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Análsis de clientes: ¿Cómo satisfaccer las necesidades en constante evolución de sus clientes con información predictiva?

Análisis de Clientes ¿Cómo satisfacer las necesidades en constante evolución de sus clientes?

En el mercado actual cada vez más globalizado y competitivo, los clientes tienen más opciones que nunca a su disposición. Muchos analistas y periodistas, de hecho, lo llaman una "economía del cliente". La atracción de clientes de forma asequible y el cumplimiento de sus expectativas en selección, precio, calidad y servicio son esenciales para una estrategia de valor para el cliente. No obstante, es igualmente importante identificar y conservar los clientes rentables e incrementar su valor en el transcurso del tiempo. Esto requiere la capacidad de anticiparse a las necesidades del cliente y presentar ofertas atractivas de una forma correcta y en el momento oportuno. Las empresas que puedan hacerlo serán las que prosperarán en la economía del cliente

Lo invitamos a ver ésta presentación para mostrarle:

• Cómo desarrollar relaciones con mayor intimidad de los clientes

• Cómo anticiparse a los cambios en las actitudes y preferencias del cliente

• Cómo crear campañas de Marketing más eficaces y rentables utilizando minería de datos

• Cómo utilizar la minería de datos, estadísticas y gestión que pueden crear perfiles predictivos

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Análsis de clientes: ¿Cómo satisfaccer las necesidades en constante evolución de sus clientes con información predictiva?

  1. 1. En un planeta inteligente, cada uno está conectado con todo. Como resultado, enfrentamos - Una explosión de datos - Una sociedad hyper-conectada - Una creciente demanda de los clientes - La presión de innovar constantemente
  2. 2. Modelar la toma de decisiones proveniente de la información Area de Mejora - Conomiento del Cliente Clientes Operaciones Ventas Mercado y competidores Recursos humanos Cadena de suministro Administración del riesgo Finanzas 73% 50% 49% 44% 43% 40% 38% 32%
  3. 3. Business Analytics Mejor comprensión de las tendencias, patrones y anomalías; adaptación a un ambiente cambiante; entendimiento de las necesidades de nuestros clientes; predicción de riesgos y oportunidades; maximizar la eficiencia operacional y visualización en un ambiente claro y flexible. Business intelligence Consultas, reportes, análisis, dashboards, planeación, modelado de escenarios, monitoreo en tiempo real y software predictivo. Performance management Planeación, presupuesto, pronósticos, modelado de rentabilidad, administración de la estrategia, consolidación y administración de la gestión. Predictive analytics Análisis de datos estructurados y no estructurados a través de minería de datos, modelado predictivo, y análisis de escenarios “what-if” . Risk management Regulación y políticas de cumplimiento, control financiero, riesgo operacional, control de IT y auditoría interna. Analytical decision management Integración automatizada de el análisis predictivo y reglas de negocio dentro de los procesos de negocio para la óptima toma de decisiones. 20%Reducción de la tasa de accidentes. FleetRisk Advisors
  4. 4.  Son una serie de técnicas que permiten descubrir patrones de comportamiento en grandes volúmenes de datos. Una definición más formal sería: ¿Que áreas? • Estadística • Inteligencia Artificial • Computación Gráfica • Bases de Datos El Data Mining es un proceso que permite extraer conclusiones confiables sobre las condiciones presentes y los eventos futuros, a través de la aplicación de métodos estadísticos, matemáticos y de reconocimiento de patrones. Gartner Group
  5. 5. ¿Cómo puedo capturar y analizar información acerca de mis clientes, prospectos o respecto a la satisfacción de mis empleados? ¿Cómo puedo predecir comportamientos y preferencias, de tal forma que pueda prevenir la deserción y el fraude, ó maximizar el resultado de mis campañas? ¿Cómo puedo tomar decisiones optimas en tiempo real o adelantarme a problemas potenciales, en vez de tomar decisiones cuando ya es demasiado tarde?
  6. 6. Atraer los mejores clientes Retener clientes rentables Aumentar el valor del cliente Gestionar el Riesgo Detectar y prevenir Incumplimientos “¿Cuál es el mejor próximo producto para un cliente?“ “¿Qué clientes tienen más probabilidad de abandonar?” “¿Qué actividades son potencialmente más fraudulentas?” “¿Qué clientes tienen más probabilidad de impagos?” “¿Qué clientes son los más rentables para mi negocio?”
  7. 7. Captura Predicción Acción … … Data Collection Decision Management Collaboration & Deployment Services Plataforma Información Statistics Text Mining Data Mining Capacidades predictivas para la toma de decisiones de manera continua hechas de manera confiable en sus resultados Tecnología única para el despliegue de resultados y metodologías que máximizan el impacto del análisis en la operación Recolección de información de diversas fuentes de datos
  8. 8. 9  Recolección de datos: SPSS Data Collection  Entrega una vista exacta de las actitudes de los clientes y sus opiniones  Análisis: SPSS Statistics  Manejo confiable de los resultados y decisiones  Pronósticos  Modelado Predictivo: SPSS Modeler  Extrae conocimiento para la toma de decisiones (estructurado y no estructurado)  Aplicación del análisis: Collaboration and Deployment  Maximiza el impacto analítico en la operación  Reglas de Negocio: Decision Management  Óptimiza la toma de decisiones Plataforma SPSS
  9. 9. “En un momento en el que las compañías ofrecen productos similares y usan tecnologías comparables, los procesos de negocios son de los últimos puntos de diferenciación restantes.” Tom Davenport, “Competing on Analytics”

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