MACHINE LEARNING QUE TERMINA EN UNA DECISIÓN
Que clientes están a punto de irse. ¿Cómo es el próximo mes? Que producto para mostrar a este visitante. Construimos el aprendizaje automático y la analítica que convierten los datos que ya recoges en decisiones que puedes actuar, y midemos el modelo por el número de negocio que mueve.
Analytics que termina en una decisión, no un dashboard
Una predicción en la que nadie actúa es un gráfico. Construimos el modelo y el flujo de trabajo que lo utiliza.
Reserva una sesión de estrategia (350 dólares)Un buen ajuste si usted
- Tener al menos un año de ventas, clientes o datos operativos
- Tomar decisiones recurrentes que dependen de adivinar lo que sucede después
- Quiere saber qué clientes están en riesgo antes de que se vayan
- Vender suficientes productos o servicios que las recomendaciones cambiarían lo que la gente compra
- Están cansados de informes que describen el mes pasado sin decirle qué hacer al respecto
El machine learning encuentra patrones en tu historial y los usa para predecir lo que probablemente viene después: que leads cerrará, lo que los clientes rematarán, cuánto venderás en cada ubicación en cada semana, que ofrecen una persona dada es muy probable que acepte. La analítica avanzada es la disciplina más amplia de convertir esos datos en algo que una persona puede decidir. Hacemos ambos, e insistimos en que terminen en una decisión.
La mayoría de los proyectos de análisis producen un dashboard que se admira durante una semana. Construimos el modelo, entonces construimos lo que sucede por ello: la alerta que se dispara cuando un cliente de alto valor se calla, la cantidad de reorden que se actualiza, la recomendación que aparece en la página del producto. El modelo vale exactamente lo que el flujo de trabajo alrededor gana.
Somos honestos sobre lo que los datos pueden y no pueden soportar. Si su historia es demasiado delgada para prever de forma fiable, lo decimos y empezamos con la ingeniería de datos que lo arregla. Un modelo basado en datos malos es peor que ningún modelo, porque la gente confía en él.
Lo que construimos con sus datos
Cada uno de ellos es un sistema de trabajo que produce un número de usos de su equipo, no un cuaderno que produce un gráfico.
Herramientas y pilas en las que trabajamos
- Python
- scikit-learn
- XGBoost
- PyTorch
- BigQuery
- Snowflake
- ♪
- Mirador
- Power BI
- Metabase
- Vertex AI
- AWS SageMaker
Construimos en la nube que ya utilizas y entregas modelos con documentación que tu equipo puede mantener. Nada depende de una herramienta que podamos operar.
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Predicción de la demanda y los ingresos
Pronóstico semanal o mensual por producto, ubicación o canal, con rangos de confianza para que sepa cuánto confiar en cada uno.
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Predicción de la cosecha y la retención
Los clientes, pacientes o titulares de políticas pueden salir en el próximo período, clasificados, con las razones que el modelo pesa más.
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Lead Scoring
Las preguntas son más propensas a cerrar, por lo que los mejores se llaman primero y el presupuesto ad sigue el leads que convierte.
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Sistemas de recomendación
Qué mostrar, ofrecer o revender a un cliente dado, en su sitio, en correo electrónico o en manos de su equipo de ventas.
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Modelo de valor de vida del cliente
Lo que un cliente vale con el tiempo por segmento y fuente, por lo que el gasto de adquisición puede ser tamaño a la realidad.
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Detección de anomalías
Las transacciones, costos o uso inusuales marcaron el día que suceden en lugar de al mes.
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Precios y análisis del margen
Donde el precio deja dinero en la mesa, donde los descuentos no compran nada, y cómo es la elasticidad.
Donde cambian los números
El aprendizaje de la máquina gana su permanencia donde la misma decisión se toma a menudo y cada uno vale algo.
Organismos de seguros
Riesgo de renovación marcado por el titular de la política para que el esfuerzo de retención vaya donde guarda una política, y lead puntuación que clasifica las consultas por probabilidad de atar.
HVAC y servicios domésticos
Predicción de la demanda estacional por área de servicio para la programación de la tripulación y la estimulación de anuncios, además de la predicción de churn plan de mantenimiento.
Comercio electrónico
Recomendaciones de producto, pronóstico de inventario por SKU, y valor de la vida del cliente que remodela cuánto pagarás por una primera compra.
Prácticas médicas y estéticas
Predicción de no presentarse para que los horarios puedan ser sobrecogidos inteligentemente, y tiempo de ciclo de tratamiento para la extensión del paciente.
Inmobiliaria
Lead anotando con la posibilidad de realizar un modelado de banda de precios que indica a los agentes que enumeran para empujar a qué compradores.
Restaurantes y hospitalidad
Cubiertas y pronósticos de ingresos por día y día, planificación laboral contra ella, y alertas de demanda impulsadas por eventos.
