Cliente: Geek2Net Metodología: Enygma Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) El crimen informático crece y las empresas necesitan implementar procesos y tecnologías para perpetuar su negocio, defenderlo de los ataques cibernéticos y desarrollar fortalezas de cara a nuevos mercados. Geek2Net es una empresa colombiana de seguridad informática que requería construir su plan de mercadeo entendiendo la OFERTA y la DEMANDA en este mercado. Metodología y dispositivos analíticos ENYGMA es una metodología que permite: MAPEAR: Dimensionar el competidor, su producto, modelo de servicio, precios, puntos de atención, dinámica de comunicación, dinámica comercial usando inteligencia artificial y explotación masiva de la información disponible en redes. ENTENDER: El comprador de estas soluciones como persona (Buyer Persona) dimensionando sus tensiones ocultas, necesidades inconscientes, incentivos, retos productivos. RECONSTRUIR: El CANVAS de la oferta de valor del sector, de cada competidor. DISEÑAR: El Customer Journey Map y las experiencias deseadas que un usuario debe experimentar con el producto y con el servicio. Gran resultado general (Work underway) Mapa completo de competidores y dimensionamiesto de su tamaño, oferta de valor, diferenciales competitivos, modelos comerciales y de tarifas. Entendimiento del usuario final, tensiones y necesidades al igual que retos productivos. CANVAS de oferta de valor y modelo de negocio. Ciclo de experiencia del usuario actual e ideal en función de hallazgos del estudio.
Cliente: DirecTV Metodología: Churn Management Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Antecedentes: Al ser una organización que cotiza en bolsa, un punto de churn implica deterioro en el valor de la acción. Ahora, al ser una compañía con productos basados en televisión y no la mezcla TV + telefonía + internet como otros competidores, las herramientas de retención se vuelven limitadas, basadas en calidad, excelencia operativa y contenido premium. Necesidad: Calibrar modelos de fuga eficientes y hacer estimaciones de las pérdidas de clientes futuras para anticipar la pérdida con antelación. Gran resultado general (Work underway) Desarrollo de Un modelo de datos, que concentró la información de diferentes fuentes dentro de la compañía (facturación, PQRS, Servicio, operación) lo que redujo significativamente el tiempo dedicado a consultas, modelamiento y decisiones. Creación de modelos que permitan detectar y controlar el churn early (fuga de clientes en los primeros meses del contrato). Modelos competitivos de churn voluntario e involuntario. Modelos de respuesta incremental para medir la eficiencia de herramientas de retención. Entregables y aprendizajes: Un modelo entidad relación que integre la data que gira al rededor de la experiencia del cliente, reduce hasta en un 75% el tiempo dedicado a consultas, modelamiento, reporteo y decisiones data driven Los modelos de respuesta incremental, nos permite comparar la eficiencia de las herramientas de retención comparando expuestos vs controles ante diferentes formatos y promociones. Esto permite crear un repositorio de mejores prácticas que permiten controlar el costo financiero de la retención para no afectar el ARPU de los clientes. Estandarizar los proveedores externos como Contact Center y gestión de redes sociales es clave para evitar que el cambio de proveedores afecte en flujo futuro de la información. Queremos acompañar tus procesos de migración a la nube con nuestros expertos en MlOps y DataOps. ¿Entramos en contacto? América del Sur México y Centroamérica
