Modelagem estatística Data Mining Forecasting

Fidelização de Clientes:

Um dos principais desafios para algumas indústrias, como por exemplo as operadoras de telecomunicações, tv por assinatura,credito consignado, é gerenciar e reduzir o “churn rate”(abandono de clientes). A Geolistas utilizando ferramentas de analises estatísticas ( modelos preditivos, Testes A/B, MlcroSegmentação de campanhas), dashboard podem criar modelos comportamentais e mapas de tendencias e influencias para ajudar entender até que ponto um cliente esta propenso a abandonar seu produto ou serviço. Permitindo que você crie estrategias de retenção.

Com nossas ferramentas você pode responder questões como:

  • Quais são seus clientes mais propensos a cancelar o serviço.
  • Quais são os padrões de comportamento no churn, e resolva os problemas direto na origem.
  • Economize retendo clientes atuais ao invés de investir na aquisição de novos clientes.
  • Obtenha um diferencial competitivo sobre a concorrência.
  • Insights valiosos para a fidelização.

Prevenção à Fraudes:

Antecipar informações e eventos é benéfico em muitos contextos, na área de segurança provavelmente mais do que em qualquer outra. As soluções tem permitido que as instituições sejam cada vez mais pró-ativas e preditivas à um determinado incidente, diferente da atual abordagem reativa praticada.

As aplicações analisam registros de transações e movimentações de maneira a encontrar um padrão, e então conseguem criar correlações entre pontos fora da curva com possíveis eventos de fraude ou incidentes.

Forecasting:

Forecasting, ou previsão, é o processo de analisar e fazer declarações sobre eventos cujo resultados ainda não foram observados. Um exemplo comum pode ser a tentativa de estimar alguma variável de interesse em uma data futura. Predição é um termo semelhante, no entanto, mais genérico e comumente baseado em modelos qualitativos.

Uma das aplicações mais conhecidas de Forecasting é a meteorologia, na previsão do tempo. Basicamente, as aplicações capturam dados em tempo real sobre pressão, precipitação, temperatura e vento, e combinam com dados históricos do clima nos últimos anos, a fim de encontrar padrões e correlações sazonais e entre eventos.

Risco e incerteza são fundamentais para a previsão e predição. É geralmente considerada uma boa prática a indicação do grau de incerteza inerentes às previsões. Em qualquer caso, os dados devem ser constantemente higienizados e atualizados para que a previsão seja a mais precisa possível.

Você pode utilizar nossos modelos para:

  • Previsão de demandas por produtos ou serviços em um determinado mercado e/ou região.
  • Previsão de equipe de vendas/callcenter
  • Previsão de tempo ou esforço restante para a conclusão de projetos e programas.
  • Previsão de crescimento ou retrocesso econômico.

Data Mining associado ou não a “bigdata”:

Data Mining, ou Mineração de Dados, é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.

No campo da administração, a mineração de dados é o uso da tecnologia da informação para descobrir regras, identificar fatores e tendências-chave, descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados para auxiliar a tomada de decisões sobre estratégia e vantagens competitivas.

Esse é um tópico recente em ciência da computação, mas utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e reconhecimento de padrões.

Conheça alguns tipos de informação obtidos com Data Mining:

  • Associações: ocorrências ligadas a um evento.
  • Sequência os eventos ligados ao longo do tempo.
  • Reconhece modelos que descrevem o grupo ao qual um item pertence e define um classificação ou criação de clusters

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