Por qué el modelo es sólo la mitad del trabajo
Vinimos al aprendizaje automático desde el lado del marketing.
Teníamos datos de campaña, datos CRM, y llamamos datos, y la pregunta nunca fue qué algoritmo utilizar. Fue lo que leads llamó primero, cuánto valía un cliente de este código ZIP, y cuánto gastar para conseguir otro. Esos son problemas de ML, y sólo importan si la respuesta cambia lo que alguien hace el lunes.
Así que cada compromiso aquí termina con un flujo de trabajo, no un entregable. El pronóstico alimenta el calendario. La puntuación del churn activa el alcance. El marcador lead reordena la lista de llamadas y remodela las ofertas de anuncios. Informamos sobre el resultado del negocio, y si el modelo es exacto pero nadie lo está usando, eso es un fracaso que tenemos.
Cómo trabajamos
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Auditoría de descubrimientos y datos
Aprendemos cómo el negocio hace dinero, donde la decisión o el flujo de trabajo realmente rompe, y qué datos existe para solucionarlo. Si los datos aún no están, eso se convierte en el primer paso.
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Hoja de ruta y arquitectura
Un plan que nombre el resultado, las integraciones, los guardias y el presupuesto. Secuenciado por lo que la ganancia más rápida fondos la construcción más larga.
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Construir e integrar
Construimos dentro de sus sistemas y sus cuentas, conectamos con las herramientas que ya se ejecutan, y probamos contra datos reales antes de que cualquier cosa toque a un cliente.
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Medición y mejora
Reseñas mensuales sobre el número de negocio que el sistema fue construido para moverse, no sobre la precisión del modelo en aislamiento. Seguimos sintonizando después del lanzamiento.
Los mismos estándares que todo lo que hacemos
Usted posee el código y los datos
Fuente, modelos, impulsos, oleoductos y cuentas son suyos. Si alguna vez nos separamos, todo lo que construimos permanece contigo.
Modelo de ingresos primero
Preguntamos cómo la empresa gana dinero antes de preguntar qué modelo utilizar. AI que no mueve un número de negocio es un proyecto científico. Es cómo trabajamos en todo.
Sin cargos ocultos
El alcance está escrito antes de que sea precio. Los costos de la nube y la API se transmiten a costo, no se marcan.
Personas mayores, siempre
El ingeniero que abarca su sistema es el que lo construye. No hay entrega a una cápsula junior después del contrato.
Guardias por defecto
Revisión humana donde las decisiones llevan riesgo, registran cada acción automatizada y un interruptor de asesinato que controla.
Tres idiomas
Sistemas que leen, escriben y hablan en inglés, español y portugués, porque sus clientes lo hacen. See donde operamos.
Servicios conexos
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Ingeniería y Gestión de Datos
Pipelines y almacenes de datos que hacen posible la IA
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Soluciones de Automatización con IA
Aprobaciones, traspasos y trabajo repetitivo, automatizados
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Servicios de IA Generativa
Aplicaciones LLM para contenido, conocimiento y búsqueda
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Procesamiento de Lenguaje Natural
Documentos, tickets y reseñas leídos a escala
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Consiga recomendado por ChatGPT y AI Resúmenes
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Un socio estratégico fraccional para el crecimiento
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Preguntas que nos hacen
Depende de la pregunta. El pronóstico generalmente quiere al menos dos años de historia para capturar la estacionalidad. Churn y lead pueden trabajar con unos miles de registros. Si los datos todavía no están, empezamos con la ingeniería de datos y te decimos cuando el modelo se vuelve viable en lugar de construir uno que no se puede confiar.
Analytics describe lo que pasó y por qué. El aprendizaje automático predice lo que es probable que ocurra después. La mayoría de las empresas necesitan ambos: el análisis para entender el patrón y el modelo para actuar en él antes de repetirlo.
validamos cada modelo de datos que no ha visto, reportamos precisión en términos simples y mostramos rangos de confianza en lugar de números únicos. Luego rastreamos cómo la predicción se realizó contra la realidad cada mes y se entrena cuando el mundo cambia.
No. documentamos el modelo, automatizamos reentrenamiento donde tiene sentido, y construimos el monitoreo que le dice cuando el rendimiento deriva. Su equipo necesita ser capaz de leer la salida, no el código.
Tuyo. Trabajamos en Google Cloud, AWS y Azure, y preferimos construir dentro de la cuenta que ya tiene para que los datos nunca abandonen su control.
Ese es el punto. Las puntuaciones Lead pueden fluir en plataformas de anuncios como valores de conversión, valor de la vida del cliente puede establecer presupuestos de adquisición, y las señales de churn pueden desencadenar campañas de retención. También corremos el lado del marketing, así que el bucle se cierra.
Tus datos ya lo saben. Preguntémosles.
Treinta minutos en la decisión que tomas más a menudo y los datos con los que tienes que hacerlo. Dejarás saber si un modelo cambiaría la respuesta.
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