Bluetab
Targeted Innovation
NPS
El equipo de Data Scientist de Bluetab diseñó un automatismo para la extracción y tratamiento de las bases muestrales y la posterior recogida, tratamiento y análisis de las respuestas de los clientes. Para ello, se utilizó en las primeras versiones SPSS migrado a R y Python, Spider, tratamiento de base de datos en SQL para finalizar en una preparación para la introducción de resultados de encuestas realizados con IA.
CASOS DE ÉXITO
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…
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…
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…
Diseño del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera líder del mercado Español Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegación según su similitud con las sesiones en las que se…
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…
Footer
