No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Evaluación de resultados: personalización y análisis predictivo

13/16
Recursos

Aportes 10

Preguntas 0

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

## Evaluación de resultados: personalización y análisis predictivo **Introducción** En este caso de estudio, se analiza la implementación de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) llamado NBA en Banco Contigo. El objetivo era personalizar las comunicaciones con los clientes y aumentar las ventas. Se evalúan los resultados obtenidos en términos de conocimiento del cliente, ventas, reputación, innovación y automejora. También se identifican las desventajas de la implementación del algoritmo. **Metodología** Se implementó el algoritmo NBA, que utiliza datos sociodemográficos y de comportamiento de los clientes para predecir sus intereses y ofrecerles comunicaciones personalizadas. Se evaluaron los resultados mediante el seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPIs) como el conocimiento del cliente, las ventas, la reputación, la innovación y la automejora. **Resultados** **Conocimiento del cliente:** Se ha mejorado significativamente el conocimiento del cliente, como se ilustra en el caso de la mujer de 32 años de Medellín. Se ha identificado que la comunicación personalizada es más efectiva que la comunicación general. **Ventas:** Las ventas han aumentado en $1,000,000 por mes, triplicando el valor de retorno de la inversión (ROI) en solo 3 meses. **Reputación:** La reputación ha mejorado, como lo demuestra el aumento del Net Promoter Score (NPS). **Innovación:** La implementación del algoritmo NBA ha posicionado a Banco Contigo como una empresa innovadora, diferenciándola de sus competidores. **Automejora:** El algoritmo NBA es capaz de identificar cambios y autocorregirse, lo que significa que la estrategia de comunicación se vuelve más precisa y efectiva con el tiempo. **Desventajas** **Consentimiento del cliente:** Algunos clientes no se sienten cómodos con la idea de que se realicen predicciones tan profundas sobre ellos. **Canibalización de productos:** Algunos productos sugeridos por el algoritmo pueden estar canibalizando otros productos del banco. **Desarrollo interno:** El desarrollo interno del algoritmo NBA ha limitado su sofisticación. Se recomienda trabajar con una empresa de desarrollo externa especializada para mejorar el alcance del producto. **Conclusiones** La implementación del algoritmo NBA ha sido un éxito rotundo para Banco Contigo. Se ha logrado un ROI significativo, se ha mejorado el conocimiento del cliente, las ventas y la reputación, y se ha posicionado a la empresa como líder en innovación. Sin embargo, es importante abordar las desventajas identificadas, como la preocupación por el consentimiento del cliente y la canibalización de productos. Se recomienda continuar desarrollando el algoritmo NBA en colaboración con expertos externos para maximizar su potencial. **Recomendaciones** * Implementar estrategias para obtener el consentimiento explícito de los clientes para el uso de sus datos. * Analizar cuidadosamente las sugerencias del algoritmo NBA para evitar la canibalización de productos. * Colaborar con empresas de desarrollo externas especializadas en IA para mejorar el sofisticación del algoritmo NBA. * Continuar evaluando el impacto del algoritmo NBA en los KPIs y realizar ajustes según sea necesario. **Reflexión final** Este caso de estudio demuestra el potencial de la IA para transformar la industria bancaria. Al personalizar las comunicaciones con los clientes y utilizar datos de manera efectiva, Banco Contigo ha logrado resultados excepcionales. Es importante que otras instituciones financieras consideren la implementación de soluciones de IA para mejorar la experiencia del cliente y aumentar su competitividad.
Un resumen de lo que logré retener luego de ver esta clase: Luego de implementar nuestro MVP de NBA en los 3 primeros meses del año (enero, febrero, marzo), hemos logrado incrementar nuestros ingresos en 3Millones de $ durante el primer trimestre. Un resultado excelente ya que nuestra inversión fue de 1Millón. Recordemos que decidimos desarrollar NBA de manera interna, por lo que nuestro producto no es el más sofisticado y hay que seguir implementando mejoras. Una ventaja es que la IA tiene la capacidad de auto corregirse de acuerdo a ciertos resultados. Estamos mejorando la comunicación con nuestros clientes gracias a la implementación de la IA. Tenemos una gran cantidad de datos de los clientes lo que nos permite tomar acciones predictivas para ofrecer los productos que mejor se ajusten al perfil de cada cliente y decidir cuando y a través de que canal ofrecer nuestros productos. Una de las desventajas es que muchos clientes no han estado de acuerdo en que sus datos se utilicen para generar estas acciones predictivas. Es respetable ya que un principio del banco es siempre tener el consentimiento del cliente para este tipo de acciones.
