CPA FERRERE
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TECNOLOGÍA Y DIGITALIZACIÓN DEL NEGOCIO

Business Analytics

El uso de modelos predictivos y analíticos permite detectar patrones de comportamiento en los datos, logrando convertirlos en verdaderas fuentes de información para mejorar la gestión y el proceso de toma de decisiones.

En el marco de un entorno de negocios cada vez más competitivo y desafiante, las empresas requieren soluciones de avanzada para transformar masas voluminosas de datos en fuentes de información que les permitan diseñar su estrategia comercial y optimizar el valor de su cartera de clientes.

Las soluciones de Business Analytics para la explotación de Big Data de CPA FERRERE les permiten a las firmas generar ventajas competitivas a partir de la explotación y análisis de sus datos.

Diseñamos soluciones concebidas para facilitar, automatizar y operativizar el análisis de sus datos hasta que formen parte de la cultura de su empresa. Este tipo de aplicaciones permiten detectar patrones de comportamiento de los datos, logrando convertirlos en verdaderas fuentes de información para mejorar la gestión y el proceso de toma de decisiones, así como alinear la estrategia competitiva de la firma.


  • Coordinación de turnos

    ¿Cuál es la asignación óptima de personal para cada turno y cada área? ¿Cómo se puede responder mejor ante diferentes niveles de demanda esperados? Mediante el diseño e implementación de modelos matemáticos de optimización combinatoria, es posible automatizar y sistematizar la asignación óptima de personal, sujeto a todas las restricciones y requerimientos técnicos que son necesarios gestionar, en una herramienta con una interfaz amigable para los usuarios de negocio.

  • Identificación de oportunidades de Cross-Sell y Up-Sell

    En mercados atomizados, captar un nuevo cliente resulta mucho más costoso que rentabilizar uno existente. Para esto, uno de los aspectos claves está en ofrecer el producto adecuado, a la persona adecuada, de la forma adecuada. Complementando técnicas de modelado predictivo con técnicas de detección de patrones es posible maximizar las oportunidades de comercializar de forma especial distintos productos que usualmente se compran juntos (cross-sell) o logrando vender el mismo tipo de producto en una categoría superior (up-sell) con el fin de aumentar los ingresos por ventas y fidelizar a la cartera de clientes.

  • Implementación de aplicaciones de Business Intelligence

    Transformamos datos e información desestructurada (interna y externa a su organización) en reportes e información relevante que agilizan y optimizan la toma de decisiones en su empresa.

    Nuestros servicios incluyen:

    • Diseño del Modelo Conceptual del Sistema de Información corporativo.
    • Análisis, Reporting y generación de Dashboards.
    • Diseño e Implementación de Cuadros de Mando Integral.
    • Asesoramiento en la selección e implantación de soluciones informáticas.
    • Definición de arquitecturas tecnológicas.
    • Asesoramiento en el desarrollo de soluciones a medida e integración con otras aplicaciones.
    • Capacitación en soluciones de Business Intelligence (BI).
  • Segmentación y perfilado de clientes

    La habilidad de comprender el comportamiento de los consumidores es crítica a la hora de tener éxito en el matching de consumidores y productos.

    Segmentar y comprender el comportamiento de los consumidores es clave para definir la oferta más adecuada para cada segmento de clientes. Utilizando técnicas de análisis de clústeres, es posible descubrir segmentos de clientes homogéneos en base a su perfil y patrones de consumo, factores críticos al momento de optimizar las campañas de marketing mediante la personalización de acciones y campañas diseñadas y ejecutadas a la medida de cada segmento.

  • Optimización logística

    La creciente presión competitiva y el elevado grado de exigencia de los clientes instan a optimizar la gestión, reduciendo costos, pérdidas y tiempos de espera, mejorando la calidad de los servicios brindados.

    Utilizando Inteligencia Analítica es posible optimizar la toma de decisiones logísticas, de forma de lograr la asignación de productos ideal entre sucursales. Recurriendo a técnicas de predicción de demanda, es posible anticipar la demanda de los consumidores de una forma más precisa y con mayor nivel de desagregación. Esto permite maximizar las ventas esperadas a través de la eficiente gestión de inventarios de modo completamente escalable, reducir considerablemente obsolescencias y mermas, así como disminuir el time-to-customer, optimizando los recursos de la firma.

