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Recomendador de estrategias de marketing

El uso de técnicas de Machine Learning para la segmentación nos permite conocer los distintos tipos de clientes que tiene una empresa, lo que facilita el desarrollo de estrategias comerciales y de marketing más enfocadas a las necesidades o intereses específicos de la campaña.

Objetivos

Desarrollar estrategias personalizadas para cada grupo de clientes
Aumentar la precisión desde el estudio de gran cantidad de variables
Aumentar la precisión desde el estudio de gran cantidad de variables


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Desarrollar estrategias de marketing personalizadas es una tarea que necesita de grandes esfuerzos por parte de los departamentos implicados, y que requiere un gran conocimiento del cliente al que se va a dirigir, así como de los productos en los que está interesado. Las estrategias de marketing van a tener una mejor recepción cuanto más enfocadas a las necesidades e intereses del cliente estén. Desde LIS Data Solutions queremos proporcionar un mayor conocimiento del cliente mediante el uso de Inteligencia Artificial, aplicando técnicas de clusterización que permitirán un mejor desarrollo de las estrategias futuras.
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Qué hacemos

Trabajamos aplicando técnicas de Machine Learning, como algoritmos de clusterización (Aglomerative Clustering, K-Means…) sobre las distintas variables relevantes en el sector que estamos estudiando. Utilizamos distintas fuentes de datos para la selección de las variables que se van a incluir en la solución. Proporcionamos una herramienta que muestra los distintos grupos en los que se pueden dividir los clientes, así como las variables que los definen. También extraemos para cada grupo de clientes una serie de KPIs, previamente definidos, que nos permitirán enfocar una estrategia específica para cada grupo determinado por la clusterización.

Cómo lo hacemos

Selección y análisis de las variables

Aproximación del comportamiento de los clientes, conocer la calidad del dato y poder seleccionar de forma más acertada las variables sobre las que se va a realizar la clusterización. A este conjunto de datos se le realizará un proceso de ETL para que puedan ser comprendidos por el algoritmo.

Algoritmo de clusterización

Aplicaremos técnicas de Machine Learning para obtener una segmentación de los clientes en función de las variables seleccionadas previamente, adaptándonos a las necesidades especificas de cada grupo y al número óptimo en el que segmentar los datos.

Obtención de las características

Un análisis estadístico de las variables dentro de los clusters nos permitirá conocer sus características, así como las variables más determinantes para la segmentación. También extraeremos los KPIs que más relevantes para desarrollar una estrategia de marketing.

Despliegue y visualización
Toda la información de clientes, productos y variables externas se almacenará en un DataWarehouse, habilitaremos un cuadro de mandos que permitirá la visualización intuitiva de los datos para la toma de decisiones Data Driven a lo largo de la campaña de marketing.


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El uso de técnicas de Machine Learning para la segmentación nos permite conocer los distintos tipos de clientes que tiene una empresa, lo que facilita el desarrollo de estrategias comerciales y de marketing más enfocadas a las necesidades o intereses específicos de la campaña.

Objetivos

Desarrollar estrategias personalizadas para cada grupo de clientes
Aumentar la precisión desde el estudio de gran cantidad de variables
Facilitar el trabajo a los departamentos de marketing

Desarrollar estrategias de marketing personalizadas es una tarea que necesita de grandes esfuerzos por parte de los departamentos implicados, y que requiere un gran conocimiento del cliente al que se va a dirigir, así como de los productos en los que está interesado. Las estrategias de marketing van a tener una mejor recepción cuanto más enfocadas a las necesidades e intereses del cliente estén. Desde LIS Data Solutions queremos proporcionar un mayor conocimiento del cliente mediante el uso de Inteligencia Artificial, aplicando técnicas de clusterización que permitirán un mejor desarrollo de las estrategias futuras.

Qué hacemos

Trabajamos aplicando técnicas de Machine Learning, como algoritmos de clusterización (Aglomerative Clustering, K-Means…) sobre las distintas variables relevantes en el sector que estamos estudiando. Utilizamos distintas fuentes de datos para la selección de las variables que se van a incluir en la solución. Proporcionamos una herramienta que muestra los distintos grupos en los que se pueden dividir los clientes, así como las variables que los definen. También extraemos para cada grupo de clientes una serie de KPIs, previamente definidos, que nos permitirán enfocar una estrategia específica para cada grupo determinado por la clusterización.

Cómo lo hacemos

Selección y análisis de las variables

Aproximación del comportamiento de los clientes, conocer la calidad del dato y poder seleccionar de forma más acertada las variables sobre las que se va a realizar la clusterización. A este conjunto de datos se le realizará un proceso de ETL para que puedan ser comprendidos por el algoritmo.

Algoritmo de clusterización

Aplicaremos técnicas de Machine Learning para obtener una segmentación de los clientes en función de las variables seleccionadas previamente, adaptándonos a las necesidades especificas de cada grupo y al número óptimo en el que segmentar los datos.

Obtención de las características

Un análisis estadístico de las variables dentro de los clusters nos permitirá conocer sus características, así como las variables más determinantes para la segmentación. También extraeremos los KPIs que más relevantes para desarrollar una estrategia de marketing.

Despliegue y visualización
Toda la información de clientes, productos y variables externas se almacenará en un DataWarehouse, habilitaremos un cuadro de mandos que permitirá la visualización intuitiva de los datos para la toma de decisiones Data Driven a lo largo de la campaña de marketing.

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