Ya quiero aprender a hacer algoritmos de análisis descriptivos con python. Q increíble todo lo q se puede generar y alcanzar con un algoritmo tan profundo
Excelente clase 📝✔📊
excelente clase
### **Proyecto "Banco Contigo" y la Aplicación de NBA Basado en Inteligencia Artificial** #### **¿POR QUÉ ELEGIMOS LA IA PARA NBA?** * **Mayor Valor Esperado:** La opción con IA resultó la más beneficiosa en términos de impacto y retorno. * **Capacidades Técnicas:** Contábamos con el equipo, las herramientas y las condiciones legales para implementarlo. * **Optimización de Resultados:** La IA permite personalizar mensajes para cada cliente según sus preferencias y canales favoritos. #### **DESARROLLO DEL ALGORITMO** * Se creó un **algoritmo predictivo** tras un análisis descriptivo en Python: * Predice intereses de los clientes según su ciclo de vida, productos adquiridos y comportamientos. * Determina el mejor momento, canal y contenido para enviar anuncios. * **Equipo Multidisciplinar:** Científicos de datos, ingenieros, analistas, y reuniones con marketing y operaciones garantizaron el alineamiento con los objetivos. #### **CASO PRÁCTICO: CLIENTE DE MEDELLÍN** * **Datos recolectados:** Edad, género, ingresos, estado civil, productos contratados, interacciones previas, métodos de pago, y actividad en redes sociales. * **Perfil:** Mujer de 32 años, soltera, con ingresos de $1,800 al mes, usuaria activa en redes sociales y la app móvil. * **Análisis de comportamiento:** * Se le ofrecieron seguros por SMS, pero contrató servicios de crédito y solicitó ampliar su línea de crédito mediante redes sociales. * Preferencia de pago: tarjeta de crédito. * **Recomendación del algoritmo:** Proporcionar información relevante sobre créditos y tarjetas a través de redes sociales, considerando su interés y canales favoritos. #### **RESULTADOS DEL ALGORITMO** 1. **Incremento de Ventas:** * $1,000,000 adicionales al mes desde la implementación (triplicando el costo inicial de desarrollo). 2. **Mejor Conocimiento del Cliente:** * Comunicaciones personalizadas y por canales adecuados. 3. **Mayor Reputación:** * El Net Promoter Score (NPS) subió a 45. 4. **Innovación Competitiva:** * La IA permite generar anuncios más efectivos que los de la competencia. #### **VENTAJAS DEL USO DE IA** * **Eficiencia Escalable:** Automatiza decisiones basadas en datos individuales. * **Auto-mejora Continua:** El algoritmo se adapta a los cambios y refina estrategias mensualmente. * **Impacto Medible:** Evaluación constante de KPIs para mantener un enfoque dinámico y orientado a resultados. #### **DESAFÍOS IDENTIFICADOS** 1. **Aceptación del Cliente:** * Algunos usuarios no se sienten cómodos con el uso detallado de sus datos. * La percepción de personalización puede generar resistencia. 2. **Canibalización de Productos:** * Algunos productos sugeridos afectan el rendimiento de otros. * Se requiere priorización estratégica. 3. **Limitaciones del Desarrollo Interno:** * Aunque funcional, el algoritmo aún no alcanza la sofisticación de soluciones externas especializadas. #### **LECCIONES APRENDIDAS Y FUTURO DEL PROYECTO** El proyecto "Banco Contigo" demuestra cómo la implementación de IA puede revolucionar la personalización en marketing. Sin embargo, es esencial equilibrar innovación y ética para ganar la confianza de los clientes. Con mejoras continuas y ajustes estratégicos, el algoritmo NBA promete seguir generando valor tanto para los clientes como para el banco.
Tanto la personalización como el análisis predictivo en el proyecto Banco contigo son herramientas clave para mejorar la experiencia del cliente y optimizar decisiones de negocio. * **Personalización:** Se mide por su capacidad de mejorar la satisfacción y generar ingresos adicionales. * **Análisis predictivo:** Se mide por su precisión y el impacto tangible en decisiones estratégicas, como retención de clientes y aumento en la conversión.
Para optimizar aún más la estrategia, el equipo de marketing debe mejorar la segmentación de productos y canales de comunicación basados en el comportamiento del cliente. También, debe reforzarse la comunicación sobre el uso de los datos, asegurando transparencia y comodidad para los usuarios.
En terminos de la Evaluacion de Resultados, es importante recordar que KPIs teniamos considerados y como los hemos medido. En el ejemplo que se cita, se realizan varias suposiciones-por ejemplo, la suposición de un ROI de solo 1 mes- En general, con todas las variables actuales que afectan la economía de nuestros paises en LA, es muy probable que en lugar de 1 mes, nuestro Retorno de Inversión sea mayor a 6 meses y esto es importante comunicarlo a nuestros stakeholders. Gabriela
Gracias