  • Fidelización de clientes valiosos

    Las empresas se enfrentan a un mercado atomizado en el cual incorporar un nuevo cliente puede resultar mucho más costoso que fidelizar uno existente. Así es que se torna clave conocer a la cartera de clientes y brindar productos que se adapten a sus necesidades para diseñar una efectiva estrategia de retención de clientes. Utilizando técnicas para la estimación del Lifetime Value es posible identificar cuáles son los segmentos de clientes de mayor valor para la firma. A su vez, técnicas tales como modelos de propensión de fuga permiten identificar qué clientes tienen mayor probabilidad de irse. Ambos tipos de análisis se combinan para focalizar los esfuerzos de retención en los segmentos de clientes valiosos con alta probabilidad de fuga.

  • Detectar clientes riesgosos

    A través del desarrollo de modelos de scoring basados en modelado predictivo del comportamiento de pago de los clientes, es posible aumentar la identificación temprana de aquellos clientes con mayor probabilidad de perpetuar sus atrasos o mayor probabilidad de recupero de las cobranzas.A través del desarrollo de modelos de scoring basados en modelado predictivo del comportamiento de pago de los clientes, es posible aumentar la identificación temprana de aquellos clientes con mayor probabilidad de perpetuar sus atrasos o mayor probabilidad de recupero de las cobranzas.

  • Explotar información de redes sociales

    Uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural permite procesar fuentes de datos no estructuradas, para conocer los perfiles de quienes hablan de la institución, detectar oportunidades comerciales o monitorear la reputación de la marca.

  • Optimización de clientes de la industria financiera (CTarget)

    CTarget es un servicio 100% dedicado a la industria financiera y surge a través del trabajo conjunto de tres compañías con altos niveles de especialización en banca, redes sociales y modelos de predicción del comportamiento: Bantotal, Idatha y CPA FERRERE. CTarget transforma todos los datos disponibles, dentro y fuera de la institución financiera, en información clave para que el ejecutivo pueda rentabilizar la relación con cada uno de sus clientes.

    Más de 25 años de experiencia permitieron construir los mejores modelos predictivos e indicadores específicos para las instituciones financieras, incorporando a las redes sociales como canal universal de comunicación. CTarget ofrece conocimiento específico de la industria financiera, embebido en indicadores y herramientas de análisis del comportamiento de clientes y prospectos.

    Características funcionales y técnicas:

    • Único front end
    • Inteligencia artificial
    • Todos los dispositivos
    • Aplicación de reglas de negocio
    • Redes sociales
    • 100% orientada a servicios
    • Modelos analíticos y predictivos
  • Optimización de los programas de fiscalización

    La modernización reciente de los organismos de recaudación procuró brindarles mejores herramientas para optimizar la gestión de fiscalización, en particular fortaleciendo procesos para la toma de decisiones basadas en el análisis de datos. De esta forma, es posible: i) desarrollar una visión integral del contribuyente, ii) aumentar la eficiencia, eficacia y precisión en la fiscalización, iii) aumentar la transparencia y reducir la discrecionalidad y iv) tener flexibilidad y solidez ante cambios en los patrones de defraudación.

    La consolidación de los procesos de toma de decisiones basados en datos requirió del desarrollo de las capacidades para digitalizar, almacenar, procesar, explotar y analizar grandes volúmenes de información heterogénea proveniente de diversas fuentes, tanto internas como externas. Las soluciones desarrolladas comprendieron los siguientes componentes:

    i. Junto a nuestro socio de negocios Quanam, realizamos la informatización y elaboración de datawarehouse integrados.

    ii. Junto a nuestro socio de negocios Quanam, implantación de plataformas de Business Intelligence (BI) orientada a apoyar el proceso de fiscalización en sus diferentes etapas (selección de casos, cruzamiento de datos, resultados de fiscalización) y,

    iii. Desarrollo de modelos de Business Analytics, incorporando modelado predictivo para identificar patrones de comportamiento que den indicios de prácticas fraudulentas (evasión, sub-declaración, omisión) y comportamientos anómalos, señalando y priorizando los casos para ser investigados. El comportamiento fraudulento sigue patrones predecibles por lo cual, mediante el análisis de los datos, es posible predecir dónde y cuándo el fraude es probable que ocurra.

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