El aprovechamiento de big data mediante métodos analíticos avanzados nos ha permitido desarrollar estrategias basadas en los clientes como campañas de marketing personalizadas, programas de lealtad y estrategias de pricing y promociones

Pricing y promociones

Recientemente la industria de retail ha experimentado un cambio trascendental en cuanto a los mecanismos y estrategias de definición de precios.

La industria ha evolucionado de directrices sencillas (p.ej., costo más margen, algoritmos sencillos por categoría, frecuencia baja de ajustes en precios) a estrategias complejas y dinámicas que son ajustadas frecuentemente con base en múltiples factores (p.ej., entorno competitivo, segmentos de clientes, región geográfica).

Apothem cuenta con algoritmos avanzados para definir una estrategia de pricing y promociones que optimice la utilidad de nuestros clientes, los cuales incluyen:

▪Modelos de pricing diferenciado por canal y tienda con base en el comportamiento histórico de las ventas, el entorno competitivo y demanda micro-regional
▪Modelos de optimización de promociones, definiendo la frecuencia, duración y profundidad de descuentos por producto o categoría de productos
▪Modelos de pricing y promociones por segmento, con base en un análisis de elasticidad al precio a través del comportamiento y las preferencias de los clientes

Optimización geo-espacial

Para expandir la red de sucursales y/o puntos de venta, es importante entender el potencial y las ventajas de las distintas opciones disponibles de expansión geográfica con el fin de perfeccionar las estrategias de distribución territorial.

Apothem cuenta con herramientas de optimización geo-espacial que permiten a nuestros clientes mejorar el posicionamiento de sus puntos de venta aumentando las ventas y disminuyendo los costos operacionales.

Nuestras herramientas incorporan información socio-demográfica, datos del entorno competitivo, así como datos geo-mercadológicos, estimando la demanda esperada a nivel micro-región. Al combinar estos análisis y aprendizajes externos con información interna de nuestros clientes (p.ej., costos de distribución, objetivos de ventas), logramos optimizar la ubicación de los puntos de venta.

Recomendaciones y promociones personalizadas

Uno de los principales retos que enfrenta la industria actualmente, consiste en una mayor diferenciación entre clientes, los cuales compran con base en diferentes razones y los incentivos que despiertan su interés son distintos.

Con base en información socio-demográfica y en el análisis del comportamiento de los clientes a través de su historial de compras, es posible generar recomendaciones y promociones personalizadas a clientes mediante el uso de modelos predictivos avanzados.

Apothem cuenta con una metodología, basada en modelos analíticos de segmentación, para diseñar campañas de marketing personalizadas, permitiendo a nuestros clientes maximizar las ventas y reducir considerablemente los gastos de marketing y de adquisición.

Programa de lealtad

Apothem cuenta con una metodología para asistir a las empresas en la creación de un nuevo programa de lealtad y para optimizar los programas existentes.

A través de métodos analíticos avanzados, optimizamos las variables clave que inciden en los programas tales como: determinación de valores de recompensa, alternativas de cambios, promociones especiales, descuentos, sistema y dinámica de puntos, reglas de redención de puntos, entre otros.

Las herramientas de optimización se centran en generar una curva de utilidad que modele distintos escenarios de rentabilidad dado un conjunto fijo de parámetros del programa.

El programa es definido de acuerdo a la estrategia y los objetivos del cliente, incrementando las compras por visita, aumentando la frecuencia de visitas y obteniendo un mayor número de clientes nuevos.

Optimización de inventarios

Utilizando modelos predictivos basados en big data es posible definir el inventario óptimo de productos para cada punto de venta con el cual se debería contar para satisfacer la demanda. Los modelos de Apothem combinan tanto información interna de nuestros clientes (p.ej., histórico de ventas, impacto de promociones, número de transacciones) como factores externos (p.ej., información de redes sociales, reportes de mercado, información geo-mercadológica), los cuales son utilizados para realizar estimaciones más precisas de la demanda futura por producto.

Los retailers tienen una ventaja competitiva en el negocio de crédito con respecto a los bancos al contar con un mayor conocimiento de sus clientes. El análisis de los patrones de consumo de los clientes, en
adición a los datos tradicionales (demográficos y buró de
crédito), permite el desarrollo de distintas soluciones

Modelos de riesgo de crédito

Contamos con amplia experiencia en el desarrollo de modelos predictivos para evaluar el riesgo de crédito, aumentando las tasas de aprobación de los clientes sin incrementar la cartera vencida.

Para alcanzar un mayor nivel predictivo, hemos desarrollado una metodología para incluir diversas fuentes de información en los modelos, incorporando datos no tradicionales y permitiendo evaluar de manera precisa el riesgo de clientes sin historial crediticio. Desde información demográfica, geo-espacial, hasta hábitos de compra e información en redes sociales, es utilizada para tomar decisiones de crédito más precisas.

Nuestros métodos analíticos incluyen modelos de redes neuronales y machine learning, social network analysis, modelos de segmentación, análisis geo-espaciales, entre otros, permitiendo la inclusión de cientos de variables predictivas en el modelo.

Modelos de propensión para maximizar el uso de crédito

Para maximizar las ventas y la utilización de productos de crédito, hemos desarrollado modelos de propensión de compra con métodos analíticos de segmentación, utilizando información demográfica y transaccional de los clientes, así como datos geo-mercadológicos de Apothem.

Así, se podrá aumentar significativamente la eficiencia de marketing directo, enfocándose en clientes con una mayor propensión a adquirir el producto ofrecido.

Optimización de pricing y líneas de crédito

Apothem cuenta con metodologías para definir el nivel óptimo de tasas de interés y comisiones basadas en el nivel de riesgo de cada cliente, la sensibilidad al precio de los clientes, el nivel de precios de los competidores, así como en patrones de transaccionalidad y uso de crédito.

Por otra parte, contamos con experiencia para gestionar de manera óptima las líneas de crédito de los clientes, maximizando el uso de crédito sin aumentar el nivel de riesgo.

Sistemas de detección de fraudes

Los fraudes representan una pérdida económica importante para las instituciones financieras que afecta directamente el nivel de utilidades. Por ejemplo, $100 de fraude no es únicamente $100 de pérdida de ventas; asumiendo un margen del 5%, representa $2,000 de productos y servicios adicionales que deben ser vendidos para recuperar ese beneficio. Más importante aún, el fraude actualmente es cada vez más difícil de identificar y prevenir.

Apothem brinda una solución única para detectar y prevenir fraudes, a través de modelos predictivos basados en machine learning que integran información del comportamiento de los clientes, incluyendo el detalle de transacciones, información en redes sociales, entre otros.