Data Analytics
Una colección de historias escritas por nuestros equipos, sobre nuestras capacidades, nuestro día a día y nuestra pasión.
Abanca: Recuperar la confianza de tus clientes
Este banco se enfrentó a un grave problema de reputación producto de la crisis financiera. Ante ello decidió refundar su marca y tener una estrategia basada en el compromiso con cliente.
Su reto era doble.
Recuperar la confianza de los clientes y no clientes.
Instalar nuevas formas de actuar con los clientes, que lograran más ayuda al cliente e impacto comercial.
Machine Learning: cómo utilizar los datos del cliente para optimizar la customer experience
Anticiparse a las necesidades del cliente no es el futuro de la Customer Experience, es el presente. Es lo que el cliente espera hoy y está en nuestra mano ponernos a trabajar en ello. Para conseguirlo, el Machine Learning puede ser nuestro mejor aliado.
¿Nos estamos obsesionando con el NPS (Net Promoter Score)?
Cuando en 1993 Fred Reichheld creó el NPS (Net Promoter Score) como un indicador que medía la fidelidad de los clientes y, a su vez, trataba de explicar el crecimiento de las empresas, seguro que no se imaginaba que ahora la mayoría de las compañías lo han integrado como uno de sus principales KPIs. Sin duda, es uno de los que más se siguen y, de hecho, se ha llegado a integrar en la retribución variable de muchos empleados de distintos sectores. Pero el alcance del NPS no acaba aquí. Ahora incluso se está llevando a otros ámbitos como es la Experiencia de Empleado y su correspondiente medición del eNPS.
La predicción del comportamiento, solución para el futuro de las empresas
Predecir el comportamiento de clientes y empleados, nos permitirá adelantarnos a los acontecimientos.
Inteligencia Artificial y Machine Learning. ¿Otra vez? Sí. Porque, aunque hayamos escuchado hasta la saciedad de su importancia, parece que el concepto no termina de calar.
I+D en primera persona
Un profesional al que aprecio y admiro me dijo en una ocasión, “los países y las empresas dicen que hay que invertir un % de sus recursos en Investigación y Desarrollo, yo me lo aplico en primera persona, invierto entre un 10% y un 15% de mi tiempo anual y de mis ingresos en mi propio desarrollo”.
Medir Experiencias: ¿Medimos lo que necesitamos?
¿Cuántas veces te han presentado un estudio de investigación sobre un cliente con tantos datos e información que no has sabido cómo continuar?