Predictive Decision

Analytics

¿Para que sirve?

A través de la modelización de datos, se busca predecir el comportamiento de las principales variables de una decisión. Estos modelos son entrenados para aprender y mejorar su predicción en forma automática. Algunos ejemplos de su aplicación:

  • Determinar tendencias y patrones de comportamiento de consumo
  • Predecir la fuga de clientes
  • Predecir fallas en los equipos, aumentar la confiabilidad y mejorar el rendimiento de los activos
  • Optimizar las campañas de marketing
  • Mejorar del Credit Scoring para servicios financieros utilizando diversas bases de datos
  • Predecir factores externos y analizar la competencia
  • Ahorrar costos en el mantenimiento de los bienes de capital
  • Optimización de la logística: mejora su planificación y reduce costos

¿Que se obtiene?

Modelo predictivo con patrones de datos históricos que permiten:

  • Obtener reportes que permiten identificar riesgos y anomalías fácilmente
  • Convertir los datos en oportunidades de mejora
  • Fácil acceso a predicciones que permitan tomar decisiones adelantándose a los inconvenientes