E-commerce Analytics
¿Cómo trabajamos?
Para ejecutar estos casos de uso se puede aplicar:
Desarrollo de nuevo software
Modelos Financieros y de Riesgo
Automatización de Operaciones
Recomendaciones personalizadas
Gestión de inventario
Aplicación de análisis de datos para optimizar los niveles de inventario y evitar la escasez o el exceso de productos, mejorando la eficiencia operativa.
Recomendaciones personalizadas
Utilización de sistemas de recomendación basados en IA para ofrecer productos y servicios personalizados a cada cliente según sus preferencias y comportamientos de compra.
Gestión de inventario
Aplicación de análisis de datos para optimizar los niveles de inventario y evitar la escasez o el exceso de productos, mejorando la eficiencia operativa.
Conoce un Caso de éxito
Así trabajamos junto a Phillips Morris International
Martín Jones, Digital Head de Philip Morris International, repasa los desafíos que implica asumir una mirada centrada en el consumidor. Además explica cómo se deben preparar los equipos para interpretar la información de los clientes en tiempo real, ya que es cada vez más necesario para ser competitivos.
Detección de demanda futura
Implementación de modelos predictivos para anticipar la demanda y asegurar la disponibilidad de productos en momentos clave, como temporadas de alta demanda o eventos especiales.
Automatización de atención al cliente
Utilización de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para brindar soporte al cliente las 24 horas del día, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo la carga de trabajo del personal.
Análisis de sentimiento
Uso de técnicas de análisis de sentimiento para comprender la opinión del cliente sobre productos y servicios, lo que permite tomar medidas correctivas y mejorar la satisfacción del cliente.
Optimización de precios
Aplicación de algoritmos de IA para ajustar dinámicamente los precios según la demanda y la competencia, maximizando los ingresos y la rentabilidad.
Detección de demanda futura
Implementación de modelos predictivos para anticipar la demanda y asegurar la disponibilidad de productos en momentos clave, como temporadas de alta demanda o eventos especiales.
Automatización de atención al cliente
Utilización de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para brindar soporte al cliente las 24 horas del día, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo la carga de trabajo del personal.
Análisis de sentimiento
Uso de técnicas de análisis de sentimiento para comprender la opinión del cliente sobre productos y servicios, lo que permite tomar medidas correctivas y mejorar la satisfacción del cliente.
Optimización de precios
Aplicación de algoritmos de IA para ajustar dinámicamente los precios según la demanda y la competencia, maximizando los ingresos y la rentabilidad.
Otras soluciones
Segmentación de clientes
Utilización de analytics para optimizar el uso del agua y asegurar una irrigación sostenible y eficiente.