Predicción de comportamiento de pago
Una fintech que emite tarjetas de crédito para empresas necesitaba saber qué clientes iban a pagar tarde — o no pagar — para que el equipo pudiera intervenir antes de que ocurrieran los defaults.
AI & Data Science Solutions
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Construimos soluciones de IA y Ciencia de Datos de última generación, y convertimos los resultados en accionables concretos que las empresas pueden poner a trabajar de inmediato.
Lo que construimos
Soluciones productivas a problemas reales — desde automatizar el trabajo diario hasta predecir lo que viene.
Cómo trabajamos
Desde la primera llamada a un sistema en producción
Un proceso claro y colaborativo — para que siempre sepas en qué punto estás y qué sigue.
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Descubrimiento
Aprendemos tu operación, tus datos y qué significa 'funcionar' en tu contexto. Partimos de tu situación real.
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Arquitectura
Diseñamos la solución adecuada para tu situación: qué construir, qué datos hacen falta y cómo se ve el éxito antes de escribir una línea de código.
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Construcción y validación
Desarrollamos de forma iterativa con tus datos y trabajando codo a codo con tu equipo, manteniéndote al tanto en cada paso para que nada te sorprenda al final.
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Despliegue e iteración
Lo llevamos a producción, lo integramos con tus flujos de trabajo actuales y seguimos mejorando a medida que tu negocio evoluciona. La entrega nunca es el final.
Problemas reales que resolvimos
Cada proyecto empieza con un problema de negocio. Algunos ejemplos de lo que resolvimos para nuestros clientes — y cómo lo hicimos.
Unificación de nombres de comercios
El mismo comercio aparecía bajo decenas de variantes de nombre en 1,4M de registros de transacciones, haciendo imposible calcular un market share preciso o entender los patrones de gasto.
Detección de la causa raíz del abandono
El modelo de abandono marcaba a los clientes en riesgo, pero nadie sabía por qué se iban. Sin ese contexto, cada oferta de retención era una adivinanza.
Feedback de clientes a escala
Llegaban 24.000 comentarios de encuestas por mes sin ninguna forma de procesarlos. Temas como reclamos de facturación, tiempos de espera y fallas de servicio quedaban sin leer — y sin resolver.
Base de conocimiento para capacitación de agentes
Los nuevos agentes del call center tenían que buscar a mano entre más de 30 presentaciones de capacitación para responder las preguntas de los clientes. El onboarding era lento y el conocimiento se aplicaba de forma inconsistente en el equipo.
Analítica automatizada de llamadas
Miles de llamadas grabadas de clientes contenían información sobre problemas recurrentes y el desempeño de los agentes — pero no había forma de revisarlas a escala.
Atribución geoespacial de ventas
Una campaña de folletos a nivel de calle generó ventas, pero la empresa no podía vincular los resultados con vendedores o zonas específicas — haciendo imposible justificar la inversión o replicar el éxito.
Optimización de costos de la cadena de suministro
Un fabricante de alimentos que abastecía a 3.500 tiendas desde 8 centros de distribución no tenía forma de evaluar si sus rutas y asignaciones de proveedores eran eficientes — ni de modelar qué cambiaría una nueva instalación.
Descubrimiento de datos empresariales
Los analistas de una empresa grande con más de 4.000 tablas de base de datos dependían del equipo de datos para encontrar el dataset correcto. Cada análisis empezaba con un cuello de botella.
Con quién trabajamos
Hablamos el idioma de tu industria — y el de los datos que hay detrás.
En cada parte de tu negocio
Donde se toman decisiones, los datos pueden hacerlas más precisas.