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La analítica avanzada se basa en la aplicación de métodos estadísticos y matemáticos para la obtención de predicciones, a partir de los datos de la compañía y datos de fuentes externas, que permitan la toma de decisiones antes de que los hechos sucedan.

analítica avanzada gráfica

Dentro de la familia de analítica avanzada, podemos identificar tres tipos de proyectos diferentes. Todos ellos adaptables a las necesidades y situaciones del cliente.

 

 

Previsón

previsiónOBJETIVO:
· Lograr previsiones de demanda con la mayor precisión.
· Identificar y caracterizar los tipos de clientes existentes.
· Conseguir una segmentación activa desde un punto de vista de la empresa.
SOLUCIÓN:
· Analizar el histórico de transacciones, añadir nuevas fuentes de datos y aplicar modelos matemáticos.
· Mayor retorno de las acciones dirigidas, mediante una adecuación mayor a las características de cada segmento.
VALOR:
· Capacidad de optimización de precios.
· Gestión de recursos más eficaz.
· Administración de compras y stocks más efectiva.

 


 

Clusterización

clusterizaciónOBJETIVOS:
· Identificar los clientes según diferentes criterios, para asociarlo a diferentes acciones.
SOLUCIÓN:
· Aplicación de algoritmia no supervisada, a los perfiles de clientes e históricos de venta.
VALOR:
· Cross-selling.
· Identificación de fuga de clientes.
· Optimización de campañas comerciales.

 

Valoración del riesgo

valoración riesgoOBJETIVOS:
· Identificar situaciones futuras, que pueden suponer un riesgo para la compañía.
SOLUCIÓN:
· Aplicación de algoritmia que nos aporte respuestas cuantitativas del riesgo que puede suponer por su perfil un cliente, máquina o recurso, a partir del histórico de incidencias.
VALOR:
· Posibilidad de fraude o impago.
· Probabilidad de avería en maquinaria.
· Probabilidad de ausentismo laboral.