Artículo publicado por Fintech News el 22 de Diciembre 2020. Accede aquí a la versión original.
Los Modelos de Propensión son una herramienta empresarial innovadora que estima la probabilidad de comprar de un cliente a través del reconocimiento de patrones de comportamiento.
inAtlas desarrolla modelos de propensión a compra, un sistema de Inteligencia Artificial que proporciona algoritmia de cross-selling y recomendaciones para la fidelización y la prevención de fugas de clientes.
Los modelos de propensión de compra evalúan y estiman la probabilidad de compra de los clientes gracias a la utilización de la Analítica Avanzada, Inteligencia Artificial y Machine Learning. Estos modelos mejoran los resultados tradicionales, optimizan la inversión y permiten centrarse en actividades con buen retorno, mayores ventas y oportunidades a la vez que mejoran la experiencia del cliente a lo largo del ciclo de vida del negocio.
Cada interrelación que realiza un cliente o usuario queda registrada en datos desarticulados que, por si solos, no tienen significado, aunque, bien gestionados, aportan una información de valor acerca de las empresas y de los clientes sobre sus conductas. Estas interacciones con las empresas son geolocalizadas en tiempo y forma, permiten segmentar a esos clientes, aplicarles modelos algorítmicos e identificar patrones de conductas que predigan la probabilidad de compra. Las relaciones bidireccionales establecidas entre cliente-empresa han de ser aprovechadas para mejorar la experiencia de cliente y que las empresas les ofrezcan acciones, productos o servicios personalizados (gracias al análisis de la información obtenida de los datos).
Los resultados obtenidos son unos resultados vivos y dinámicos en función del tiempo y de la situación. Cuantas más variables e ítems actualizados se analicen, entrecrucen y combinen se extraerán resultados más precisos que preverán, con anticipación, las posibles decisiones de los clientes. inAtlas, gracias a la labor continua de sus Data Scientists desarrolla modelos de propensión a compra, para diversos sectores empresariales con la finalidad de ofrecer a sus clientes el mejor soporte para el diseño de sus campañas de captación de nuevos leads y estrategias de venta cruzada. Este modelo trabaja a partir del reconocimiento de patrones de comportamientos y tendencias de los clientes activos y potenciales en el tiempo y en el territorio.
Emplea Big Data e indicadores de tendencias para analizar patrones de comportamiento de los consumidores sobre parámetros propios y de fuentes públicas: demografía, ubicación, mercado de consumo, estado socioeconómico, indicadores de precios inmobiliarios, etc. Sobre dichos patrones, señala la directora general, Silvia Banchini “han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial que proporciona algoritmia de cross-selling y recomendaciones para la fidelización y la prevención de fugas de clientes, estableciendo modelos predictivos y prescriptivos que ayudan a las empresas a crecer de forma más rápida y segura”.
inAtlas ofrece soluciones estratégicas empresariales basadas en la Location Analytics y dispone de una amplia gama de servicios de Normalización y Geodificación, Enriquecimiento de la Base de Datos, Venta de Datos y Análisis Predictivo. En cuanto al Análisis Predictivo, diseña informes de ubicación personalizados y generados en línea, con información actualizada continuamente y KPI disponibles. Informes, bajo demanda, con indicadores personalizados que se adaptan a las necesidades de los clientes: desde tipo de actividad , facturación y geolocalización, demografía empresarial, competidores, ranking de sectores de actividad, Mix comercial y de servicio, GLA (área bruta arrendada), Mercado de consumo (residentes y trabajadores) gasto por persona (12 productos básicos) en área de influencia, nivel socioeconómico…
Los modelos predictivos se han ido incorporando a la estrategia empresarial y rutina de empresas de todos los sectores. Estos favorecen la aparición de modelos que pronostican y generan valor y conocimiento a partir de los datos analizados, que con la pericia necesaria esgrimen la información para la toma de mejores decisiones, emprender o implementar acciones contundentes e innovadora y que revierten en una reducción de coste, un incremento del volumen de negocios y la consecución de los objetivos y metas establecidos en su estrategia de expansión y diversificación empresarial.
En palabras de Banchini “son una herramienta estratégica e innovadora en las empresas porque agiliza y simplifica la toma de decisiones, posibilita anticiparse al futuro, detecta zonas de oportunidad y proporciona una visualización de los datos muy fácil y atractiva a través de mapas territoriales”. Al analizar con detalle múltiples parámetros, en tiempo real, es posible descifrar desafíos y escenarios más complejos en un mercado repleto de continuas fluctuaciones y necesidades variables. Las empresas, que apuestan por esta herramienta, anticipan y establecen tendencias y patrones predictivos de planificación, claves para reducir el riesgo y optimizar resultados.