Casos de uso Hellium LAB

Casos de uso

Una guía con los problemas que aparecen una y otra vez. Cada uno con el detalle de cómo se resuelve, qué entra, qué sale y qué se descubre en el camino.

Uc aplicar
Data Science
01
Retención · Modelos predictivos

Predicción de abandono de clientes

Quién se va, con cuánta antelación y por qué. Un modelo que calcula la probabilidad de baja y las señales que más pesan, para que el equipo actúe sobre los clientes que importa retener.

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02
Captación · Modelos predictivos

Propensión de compra

Quién está cerca de comprar, y qué. Una probabilidad por cliente, recalculada antes de cada envío, para que el mensaje llegue a quien lo está esperando.

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03
Operaciones · Modelos predictivos

Previsión de demanda

Cuánto se va a vender, y con cuánto margen de error. Por referencia y por período, con rango además del valor central, integrado en el ciclo de planificación que ya existe.

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04
Valor de cliente · Modelos predictivos

Valor de vida del cliente

Cuánto va a valer cada cliente, antes de que lo demuestre con su histórico. La diferencia entre saber cuánto pagar por un cliente después de un año y saberlo el primer día.

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05
Cartera · Modelos descriptivos

Segmentación de clientes

Grupos construidos a partir del comportamiento observado, no de atributos declarados. Con perfil accionable de cada grupo, para que el equipo pueda hacer algo distinto con cada uno.

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Automatización y agentes de IA
06
Datos de cliente · Automatización de procesos

Todo lo que sabes de un cliente, en un solo sitio

Lo que está repartido entre sistemas, leído y unificado sin moverlo. Campos estructurados y perfil en texto, con trazabilidad de cada dato a su fuente.

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07
Marketing · Sistemas multi-agente

Un sistema de agentes trabajando para tu equipo

Análisis, decisión, redacción y revisión, cada paso con su especialista. Las campañas que tu base daría, con el equipo que tienes.

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