Valor de por vida del cliente
Objetivo
- Desarrollar análisis de clientes, incluidos comportamientos de compra, interacción entre tienda y comercio electrónico y uso del canal de origen.
- Demostrar la escalabilidad y elasticidad de los servicios en la nube de MS Azure para la gestión y el análisis de datos.
Industria: envío y entrega
Servicios: Innovación Tecnológica
Tecnología: análisis de gráficos y aprendizaje automático
Establecí la identificación del cliente como un paso crítico en el recorrido de análisis y datos del cliente.
Proporcionó una hoja de ruta para poner en práctica la metodología de identificación de clientes desarrollada como parte de esta prueba de concepto.
Se describió un compromiso inicial que iniciaría el viaje de datos y análisis reconociendo los aprendizajes generados por este compromiso de prueba de concepto.
Nuestro cliente
Nuestro cliente es una empresa multinacional que brinda transporte, comercio electrónico y servicios empresariales. Esta empresa de logística global opera una amplia red que facilita el transporte y la entrega de paquetes, documentos y carga en todo el mundo. Reconocida por su enfoque innovador de la logística y su compromiso con la satisfacción del cliente, desempeña un papel fundamental a la hora de conectar personas y empresas de todo el mundo.
Desafío
- El cliente reconoce que su viaje hacia una organización basada en datos debe comenzar con la comprensión de sus clientes.
- Los minoristas que puedan identificar a sus clientes y, más allá de eso, los viajes de sus clientes, podrán capitalizar ese conocimiento para cumplir con sus objetivos estratégicos.
Acercarse
- Emplee datos de transacciones de clientes, datos de pagos de clientes e identidades de clientes asociadas capturadas en interacciones, para aislar una ontología empresarial del dominio de datos del cliente.
Resultados
- 64% de transacciones contenían datos de identificación personal, lo que produjo una reducción de ~4% en las identificaciones de los clientes.
- El gasto de 1% se extiende entre los principales clientes de 20% y contribuye con 0,74% de ingresos incrementales
- Convertir 5% de clientes dentro del 80% inferior para realizar una visita adicional contribuirá con ingresos incrementales de 1,5% – 2,5% a la línea superior del cliente.
- La agrupación de características de RFM y NADR produjo segmentos que diferenciaban indirectamente a los clientes por otras características que no estaban expuestas al algoritmo, pero que se inferían a través de la capacitación posterior al modelo de creación de perfiles.
- Entre los clientes que realizaron más de 2 compras, las variantes de las funciones Actualidad y Frecuencia explicaron la mayor parte de la variación en la probabilidad de que los clientes regresen.
Impacto
Establecí la identificación del cliente como un paso crítico en el recorrido de análisis y datos del cliente.
Proporcionó una hoja de ruta para poner en práctica la metodología de identificación de clientes desarrollada como parte de esta prueba de concepto y aprovecharla para desarrollar capacidades relevantes de análisis de clientes.
- Se describió un compromiso inicial que iniciaría el viaje de datos y análisis reconociendo los aprendizajes generados por este compromiso de prueba de concepto.
¿Disfrutas esta historia? Compártelo en tu red.
Ver más estudios de casos
Empowering Operational Efficiency With GenAI
Análisis de correlación y consolidación de problemas (riesgo)
Análisis de nube híbrida
¿Listo para transformar tu negocio?
¡Explore nuestros servicios y libere su potencial hoy!