Módulo Analitico

Permite sementar clientes, identificar a los mejores y ofrecerles y beneficios personalizados según sus intereses y comportamiento de compra, así como evaluar efectividad de las promociones

Nuestros servicios cloud Promo permiten a los retailers:

Ofrecen beneficios con módulos como promociones, cupones, puntos, GiftCard.
Definir promociones para sus clientes a través de reglas de negocio que puedan utilizar todas las variables disponibles (transacción, pago, crédito, cliente, productos, etc.).

Nuestros Módulos basados en Analytics, Machine Learning permiten:

Segmentar a los clientes según su comportamiento de compra e identificar clientes más fieles.
Reducir las promociones generales y proponer promociones personalizadas a los clientes, según sus intereses y comportamiento de compra.

Segmentación de Clientes por RFM

RFM (por sus siglas en inglés Recency, Frequency, Monetary) es un modelo de análisis usado en marketing para determinar cuáles son los mejores clientes para un negocio, a partir de tres variables:

Recencia de compra: días transcurridos desde la última compra o pedido.
Frecuencia de compra: número de compras o pedidos por período de tiempo, como promedio. Por ejemplo, número de compras mensuales.
Monto de la compra: valor de las compras totales realizadas por el cliente en el tiempo de análisis.

Reglas de Asociación y Cálculo de Canastas

Se definen las reglas de asociación como una técnica que permite el descubrimiento de relaciones de asociación o correlaciones entre un conjunto de elementos recogidos en una base de datos. Normalmente, se expresan en forma de reglas que muestran las condiciones de valor de los atributos que ocurren con frecuencia juntas en un conjunto de datos dado. Dichas relaciones de asociación o correlaciones es lo que se denomina un patrón.

Sistemas de Recomendación

Los sistemas de recomendación, a veces llamados en inglés “recommender systems” son algoritmos que intentan “predecir” los siguientes ítems (productos, canciones, etc.) que querrá adquirir un usuario en particular.

Características y Beneficios

Beneficios:

Ir reduciendo promociones generales y proponer promociones personalizadas a clientes , según sus intereses y comportamiento de compra usando Motor de recomendaciones Machine Learning (ML)
Medir y predecir efectividad promociones en base a historia de ventas y algoritmos ML, Esto permitirá evitar los descuentos generales y poco efectivos y premiar a los mejores clientes con beneficios personalizados que realmente reflejen sus gustos e intereses aumentando así su fidelización

Módulo Analitico

Características y Beneficios

Beneficios:

AGENDA UNADEMOSTRACIÓNGratuita

AGENDA UNA
DEMOSTRACIÓN
Gratuita