Los datos deben ser entendidos como un activo en tu empresa, para estar en cabeza en el momento de ofrecer tus productos o servicios.
El análisis de datos es el proceso que tiene el objetivo de resaltar información útil en los datos, de sugerir conclusiones, y de dar apoyo a la toma de decisiones de un negocio o organización.
Con los distintos tipos de análisis somos capaces de:
- Entender mejor el negocio y la industria.
- Formular las preguntas adecuadas.
- Modelar los datos para entender el rendimiento del negocio en el pasado y en el presente, de manera que el comportamiento futuro pueda ser predicho. Esto lo hacemos aplicando técnicas estadísticas, de Data Mining y simulación, y buscando reglas y patrones escondidos en sus datos.
- Comprender los mejores y peores escenarios.
- Aplicando técnicas de modelización matemática, con arquitecturas «big data» o herramientas científicas, somos capaces de aislar las causas de un evento para así detectar más oportunidades de negocio en los ámbitos más prioritarios para el negocio.
Nuestra amplia experiencia en negocios y datos nos permite trabajar en dos direcciones:
- Formulamos las preguntas adecuadas y entonces buscamos los datos necesarios para contestarlas.
- Exploramos tus datos de manera integral para buscar las oportunidades de negocio que ahí se esconden.
A modo de ejemplo, podemos citar las siguientes aplicaciones o ámbitos:
- Análisis de recompra
- Segmentación de Clientes y Modelización RFM
- Optimización de la Adquisición y Retención de Cliente
- Modelos Up-Sell y Cross-Sell
- Análisis del Carrito de la Compra
- Técnicas de Recomendadores de Productos
- Optimización de Precios y Merchandizing
- Optimización de los Gastos de Envío
- Optmización de los Códigos de Descuento
- Detectabilidad de Productos
- Valor de Vida de Cliente (CLV) y Rentabilidad de Cliente
- Análisis de Cohortes
- ROI y Modelización de la Atribución
- Psicología y sentimientos del target potencial
- Detección y prevención de fraude
- Detección de anomalías
Un paso previo al análisis, es el de conseguir los datos de los que se dispone, auditarlos, limpiarlos y finalmente consolidarlos. Si parte de dichos datos no están disponibles, proponemos las mejores técnicas de implementación para comenzar a recolectarlos lo antes posible.
Para entregar estos servicios, disponemos de las mejores herramientas del mercado, tales como:
- R (#rstats)
- Python
- Knime, Rapidminer, SPSS, Clementine
- De hoja de cálculo o Excel a data product (Shiny, Dash, etc)
