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Aplicación de Analytics

tidad increíble de datos; 50.000 puntos de datos sobre un solo jugador; 200 sólo de su salto. Esta es una empresa que realmente está tratando de tomar el análisis a un nivel superior.

3. Industria Financiera (tarjeta de crédito) - Análisis de Marketing:.

· Antecedentes: Una compañía de tarjeta de crédito tiene un presupuesto de marketing de Rs. 1 cr ó 10 piezas lac de correo electrónico a un lado para el envío de correos directos. Si ellos envían correos a todas las listas disponibles que tienen, que tendría que pasar Rs. 10 cr ó 1 cr piezas de correo.

También saben que mediante la ejecución de esta campaña de marketing que van a recibir como máximo 50 mil nuevos clientes

· Objetivo:. De los 1 cr piezas disponibles que les gustaría identificar el 10 lac que son más propensos a responder a la oferta con el fin de que aumente la base de clientes de la compañía ya su vez la rentabilidad

· Enfoque:.

Revisar los datos de sus últimos 5 campañas de correo directo y construir un modelo predictivo que puede ayudar a identificar la probabilidad de responder y diferenciar " Alta probabilidad de responder perspectivas "vs" Baja probabilidad de responder perspectivas "

· Resultado /Impacto:. El uso de los datos de las campañas anteriores, que fueron capaces de construir un modelo de regresión logística (predicción estadística). Este modelo se veía en la historia y ayudó a identificar el derecho 1 cr al correo de reserva de 40 mil cuentas.

Lo que significa es que para el resto de 9 cr, habrían reservado sólo 10 mil cuentas (extremadamente ineficiente). Este ejercicio se lleva a cabo en la mayoría de marketing directo para asegurar el dinero gastado tiene un impacto óptimo. Al aprovechar la historia de esta empresa era capaz de reservar el 80% de las cuentas con sólo el 10% del correo electrónico y por lo tanto realmente reducir su costo de reserva las cuentas.

4. Progresivo Industria de Seguros (Insurance motocicleta) - Fijación de precios y Riesgo Analytics:.


· Antecedentes: Hace unos años, todo el mundo estaba tratando a los motociclistas lo mismo que si tenían el riesgo más alto y necesitaban el precio más alto para el seguro. No eran buen riesgo de crédito. Todo el mundo lo sabía y que era la sabiduría convencional

· Objetivo:. Identificar segmentos dentro de los propietarios de seguros de moto que tienen menor riesgo de crédito que el promedio

· Enfoque:. Revisar los datos de su pasado

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