¿Cómo podemos ayudarle?
Mitigación del riesgo de crédito
Las entidades financieras luchan por encontrar un equilibrio entre maximizar los ingresos al ofrecer una línea de crédito a un solicitante y minimizar la propensión del solicitante a incumplir el pago. El conflicto entre maximizar las ganancias y las restricciones impuestas a las campañas de autorización de clientes para minimizar el riesgo suele hacer que se pierdan importantes oportunidades de generar ingresos.
Al existir una gran cantidad de posibilidades matemáticas a la hora de perfilar cientos de miles de puntos de datos con los numerosos aumentos posibles en las ofertas de líneas de crédito incrementales, las herramientas tradicionales como las hojas de cálculo resultan ineficaces. Usando Altair, los equipos de ciencia de datos pueden construir modelos para determinar el presupuesto adecuado necesario para una campaña que generaría los mayores ingresos, predecir qué fuente de distribución (por ejemplo, correo electrónico, centro de llamadas, correo directo) probablemente usaría un solicitante para responder a una oferta de aumento de línea de crédito, y comprender qué solicitante se consideraría un solicitante en situación de riesgo si se aceptara un aumento de la línea de crédito.
Análisis de marketing
Las campañas de marketing bien ejecutadas son complejas, suelen abarcar diversas ofertas de productos y recurren a varios canales de distribución. Con frecuencia, los equipos de marketing tienen la ardua tarea de predecir las tendencias de respuesta de los clientes a las campañas. Independientemente de si la campaña está destinada a aumentar la fidelidad del cliente o a atraer nuevos negocios, es habitual que se utilicen varios conjuntos de datos muy diferentes, por ejemplo, datos históricos sobre la respuesta de los clientes a ofertas anteriores, datos demográficos y datos financieros como registros de transacciones recientes y calificaciones crediticias.
Altair ayuda a los equipos de marketing a predecir con mayor exactitud la propensión de los segmentos de clientes a aceptar una oferta especial, determinar qué estrategia de marketing generará los mayores ingresos basándose en distintas cantidades de gastos de campaña y cambios en las capacidades de los canales de distribución, así como crear paneles de marketing con gráficos de series temporales para interpretar los resultados de la campaña que demuestren el ROI del gasto de marketing a un público ejecutivo
Mantenimiento predictivo
Ya sea programado o no programado, el coste del tiempo de inactividad en entornos de fabricación puede ser muy elevado para la empresa, pudiendo ascender a varios millones de dólares anuales. Los períodos de inactividad imprevistos pueden afectar en gran medida a los costes operativos tangibles e intangibles. Para mitigar el riesgo asociado al tiempo de inactividad, para las operaciones de fabricación se suelen crear calendarios de mantenimiento de los equipos, con lo que los equipos son sometidos a mantenimiento lo necesiten o no, generando así gastos generales más elevados de lo necesario.
Los avances tecnológicos han permitido a las organizaciones recopilar datos en tiempo real sobre el funcionamiento de sus equipos. Estos datos contienen indicadores ocultos de futuros fallos de los equipos. Mediante el uso de análisis predictivos, los fabricantes pueden extraer esta información oculta y así decidir si desean realizar el mantenimiento cuando el riesgo sea alto. Gracias a ello, se evitan los costes o los peligros que conllevan los períodos de inactividad imprevistos y se planifican de manera más eficiente los recursos de reparación y mantenimiento y el trabajo del personal correspondiente.
Los modelos de mantenimiento predictivo (PdM) para el análisis de datos de Altair han ayudado a los fabricantes a evitar los elevados costes relacionados con las interrupciones no planificadas, han optimizado los programas de mantenimiento planificado y han creado ciclos de reparación eficientes y rentables.
Análisis de operaciones al por menor en tiendas
Hoy en día, los consumidores aprovechan al máximo los sitios web de venta al por menor para comparar la oferta de productos, los precios y las opciones de compra. No es infrecuente que los compradores visiten una tienda física, vean la mercancía y luego la compren por internet. Si bien el consumidor considera que esta experiencia de compra es positiva, para el minorista esto se traduce en un exceso de inventario y costes operativos más altos y socava la fidelidad del cliente.
Para abordar este problema, los minoristas analizan los datos que generan todos los días sus sitios web, sus sistemas de punto de venta, sus sistemas de cadena de suministro, el uso de las tarjetas de fidelidad, los sensores de la tienda, etc. Altair Data Analytics ayuda a los minoristas a segmentar y elaborar perfiles de los consumidores para comprender su propensión a reaccionar ante diferentes ofertas de productos y hacer un seguimiento de los comportamientos en la tienda para comprender mejor cómo responderán los consumidores a la colocación del producto, los incentivos de compra y las experiencias que incitan a comportamientos de compra impulsiva.
Altair Knowledge Studio ayuda a los minoristas a encontrar información sobre el comportamiento de los consumidores y las tendencias del mercado que pueden generar una mayor cuota de mercado, una mayor fidelidad del cliente y una distribución más eficiente de los productos y servicios.