado? ¿Qué datos son supercríticos para entender las respuestas de los clientes? ¿O qué datos son intrascendentes y no le ayudarán a conseguir más ventas?
¿Quiere anticiparse al próximo movimiento de sus clientes y prospectos? ¿Puedes estar ahí cuando todavía lo están pensando? Vale la pena ser proactivo. Ser un vendedor de consideración temprana aumenta sus posibilidades de promover una acción o una venta 15 veces o más frente a los que llegan tarde.
Controle el futuro con el análisis predictivo y la gestión de los datos sin depender de equipos de analistas y gestores.
Aceleración del tiempo hasta los resultados
¿Cuántas veces ha tenido grandes esperanzas en los experimentos que estás llevando a cabo sólo para encontrarte con que no hay elevación? ¿Cuántos meses y semanas se han perdido? ¿Cuál fue el coste de la oportunidad perdida?
Si sus analistas no tienen experiencia en la creación de los modelos que usted necesita, puede que les lleve un tiempo averiguar qué herramientas y técnicas de modelado deben utilizar en situaciones concretas. Y si no practican la gestión de datos avanzada, es posible que necesiten formación sobre las herramientas más recientes o de nicho fuera de su especialización.
Cubrimos el vacío de experiencia de su equipo y aceleramos el aprendizaje colectivo y el tiempo de obtención de resultados.
La precisión de la modelización varía mucho si se trabaja con modelos más amateurs o con modelos construidos por expertos. Además de utilizar el modelo adecuado, los datos correctos y las herramientas adecuadas, los conocimientos necesarios van más allá de la ciencia de los datos.
Tenemos en cuenta los factores macroeconómicos que afectan a su empresa, al sector y a la economía en su conjunto para realizar predicciones más precisas.
El futuro no siempre es una línea recta que se deriva de los acontecimientos pasados. Algunas acciones futuras no tienen pasado: el comportamiento anticipado no tiene referencias pasadas. La construcción de los modelos sin historial requiere los conocimientos y la experiencia más avanzados en gestión de datos, raramente disponibles en la empresa.
Le ayudamos a afrontar los retos del futuro sin importar la historia.
La fuerza de e-CENS radica en sus conocimientos y en su servicio al cliente, saben exactamente en qué punto de madurez se encuentra usted como cliente y pueden orientarle sobre cómo pasar al siguiente nivel.
Mis objetivos eran conseguir una empresa que pudiera hacer la solución por mí, de modo que tuviera una GA precisa y la capacidad de informar con exactitud sobre lo que estaba sucediendo.
e-CENS fue capaz de satisfacer mis necesidades de una manera que pude entender.
e-CENS ofrece servicios de modelado predictivo de principio a fin para la adquisición y retención de clientes y cualquier otra función clave de su organización. El proyecto de ciclo completo incluye las siguientes etapas:
Dedicamos una cantidad considerable de tiempo a definir y perfeccionar los objetivos de la modelización para garantizar que el modelo ofrezca las respuestas y cumpla sus expectativas. En las organizaciones complejas, intervienen múltiples equipos y partes interesadas; nuestra experiencia trabajando en esta complejidad da como resultado un producto final más utilizado y aceptable.
Nuestros clientes globales suelen tener múltiples conjuntos de datos de millones de registros entre los que elegir, lo cual es una buena y una mala noticia. Por un lado, estamos obligados a encontrar variables que expliquen el comportamiento resultante que hay que predecir. Por otro lado, ¡aún no se ha descubierto qué variables son!
Los datos son bastante crudos por naturaleza y necesitan una estructuración, una limpieza, una normalización y un masaje general importantes para poder utilizarlos. El tiempo que requiere este paso suele disuadir a los analistas que pueden preferir un trabajo más analítico. Desgraciadamente, también impide que la organización utilice quizá los datos más desordenados pero más valiosos para predecir el futuro.
Comenzamos revisando las variables disponibles, escogiendo las adecuadas, y completando el muestreo aleatorio y las pruebas de datos al azar. Traemos un conjunto aleatorio de datos con respuestas predeterminadas y lo probamos en la caja de pruebas. Comenzamos con varios modelos potencialmente adecuados que sabemos que pueden ser predictivos dado su sector, su caso de uso y los datos disponibles.
La ciencia de la modelización predictiva también requiere saber qué modelos dan lugar a la mayor precisión y tienen el potencial de optimización a medida que se producen más aprendizajes. Seleccionamos y combinamos varios modelos para ofrecerle la mayor precisión de predicción, lo que se traduce en una entrega de proyectos más eficiente. Puede incluir modelos de regresión, árboles de decisión, redes neuronales, modelos de marketing mix, etc.
La entrega inicial puede dar lugar a una elevación, pero la mayor precisión llega después de que el modelo pueda aprender y someterse a múltiples optimizaciones. En esta fase intentamos responder a la pregunta: “si añadimos más puntos de datos, ¿cómo mejoraría la precisión?” Si los datos añadidos no suponen un aumento de las ganancias, es el momento de someter el modelo a un test de stress.
Lo más difícil en la entrega de proyectos es esperar y dejar que los modelos recojan suficientes datos para determinar su precisión y sus lagunas. Hacemos funcionar los modelos durante un par de meses para recoger suficientes datos. Por lo general, nuestros clientes necesitan modelos con una precisión superior al 80%. Al final, aplicamos los cambios finales para aumentar la precisión, como afinar los datos, cambiar el modelo o añadir más o diferentes variables.
Nuestro equipo trabajará con cualquier herramienta de análisis avanzado que su organización utilice actualmente o podría recomendar la compra de tecnología de apoyo. Si no tienes ninguna, utilizamos múltiples herramientas como R, Hadoop, SAP Hanna y otras y aplicamos los conocimientos de Python según sea necesario.
La modelización predictiva no es un proyecto de una sola vez: no se puede establecer y olvidar. Tendrá que invertir en la evolución del modelo.
El desarrollo inicial del modelo inicia el ciclo de madurez y el eventual declive de la precisión. Con el tiempo, a medida que su empresa y su entorno cambian, usted lanza nuevos productos o retira los antiguos, o sus objetivos y KPI cambian. Algunas empresas cambian más rápido que otras, pero todos los modelos acaban necesitando revisiones y actualizaciones.
Podemos perfeccionar, actualizar y reciclar sus modelos para prolongar el impacto de sus grandes inversiones.
¿Le gustaría ir un paso por delante de sus clientes y competidores?
¿Quiere pasar del marketing reactivo al proactivo?
