Inteligencia Artificial y Modelos Matemáticos para Áreas de Negocio

Sub Servicios

Optimización de Turnos

Predicción de Demanda

Segmentación de Clientes, Ejecutivos, etc.

Estimación del ciclo de
vida de los Clientes

Detección de patrones anormales de comportamiento y monitoreo

Otros casos
de predicción

De qué se trata este servicio

Optimización de los procesos y decisiones de un área usando técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Modelos Matemáticos/Estadísticos, para lograr una toma de decisión y alocación de recursos rápida, exacta y a bajo costo, usando datos.

¿Cuáles son los beneficios de aplicar este servicio en la empresa?

• Insights inmediatos de la operación
• Toma de decisión automatizada
• Bajos Costos
• Mayor ROI del gasto operacional

¿Dónde nace esta necesidad?

Las técnicas modernas de análisis avanzados de datos usando Machine Learning y AI permiten al software moderno tomar decisiones de forma altamente optimizada, incluso igual o mejor que cómo lo haría un humano. Empresas de todo el mundo están aprovechando esta nueva capacidad para ganar una ventaja competitiva en sus mercados y bajar costos de operación de forma exponencial.

1.

Optimización de turnos

En qué consiste

Los modelos de optimización de turnos buscan calzar de mejor manera la demanda de atención con la oferta. Actualmente la planificación de turnos suele ser una tarea manual, que por su naturaleza compleja asociada a la cantidad de posibilidades y el cumplimiento de la legislación laboral tiende a ser poco óptima. Un modelo matemático permite realizar la asignación de la mejor forma posible a través primero de una estimación de la demanda de atención y luego la asignación de las personas. Una variación del modelo permite determinar los mejores perfiles en tipo (part-time y full-time) y cantidad de cada uno que optimiza el calce entre oferta y demanda.

Beneficios del servicio

Disminución de Costos, Aumento de niveles de servicio e Ingresos, Mejor distribución de los turnos, cumplimiento legislación laboral.

Ejemplo práctico

En la industria de Retail, desarrollamos un modelo de asignación de turnos. Se realizó un piloto real en una tienda durante un mes y se logró disminuir el costo en un 30% y aumentar las ventas en un 15%. La implementación se detuvo por gestiones del sindicato de trabajadores.

2.

Predicción de demanda

En qué consiste

Los modelos de Predicción de Demanda permiten alimentar otros modelos de toma de decisiones que impactan la asignación de recursos, ya sean personas (en modelos de asignación de turnos y similares) o productos (inventario, recursos, etc.). El servicio considera entender la problemática, revisar un periodo de tiempo significativo para el problema a resolver y desarrollar un modelo de predicción acorde a la problemática y datos disponibles.

Beneficios del servicio

Estimación más precisa de la demanda futura, mejores modelos de asignación de recursos y gestión de inventario, reducción en los niveles de seguridad.

Ejemplo práctico

En la industria de retail hemos desarrollado un modelo de predicción de la demanda de atención, con una certeza de 90%. Este modelo alimenta otro modelo de optimización de turnos de personas para mejorar la atención.

3.

Segmentación de Clientes, Ejecutivos, etc.

En qué consiste

Los modelos de segmentación permiten identificar subconjuntos de personas/elementos que comparten características similares y son disímiles de otros grupos con el fin de tener una mayor comprensión y diseñar estrategias personalizadas para cada grupo. El servicio considera entender la problemática, relevar los datos necesarios, crear de forma iterativa un modelo de segmentación que busque dar respuesta a la problemática planteada.

Beneficios del servicio

Mejor entendimiento de los clientes/ejecutivos/Etc., detección grupos particulares y características especiales, capacidad de desarrollar campañas/comunicaciones más segmentadas.

Ejemplo práctico

En la industria de la Entretención construimos un modelo de segmentación de los jugadores. Una de las conclusiones interesantes fue que el grupo de mejores jugadores, considerado homogéneo, en realidad estaba compuesto por dos tipos de jugadores completamente distintos, que a nivel de indicadores agregados se veían igual, pero que al ver el detalle eran muy disímiles entre si. Esto permite un mejor diseño de estrategias comerciales para los clientes.

4.

Estimación del ciclo de vida de los Clientes

En qué consiste

Los modelos de ciclo de vida de los clientes buscan entender y medir el proceso que viven los clientes al interior de la organización. Existen distintos focos para estos modelos, uno es obtener una estimación del valor futuro de un cliente (VAN), otro es entender como evoluciona la probabilidad de fuga, otro es entender como se comportan las permanencias en distintos grupos, etc. El servicio considera levantar y entender la problemática, relevar los datos necesarios, desarrollar un modelo en conjunto y dar soporte.

Beneficios del servicio

Tener una medida del valor futuro del cliente no sólo pasado, mejor segmentación de los clientes con miras a futuro, mayor comprensión del ciclo de vida de los clientes en la organización.

Ejemplo práctico

En la industria financiera hemos desarrollado modelos de estimación del VAN de los distintos grupos de clientes de acuerdo a sus características particulares. Esto permitió pasar de una segmentación de clientes basada sólo en el stock (AUM) a un modelo basado en el potencial de un cliente (tradicionalmente los clientes con stock alto son de mayor edad, cercanos a la jubilación y/o deceso, y se pierde la gestión de clientes jóvenes con alto potencial que tienen baja AUM dada su edad).

5.

Detección de patrones anormales de comportamiento y monitoreo

En qué consiste

Los modelos de detección de patrones anormales se basan en la estimación del comportamiento normal de un proceso, con el fin de definir alertas y patrones que señalen un comportamiento anormal. Esto permite el monitoreo diario y automático de los procesos para la generación de alertas que permitan una reacción temprana y proactiva ante problemas. El servicio considera todo el proceso desde el levantamiento de la necesidad hasta la puesta en marcha del proceso de monitoreo.

Beneficios del servicio

Monitoreo proactivo de procesos, alertas tempranas, mayor capacidad de detección, corrección de errores más agil.

Ejemplo práctico

En la industria financiera hemos desarrollado un proceso de monitoreo de los movimientos diarios de la organización, con el fin de detectar todos aquellos que podrían ser considerados anormales para un análisis oportuno y rápido de potenciales problemas. Esto permite una acción más rápida (y de mayor valor) que en el proceso tradicional que a veces se demoran meses en encontrar errores (y la corrección es mucho más complicada).

6.

Otros casos de predicción

En qué consiste

Todos los modelos de estimación/predicción generan la oportunidad de reemplazar y/o complementar el trabajo humano con soluciones basadas en datos que pueden tener mejores resultados en periodos de tiempo más cortos. Existen diversas aplicaciones (fuga de clientes, clasificación de clientes, etc.) donde estos modelos generan valor.

Beneficios del servicio

Automatizar procesos o decisiones, reemplazar y complementar trabajo humano, habilitar nuevos o mejorados procesos.

Ejemplo práctico

En la industria de Entretención desarrollamos un modelo de estimación de la demanda perdida generada cuando los jugadores van al casino y no pueden tener su nivel de juego óptimo. Esto permite tomar acciones orientadas a disminuir esta pérdida de demanda.

¿Por qué somos expertos en Inteligencia Artificial y Modelos Matemáticos para Áreas de Negocio?

Aprendizaje de Máquina es una de las tecnicas fundamentales del estudio de análisis de datos, y es una disciplina que ha visto mucha innovación estos útimos años. Gracias a nuestra colaboración con la Universidad Católica y nuestra pasión por aprender, hemos desarrollado modelos de Machine Learning para varios de nuestros clientes, con resultados muy interesantes.

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