Sector Retail
+ Posicionamiento de productos en la tienda
Este es un modelo que basado en el historial de visitas y los movimientos de los clientes dentro de la tienda es capaz de crear un orden óptimo para ubicar el producto adecuado en el lugar adecuado logrando así la maximización de ventas.
+ Planificación de la demanda
A partir de datos históricos de ventas es posible predecir la demanda que se tendrá a futuro, con esto se logra distribuir de manera óptima el inventario de los productos según su demanda por tienda lo cual evita rupturas de stock o desabastecimiento.
+ Clustering de Clientes
Segmenta el portafolio de clientes en base a su comportamiento de compra o perfil de uso. De esta forma se identifican clientes de similar comportamiento, lo que permite accionar de forma individualizada por cada perfil de cliente, obteniendo resultados más efectivos.
Sector Salud
+ Detección de enfermedades de alto costo
Este tipo de modelos se alimenta del registro clínico histórico de los pacientes y con esta información logra predecir la probabilidad de desarrollar una enfermedad de alto costo, logrando que las entidades de salud den el mejor manejo posible o incluso ejecuten acciones que eviten este tipo de enfermedades en los pacientes con alto riesgo.
+ Optimización de recursos
Modelo que logra identificar la mejor combinación de recursos humanos y económicos para brindar a los pacientes la mejor atención según su enfermedad.
Sector Banca
+ Scorings de Riesgo
Modelo que busca calcular un índice o ratio para calificar a toda una cartera de clientes e identificar aquellos con mayor probabilidad de riesgo de mora o incumplimiento. A partir de este resultado, es sencillo optimizar la gestión de dicha cartera, disminuyendo los costos y aumentando la efectividad.
+ Detección de Fraude
Está basado en dos componentes: monitoreo de transacciones y generación/aplicación de reglas. De esta forma se cuantifica el grado de cumplimiento regulatorio (LAFT) y se generan constantemente las reglas necesarias para mantener el nivel dentro del umbral buscado.
+ Fuga De Clientes
En base a patrones de comportamiento ocurridos en el pasado reciente, se busca identificar a aquellos clientes que se darán de baja en el futuro cercano, lo que permite realizar acciones de retención precautorias.
+ Ciclo de vida de Cliente
Modelo que busca optimizar y maximizar la rentabilidad de cada cliente, estudiando el comportamiento de la cartera y accionando de forma particular de acuerdo a cada cliente en cada momento de su ciclo de vida.
Sector de Consumo Masivo
+ Motores Recomendación
En base al análisis de las compras realizadas por los clientes, se extraen distintas asociaciones existentes en los productos actualmente ofrecidos. De esta forma, se logra recomendar productos sugeridos o asociados optimizando la canasta promedio de compra del usuario.
Algoritmos Básicos
+ Modelos de pronóstico
Basados en la historia anticipamos comportamientos.
+ Modelos de clasificación
Clasificación eventos o individuos según su comportamiento.
+ Modelos de segmentación
Según el comportamiento de una variable hacen agrupaciones.
+ Modelos de optimización
Encuentran la mejor combinación de atributos ante escenarios complejos a través del empleo de modelos de optimización.
Sector Energía
+ Predicción de producción energética
Basados en la información histórica de la generación de energía y de cada una de las variables que la afectan es posible ejecutar modelos de pronósticos que nos anticipan el comportamiento de la producción energética.
+ Mantenimiento predictivo
La generación de energía compromete recursos que requieren mantenimientos ya sean preventivos o correctivos, poder analizar y comprender las fallas permite predecir en que momento ocurrirá logrando así revisiones tempranas de los recursos evitando suspensión de actividades y perdida de ventas.
