Analítica avanzada
de datos y Big Data

Descubra patrones, realice predicciones
y obtenga recomendaciones

Las aplicaciones de analítica avanzada son aquellas basadas en el uso de las técnicas de la ciencia de datos (Data Science) para dar respuesta a cuestiones y necesidades estratégicas concretas sobre un área funcional específica de tu organización

A la hora de afrontar un proyecto de analítica avanzada
necesitamos tener claras cuáles son las preguntas
que queremos responder

  • ¿Cuál va a ser la demanda de mis productos en los próximos 6 meses?
  • ¿Cuándo será el mejor momento para aprovisionarme?
  • ¿Cuáles van a ser mis costes y mi ebitda?
  • ¿Dónde debo ubicar mis puntos de venta?
  • ¿Cómo planifico la logística en función de mis previsiones de demanda?
  • ¿Cómo distribuyo mis productos dentro de mi establecimiento?
  • ¿Cuál va a ser la acogida de mi nuevo producto en el mercado?
  • ¿Qué productos similares a los de las imágenes que me envían mis clientes tengo en mi catálogo?
  • ¿Quiénes son mis mejores clientes, aunque todavía no tenga historial de negocio con ellos?
  • ¿Por qué algunos clientes son inmunes a mis campañas y cómo podría acceder a ellos?

Factores críticos para lanzar un proyecto
de Analítica Avanzada en tu empresa

  • Que ya exista un elevado nivel de madurez en la implantación actual de Business Intelligence.
  • Que podamos asegurar la calidad de la información.
  • Que exista en la organización una cultura basada en la gestión por indicadores.
  • Pensar en términos de aplicaciones, y no de tecnología, con la formulación de una pregunta objetivo clara a la que dar respuesta.
  • Que los proyectos se esponsoricen desde el nivel estratégico de la organización, con objetivos claros de negocio y fuerte implicación de la dirección y del resto de departamentos.
  • Y, por último, al tratarse de proyectos con un alto componente creativo, se requiere de un equipo de trabajo muy cualificado, cohesionado y colaborativo que reúna los tres perfiles necesarios para la aplicación exitosa de la Ciencia del Dato. A saber, el tecnológico, el matemático-estadístico y el expertise en la materia funcional específica.

Aplicaciones de Analítica Avanzada en la empresa



Caracterización y segmentación de clientes
  • Identificación y obtención de patrones de clasificación de clientes mediante criterios complejos, por ejemplo segmentación de clientes ABC (oro, plata, bronce)
  • Técnicas: Análisis clúster, tablas de contingencia, análisis de lenguaje en redes sociales, etc.
  • Modelos de propensión
  • Determinación de variables que inducen a determinados comportamientos, como puede un modelo de propensión para detectar los clientes que con mayor probabilidad se darán de baja de un servicio.
  • Técnicas: Modelos de regresión, árboles de decisión, análisis factorial, etc.
  • Estudios de satisfacción
  • Sondeos integrados en un modelo de comportamiento para su análisis, como podría ser un estudio de clima laboral.
  • Técnicas: Encuestas, métodos cualitativos, Delphi, etc.
  • Análisis predictivo
  • Predicción de magnitudes basados en modelos complejos, como por ejemplo la determinación de las necesidades de stock basadas en una predicción de la demanda
  • Técnicas: Modelos de regresión, análisis de series temporales, análisis de tendencias, etc.
  • Sistemas de recomendación
  • Recomendación de compras o consumo de productos y servicios al cliente o consumidor final, como por ejemplo recomendaciones tipo “otros clientes también compraron…”
  • Técnicas: árboles de decisión, redes neuronales, random forest, etc.
  • Identificación de patrones de comportamiento
  • Determinación de mapas de calor, por ejemplo para predicción de movimientos y comportamientos
  • Técnicas: IoT, Búsqueda de correlaciones y tendencias

  • Contamos con una metodología propia con detalle de actividades,
    fases y entregables, cubriendo todo el ciclo de vida del proyecto

    uno

    CONCEPCIÓN

    Definición de hipótesis

    Identificación de las fuentes de datos

    servicios externalizados

    CONSTRUCCIÓN

    Construcción del modelo de datos
    Exploración y entendimiento de los datos

    Construcción del modelo analítico y refinamiento

    tres

    PUESTA EN MARCHA


    Validación final e Integración en el sistema objetivo

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