Recuperación analítica de activos

Cliente: WODEN

Metodología: VDS Visual Data Discovery

Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation)

WODEN participa del mercado de economía circular y logística inversa. Recupera los equipos que desecha el consumidor por daño, desuso o deserción de las compañías de telecomunicaciones tales como decodificadores, celulares etc. Luego los repara y los pone en circulación generando reducción de huella de carbono, impacto ambiental positivo y economía doméstica.

Es todo un reto recuperar los equipos, gran cantidad de dinero se gasta en falsos positivos (lugares que aparentemente entregarán un equipo pero en realidad no entregan), hay que hacer múltiples campañas para asegurar que el teniente del equipo pacte una cita de entrega.

Metodología y dispositivos analíticos

VDS Visual Data Discovery permite tres cosas en una misma metodología:

    • Integrar diversas fuentes de información: Se trata de poblar modelos de datos que viven en lakes o lakehouses con el objetivo de tener la data necesaria siempre disponible.
    • Analytics: Sobre los modelos de datos, se desarrollan modelos predictivos a fin de estimar la mejor forma de contactar al cliente y la mejor manera de asociar este cliente a procesos de recuperación efectivos.
    • Reporting: Visualizar el ciclo de vida de la decisión en tableros de control eficientes que conecten las preguntas de negocio del cliente con las respuestas clave.

Gran resultado general (Work underway)

Tras diferentes loops de integración de datos, analítica y reporteo se ha logrado:

    • Reducir de forma considerable el tiempo de recuperación de equipos.
    • Optimizar la ruta del personal técnico en campo haciendo que gasten menos tiempo en falsos positivos.
    • Mejorar la visión del negocio en cuanto a recuperación.

Queremos acompañar tus procesos de analítica e investigación de mercados con un enfoque de MlOps y DeOps. ¿Entramos en contacto?

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Cristina Contreras

Cristina Contreras

Cristina tiene estudios en psicología y estadística. Tiene más de 11 años de experiencia en modelamiento predictivo de comportamiento humano en escenarios de consumo y compra

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