Introducción al Business Analytics

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Introducción al Business Analytics

Trabajo Individual Final

Diego Manrique Santolalla

Actualidad de la empresa

• Enfoque en clientes y procesos.
• Self Service al 70%, es decir, la automatizacion ya esta bastante avanzada y permite realizar sus gestiones por si solos mas eficientemente.
• Marketing en tiempo real al 80%, lo que permite modificar la estrategia de marketing en el momento sin esperar a cierre de campaña para saber resultados.
• Gobierno de datos ya implementado en la cultura de la organización.
• Manejo del dato a nivel cognitivo.

Expectativas del CEO

• Monetización de datos.
• Optimización de algoritmos de aprendizaje automático.
• Desarrollo de nuevos ingresos y/o negocios.
• Auto gestionable.
• Data driven enfocado en la gestión por emociones.

Estrategias

• Cliente:

• Segmentacion y targeting.
• Al tener marketing en tiempo real al 80% se puede modificar la estrategia con el cliente en el momento.
• Prediccion de comportamiento de compra de clientes para brindar beneficios como facilidades de pago, promociones y/o descuentos para clientes frecuentes, etc.
• Entender el comportamiento de cliente en redes sociales
• Llegar a cada cliente por el canal mas adecuado.

• Productos:

• Ofrecer seguros de salud personalizados mediante inteligencia artificial según necesidades y caracterisicas individuales de cada cliente.
• Promociones y descuentos para clientes frecuentes y segmentadas según estudio.
• Eco amigables, utilizacion de material reciclable en envases usados de medicamentos para que de ese modo se de a conocer a los consumidores, conseguir nuevos y fidelizar a sus antiguos clientes.
• Se podria considerar ofrecer premios, promociones o descuentos sobre medicamentos o planes de salud si es que se canjean los envases usados de medicamentes para reciclarlos.
• Recomendaciones de tratamiento y sistemas de monitoreo de pacientes mediante data del uso de sus seguros o compras de medicamentos.
• Algoritmos para el forecast de compra de mercaderia.

• Beneficios y cobertura:

• Usar la analitica de los datos que genera la empresa para establecer puntos estrategicos de canales de distribucion de productos para llegar al publico objetivo.

• Asistencia:

• Atención las 24 horas por medio de asistentes virtuales usando algoritmos de procesamiento natural del lenguaje los cuales se ocupan de la interpretación y comprensión del lenguaje humano.
• Adentrarse en el metaverso.

• Reclamos:

• Automatizar el self service a traves de varios canales para los clientes empleando asistentes virtuales y chatbots para atender al consumidor cuando lo requiera.

• Liquidación:

• Mediante IA identificar productos que tengan poca rotacion o proximos a vencer, a traves de descuentos o promociones a grupos de personas segmentadas.

• Cobros a clientes y proveedores:

• Detectar y analizar patrones de comportamiento de pago de los clientes, para que la IA pueda aprender los resultados obtenidos de cada campaña y hacer las adecuaciones al modelo para optimizar la cobranza.
• Utilizar la mayor cantidad de canales digitales disponibles para hacer recordatorio de la deuda al cliente.
• Optimizacion del recurso humano e importante reduccion de costos de cobranza si se implementa inteligencia artificial.

• Comunidad digital:

• Fomentar consultas en linea entre grupos segmentados con el fin de que cada persona pueda apoyarse en algun consejo profesional concerniente al tema salud.
• Obtener data de los miembros de la comunidad digital para poder retribuirles con mejores servicios.

• Monetizacion:

• Venta de informacion de clientes a clinicas, hospitales o laboratorios donde se necesite informacion del comportamiento de la salud del cliente.

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