segmentación con inteligencia artificial

Caso real de segmentación de clientes con ia

 

Dos ejemplos concretos de empresas que han conseguido sacar el máximo provecho de la inmensa cantidad de información de sus clientes.

SEGMENTACIÓN CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

CASO REAL DE SEGMENTACIÓN DE CLIENTES CON IA

 

Dos ejemplos concretos de empresas que han conseguido sacar el máximo provecho de la inmensa cantidad de información de sus clientes.

segmentación de clientes

Cómo identificar los clientes más estratégicos aplicando la inteligencia artificial en el análisis de los tickets de compra

CADENA DE TIENDAS

Una red de tiendas con mas de 1900 ubicaciones, algunos de ellos propios pero la gran mayoría licenciadas y franquiciadas con diferentes sistemas administrativos.

Muchas tiendas tenían ventas abajo del promedio y las promociones genéricas de la red no entregaban el resultado esperado, generando frustración y problemas para retener al Franquiciado.

DESAFÍO 

Integrar las informaciones de todas las tiendas con información de tickets unitarios de venta a consumidor, en formatos y sistemas diferentes.

Capacidad organizacional de desarrollo de múltiples propuestas en paralelo sin incrementar el costo operativo.

SOLUCIÓN

Fueron obtenidos 4 segmentos totalmente diferente de tiendas, según los hábitos de compra y consumo de sus clientes. El análisis multivariado consideró aspectos tales como día de la semana, hora del día, valor del ticket, productos adquiridos, cantidad de unidades por producto, formato de empaque, precio y margen unitário.

Se rediseñaron procesos, estructura organizacional, perfiles y herramientas de gestión digital para multiplicar la capacidad del equipo central.

Como resultado del trabajo, fue posible optimizar el portafolio de productos, promociones y hasta el uso del espacio dentro de las tiendas, mejorando sustancialmente el desempeño por ubicación y la satisfacción del franquiciado.

AEROLÍNEA

Las aerolíneas recolectan una gran cantidad de información demográfica, financiera y hábitos de uso de viajes, tales como fechas, destinos, número de pasajeros, motivo del viaje, tiempo de permanencia, entre otros datos.

Los segmentos y ofertas utilizados en el mercadeo de sus productos eran  sin embargo definidos a priori (ej. oferta vacacional) y luego intentaban encajar los clientes en las ofertas.

DESAFIO

Definir segmentos de consumidores de mayor valor y rentabilidad por período del año con sus perfiles, hábitos y preferencias sin sesgo del equipo de mercadeo.

Desarrollar la capacidad organizacional de implementación de múltiples propuestas de valor por período del año (una para cada segmento), SIN incrementar el costo de operación.

SOLUCIÓN

Fueron identificados grupos de clientes 8 veces más atractivos que el promedio, por temporada del año.  Estos clientes viajaban tanto por negocios como por placer.

Rediseño de todos los procesos de gestión interna y modelos de contratación de agencias y proveedores de servicios, estructura organizacional, perfiles y herramientas digitales de gerencia y control de proyectos.

Esos segmentos son ahora descritos detalladamente para facilitar el desarrollo de Propuestas de Valor más atractivas que como consecuencia, son más fáciles de vender sin descuentos.

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Con la Inteligencia Artificial podemos personalizar las ofertas por segmento con el objetivo de aumentar la relevancia de las Propuestas de Valor.

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Aplicación de Inteligencia Artificial en la segmentación de clientes

Illumr nos ayuda a descubrir secretos en “cajas negras” de datos de grandes fabricantes y retailers

  • Illlumr aprovecha su experiencia acumulada obtenida de la investigación académica de Machine Learning  y desarrollo de redes neuronales profundas para ofrecer soluciones ajustadas a la necesidad de nuestros clientes.
  • Consigue abrir las llamadas “Cajas Negras” donde se esconden infinidad de datos aislados, que sólo podrán hacer sentido al relacionarlos unos con otros en contextos específicos.
  • Segmentación de Shoppers y Clientes
  • Desarrollo de Promociones Efectivas
  • Programas de Retención – Lealtad
  • Optimización de la Planifiación de la Demanda
  • Reducción de inventários
  • Reducción de la Pérdida y Fraude
  • Reducción del tiempo de espera del Shopper en filas de pago
  • Optimización del surtido en días y horas específicas
  • Determinar el costo real de cada producto, considerando todos los gastos directos e indirectos.
  • Maximizar la alineación entre canales online y físicos.
  • Optimizar los equipos de distribución y logística de entrega en días y horas pico.
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