Análisis de mercados
La IA es un gran aliado en la evaluación de mercados facilitanto tareas como análisis predictivo, manejo de las relaciones con los clientes y generación de contenido valioso.
Valoración de prospectos
Las herramientas de aprendizaje de máquina pueden ser usadas explorando cientos de factores dentro de datos de clientes que permiten evaluar potenciales prospectos y clasificarlos.
Segmentación inteligente
Se busca segmentaciónes mucho más amplias de datos que permitan una aproximación más precisa a las necesidades y gustos reales de clientes potenciales.
Personalización de contenido
La personalización 1:1 de contenido que coincida correctamente con clientes o prospectos es una actividad que se realiza más fácilmente con IA basados en información histórica o en tiempo real.
Siguiente mejor oferta
El aprendizaje de máquina es ideal para la optimización de ofertas; se puede determinar por segmentos aquellos clientes que podrían estar interesados en las ofertas.
Siguiente mejor acción
Encontrar el conjunto de acciones para un individuo que lo llevará al siguiente paso es un caso de uso ideal para modelos de IA usando datos y patrones dentro de los datos en función de acciones pasadas de un cliente.
Conocimiento del cliente
Basados en la información disponible de los clientes y usando modelos de IA se puede predecir comportamientos de clientes y por lo tanto su hábitos que serán muy útiles en el diseño de campañas de mercadeo.
Retención de clientes / empleados
Se usan modelos de IA para predecir el abandono de clientes o empleados.
Gestión de tarifas personalizada
Se pueden detectar comportamientos particulares de clientes que permiten generar grupos específicos sobre los cuales se dan tarifas personalizadas dependiendo del riesgo que representan sus comportamientos.
Paquete de productos / servicios personalizados
Modelos para determinar los productos / servicios y los precios adecuados por cliente basados en su comportamiento y en datos históricos.
Gestión de reclamaciones
Poder calificar y agilizar procesos de reclamación al encontrar comportamientos fuera de lo común que podrían tener riesgos.
Análisis del comportamiento del cliente
A partir de segmentaciones inteligentes se puede identificar señales de comportamiento de personas y entonces diseñar estrategias que deleiten a esos clientes.
Propensión a comprar
Con base en modelos y puntajes de propensión se puede identificar clientes y prospectos con alta probabilidad de compra de un producto/servicio.
Marketing de correo directo
De una fuente de datos se puede obtener información, que permite determinar un perfil preciso de clientes y la creación de correos directos.
Apertura de Cuenta / emisión de Tarjeta
Modelos que permiten predecir comportamientos, evaluación de riesgos, confirmación de identidad, etc. para generar campañas.
Puntuación de crédito
Los modelos predictivos permiten, sobre grandes cantidades de datos de clientes, generar puntuaciones que califican el comportamiento crediticio de un cliente o prospecto.
Compre ahora, pague después.
Usando modelos de IA y datos históricos, encontrar clientes con excelente historia crediticia a quienes ofrecer este tipo de promociones.
