Analizando desde fuera vuestra empresa, y con algo de experiencia en empresas similares, es muy posible que aunque aplicar modelos de inteligencia artificial a vuestros proyectos suene muy cool, ahora mismo os encontréis en otro punto. Básicamente como el 99% de nuestras pymes.

Los datos de distintas fuentes y de distintas naturaleza os acechan por aquí y por allá, y es posible que vosotrxs estéis también en ese proceso de poner un poco de orden en este entramado.

Y no es un tema trivial, puesto que unos buenos cimientos de vuestros datos os pueden permitir, además de ahorraros muchísimo tiempo y dinero, sentar unas bases sólidas para que el dato os permita diseñar a futuro el diseño de mejores estrategias y una toma de decisiones inteligente.

En esta fase, además de «poner orden», optimizar la calidad, unicidad y gobernabilidad del dato, os permitirá además automatizar algunos procesos que no generan ningún valor para el equipo, como la generación de informes periódicamente, que se pueden realizar a golpe de click. En esta fase también es donde resulta muy necesario el diseño de cuadros de mando efectivos, sencillos e intaractivos, que os permitan tomar las mejores decisiones de una manera intuitiva, indagar en las desviaciones de vuestros principales kpis y monitorizar vuestros procesos, internos y externos.

Pero como ya os imaginaréis… en los proyectos que abordamos nuestro valor añadido no está en ordenar y automatizar exceles y csv´s. 

· Segmentación estratégica. Podremos segmentar a nuestros clientes en base a motivaciones similares, al tipo de servicios que requieren de Gaursa o al uso que hace del vehículo. En el caso de clientes empresas este tipo de análisis también nos resulta súper relevante y nos permite conocer mucho mejor las motivaciones detrás de cada segmento, para no ofrecer a una startup tecnológica furgonetas, sino nuestros servicios de renting a su ceo en la estrategia de email marketing.

· Análisis del ciclo de vida y life time value del cliente. Aunque esto seguro que ya lo hacéis, ¿verdad? Lo que quizás no hagáis es utilizar para ello métodos analíticos y técnicas de 

· Técnicas de cross-selling y up-selling. ¿Es verdad ese «mito» de que las opciones más caras cuando compramos un coche nos las ofrecen al final, cuando ya estamos cansados de pensar y nos resulta más sencillo decir a todo que sí? No sabemos si es un mito, pero lo que no es un mito es que la matemática y las técnicas de machine learning nos ayudan a descubrir qué productos son comprados conjuntamente con mayor frecuencia, o cómo podemos aumentar el precio del ticket medio.

· Modelos de predicción de la demanda, optimización de stocks

Y así podríamos seguir…

Una buena analítica de datos nos permite avanzar de manera mucho más eficiente en el proceso de conocer a nuestros clientes.

telecomunicaciones, hemos detectado posibles oportunidades que podríais estar pasando por alto. Por eso, queremos regalaros algunas de nuestras mejores ideas en las que quizás, ya estéis trabajando, y otras, que probablemente ni siquiera os hayáis planteado.

Al lío, que el tiempo es oro.