Inteligência de dados

Descubra o comportamento oculto dos dados

Nós exploramos e analisamos os dados procurando a inferência de regras e padrões implícitos. Todos esses desenvolvimentos são baseados em informações de eventos passados ​​que são usados ​​para explicar eventos futuros ou descrever comportamentos. Ou seja, quando a qualidade dos dados e conhecimento do negócio tornou-se crítica: os dados devem ser entendidas como um ativo que permitirá que as organizações se diferenciar e oferecer mais e melhores serviços.

O objetivo é fornecer informações ao negócio, de modo a auxiliar as empresas a melhorarem suas ações por meio de uma maior compreensão do problema de análise: sua carteira de clientes, seus produtos e as relações entre eles.

Soluções

Desenvolvemos múltiplas táticas para explorar e analisar os dados em busca de regras e padrões implícitos.

Clustering de clientes

Segmente a carteira de clientes com base em seu comportamento de compra ou perfil de uso. Desta forma, são identificados clientes com comportamento similar, o que permite atuar individualmente para cada perfil de cliente, obtendo resultados mais efetivos.

Rotatividade, atrito ou vazamento do cliente

Com base em padrões de comportamento que ocorreram no passado recente, procuramos identificar os clientes que serão aposentados em um futuro próximo, o que permite ações de retenção preventiva.

Up-Sell e Cross-sell

Com base na análise das compras feitas pelos clientes, diferentes associações existentes são extraídas nos produtos oferecidos atualmente. Dessa forma, é possível recomendar produtos sugeridos ou associados, otimizando o carrinho de compras médio do usuário.

Detecção de Fraude

É baseado em dois componentes: monitoramento de transações e geração / aplicação de regras. Dessa forma, o grau de conformidade regulatória (LAFT) é quantificado e as regras necessárias são constantemente geradas para manter o nível dentro do limite buscado.

Ciclo de vida do cliente

Modelo que busca otimizar e maximizar a rentabilidade de cada cliente, estudando o comportamento do portfólio e atuando de forma particular de acordo com o estágio de cada cliente em cada momento de seu ciclo de vida.

Pontuação de risco

Modelo que procura calcular um índice ou índice para qualificar um portfólio inteiro de clientes e identificar aqueles com maior probabilidade de risco de inadimplência ou inadimplência. Com base nesse resultado, é fácil otimizar o gerenciamento do portfólio, reduzindo custos e aumentando a eficácia.

Expertise

Utilizamos modelos diferentes para realizar os processos da Data Science.

Análise Exploratória

Obtenha uma compreensão completa dos dados: o que eles representam, como fazem e todas as suas sutilezas.

Modelos descritivos

Esses modelos buscam quantificar os relacionamentos existentes em um conjunto de dados, idealmente identificando características e comportamentos anteriormente desconhecidos.

Modelos preditivos

Sua finalidade é identificar a probabilidade de ocorrência de um comportamento ou atributo futuro baseado em padrões derivados de comportamentos passados.

Modelos prescritivos

Eles nascem como a evolução dos modelos anteriores, mas aqui nós não apenas estaremos prevendo os possíveis resultados, mas também associando cada um com um curso específico de ação.