Cada cliente cuenta una historia. ¿La estás escuchando?
Lo que construimos
Ejemplos reales de lo que construimos
Modelo de predicción de abandono
Puntúa a cada cliente activo cada semana usando el historial de transacciones y comportamiento, marcando las cuentas en riesgo semanas antes de que se vayan.
Modelo de valor de vida del cliente
Ordena tu base de clientes por su verdadero valor a largo plazo, para que ventas y marketing sepan exactamente a qué cuentas dedicarles más atención.
Motor de recomendación de próxima mejor oferta
Aprende de los patrones de compra para mostrar el cross-sell o upsell correcto para cada cliente, ordenado por probabilidad de conversión.
Modelo de Lookalike
Perfila lo que tus mejores clientes tienen en común y después puntúa a los nuevos prospectos contra ese patrón para enfocar el contacto donde convierte.
Pipeline de scoring de sentimiento y feedback
Vincula el texto de encuestas y soporte con el riesgo de abandono y las brechas de producto automáticamente, para que el feedback impulse la acción en lugar de quedar en un reporte.
Modelo de segmentación por comportamiento
Reconstruye tus segmentos de clientes a partir del comportamiento real en lugar de supuestos de hace años, revelando grupos que responden distinto a las ofertas.
Lo que resolvemos
Desafíos comunes — y exactamente cómo los abordamos
El abandono es invisible hasta que es demasiado tarde
Los clientes se van sin señales de advertencia, y solo te enterás cuando ya se fueron.
Modelos predictivos construidos sobre el historial real de transacciones y comportamiento de tus clientes marcan las cuentas en riesgo semanas antes de que abandonen.
No sabés qué clientes son realmente valiosos
Tratas a todos tus clientes por igual, aunque algunos generan mucho más valor que otros e incluso tienes clientes que generan perdidas.
Los modelos de Valor de Vida del Cliente segmentan tu base por su verdadero valor a largo plazo, para que ventas y marketing prioricen las cuentas que realmente mueven la aguja.
El cross-sell y el upsell parecen adivinanza
Tu equipo ofrece los productos equivocados a los clientes equivocados en el momento equivocado, y las tasas de conversión lo reflejan.
Motores de recomendación entrenados sobre patrones de compra muestran la próxima mejor oferta para cada cliente — personalizada, oportuna y ordenada por probabilidad de conversión.
Estás pescando en el estanque equivocado
La captación de nuevos clientes se apoya en una segmentación amplia y en la intuición de ventas, desperdiciando presupuesto en prospectos que nunca iban a convertir.
El modelado de perfiles similares (lookalike) identifica los rasgos que comparten tus mejores clientes y después encuentra en el mercado prospectos que coinciden con ese perfil — para que cada esfuerzo de contacto apunte a alguien que vale la pena.
Los puntajes de NPS quedan en una planilla y no hacen nada
Recopilás datos de satisfacción religiosamente pero no podés conectarlos con resultados reales del negocio ni con el riesgo de cada cliente.
El análisis de texto y los modelos de sentimiento vinculan las respuestas de encuestas y las interacciones de soporte con la probabilidad de abandono, las brechas de producto y el impacto en ingresos — convirtiendo el feedback en acción.
La segmentación quedó anclada en el pasado
Tus segmentos de clientes se definieron hace años por la intuición de alguien y no cambiaron — aunque tu base de clientes sí.
Modelos de clustering no supervisado redescubren tu base de clientes desde cero usando datos de comportamiento reales, revelando segmentos que responden distinto al precio, al mensaje y al producto.
Cómo trabajamos
De la primera conversación a un sistema funcionando
- 1
Evaluación de datos
Revisamos tus datos de clientes — transacciones, eventos, demografía — e identificamos qué hay disponible y qué es útil.
- 2
Diseño del modelo
Diseñamos los modelos adecuados para tu objetivo: predicción de abandono, scoring de LTV, segmentación o próxima mejor acción.
- 3
Entrenamiento y validación
Entrenamos con tus datos históricos y validamos contra resultados reales del pasado antes de desplegar.
- 4
Integración
Conectamos las salidas del modelo con tu CRM, plataforma de marketing o herramientas de operación para que los equipos puedan actuar.
- 5
Seguimiento
Monitoreamos el desempeño del modelo en el tiempo y lo recalibramos a medida que cambia el comportamiento del cliente.
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