Caso GlowRoad

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UNIVERSIDAD PRIVADA DE CIENCIAS APLICADAS

FACULTAD DE NEGOCIOS

CURSO

DIGITAL MARKETING ANALYTICS

CASO GLOWROAD

PROFESOR

SERKOVIC CORPANCHO, DIEGO ALONSO

SECCIÓN

MXA1

SEMESTRE

2020 02

FECHA DE PRESENTACIÓN

12 DE SEPTIEMBRE

ÍNDICE

1.        ¿Qué modelos predictivos utilizaron? y ¿Qué otros modelos predictivos vistos en clase consideran que podrían utilizar en un negocio como este?        1

2.        ¿Cuál consideran que es la etapa del funnel o embudo de venta más importante para esta clase de negocio?        2

CASO GLOWROAD

1. ¿Qué modelos predictivos utilizaron? y ¿Qué otros modelos predictivos vistos en clase consideran que podrían utilizar en un negocio como este?

En el presente caso, podemos evidenciar cómo GlowRoad para poder mejorar sus problemas de deserción de clientes y mejorar las transacciones en su plataforma contrató a Clever Tap quien usó diferentes modelos predictivos. Así pues, los modelos que se emplearon fueron los siguientes:

• Next Best Offer (NBO)

Este primer modelo predictivo se empleó cuando Clever Tap empezó a manejar la data tanto interna como externa de los clientes de GlowRoad. Esto, con la finalidad de poder mejorar la retención de estos y aumentar la recompra. Así pues, en base a la data que previamente poseía la empresa, se empleó este modelo predictivo para aumentar las probabilidades de recompra, o en este caso, de seguir comprando/usando GlowRoad.

• Churn

Para poder mejorar el rendimiento de GlowRoad, era esencial que Clever Tap emplee este modelo predictivo. Principalmente, se debe a que la empresa ya tenía grandes problemas en cuanto a la retención de sus clientes, y su ratio de deserción era muy elevado. Entonces, empleando Churn se pudo mejorar esta carencia. Inclusive, se obtuvieron resultados muy buenos, tanto así que el ratio de retención en el primer mes fue de 100% y se redujo el ratio de desinstalación de la app.

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