En el acompañamiento a la estrategia tecnológica de una de las entidades financieras líderes, se implementa un algoritmo de machine learning para predecir y priorizar el mejor mix de offering a proponer a los clientes, con el objetivo de incrementar el cross-selling y la vinculación de la base de clientes instalada.
Mediante la implementación del ML se consigue potenciar la estrategia comercial de la entidad, ampliando la visión cliente e integrándose con el CRM actual, lo que incrementará la probabilidad de éxito de las acciones a realizar mejorando los ingresos y la satisfacción y fidelidad de clientes. Para esto el algoritmo prioriza a través de campañas existentes cruzando con los productos alternativos como son préstamos, hipotecas, fondos, tarjetas, planes de pensiones o diferentes modalidades y coberturas de seguro (hogar, salud, automóvil)
Como output se pretende evidenciar la mejora midiendo el incremento en indicadores concretos como son:
-
Contratos -
ratio valor-cliente -
% digitalización por cliente -
Click-through rate
CASOS DE ÉXITO
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Modelo de monitoreo de faltantes en el canal ATM. Nuestro cliente es una entidad financiera de servicios universales y líder en su geografía. Como todo el sector y en su proceso de optimización continua de su gestión del canal ATM…
Utility multinacional del sector energético
Optimización del 50% en los costes AWS.Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energía con inversiones en extracción, generación y distribución, con importante implantación en Europa y Latinoamérica. En los últimos años ha emprendido un importante proceso…
NPS
Proyecto para el área de Customer Experience de un operador Telco. Preparación y análisis cuantitativo y cualitativo de encuestas de clientes para la determinación del indicador básico de la experiencia de cliente con la compañía y sus servicios. El equipo…
Modelo de predicción de Fraude
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