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KASPeru ofrece a sus clientes los siguientes servicios de consultoría:
Análisis de datos.
Aplicación de la técnicas de minería de datos para el análisis de bases de datos transacciones. Se aplica la
metodología CRISP-DM para el ciclo de vida de la minería de datos.
Modelos de pronóstico.
Pronósticos de información estratégica
Desarrollo de modelos de pronóstico de información estratégica para empresas. Pronóstico de ventas,
demanda de productos, demanda de materiales, haciendo uso de modelos neuronales adaptativos.
Predicción de la deserción de clientes.
Análisis de los factores que permitan predecir la probabilidad de que un cliente deserte de la empresa en los
siguientes periodos de tiempo. Se usa técnicas avanzadas de redes neuronales artificiales que logran maximizar
la precisión de la predicción.
Segmentación de Clientes.
Segmentar clientes es buscar la mejor forma de agruparlos de tal forma que tengan características simulares y
correspondan a grupos porcentualmente grandes.
Esta técnicas permiten la posterior medición de parámetros en los clientes tales como scoring, tasas de
deserción, tiempo de permanencia, campañas de marketing, etc.
Ventas Cruzadas.
Determinación de los conjuntos de productos frecuentemente comprados, e identificación de los clientes más
propensos a comprar un subconjunto de ellos, dado que ya compro el otro subconjunto.
Estructuración de Datos.
Detección de transacciones fraudulentas.
Dado que los defraudadores son muy activos y las formas de fraude cada vez son más ingeniosas es necesario
crear procedimientos que puedan adaptarse a estas nuevas condiciones identificando patrones de
comportamiento desde los mismos datos.
Optimización de campañas.
Identificación y categorización de los clientes más propensos a adquirir los productos ofrecidos en la campaña
de marketing. Identificación de los clientes a notificar.
Análisis de datos.
Aplicación de la técnicas de minería de datos para el análisis de bases de datos transacciones. Se aplica la
metodología CRISP-DM para el ciclo de vida de la minería de datos.
Modelos de pronóstico.
Pronósticos de información estratégica
Desarrollo de modelos de pronóstico de información estratégica para empresas. Pronóstico de ventas,
demanda de productos, demanda de materiales, haciendo uso de modelos neuronales adaptativos.
Predicción de la deserción de clientes.
Análisis de los factores que permitan predecir la probabilidad de que un cliente deserte de la empresa en los
siguientes periodos de tiempo. Se usa técnicas avanzadas de redes neuronales artificiales que logran maximizar
la precisión de la predicción.
Segmentación de Clientes.
Segmentar clientes es buscar la mejor forma de agruparlos de tal forma que tengan características simulares y
correspondan a grupos porcentualmente grandes.
Esta técnicas permiten la posterior medición de parámetros en los clientes tales como scoring, tasas de
deserción, tiempo de permanencia, campañas de marketing, etc.
Ventas Cruzadas.
Determinación de los conjuntos de productos frecuentemente comprados, e identificación de los clientes más
propensos a comprar un subconjunto de ellos, dado que ya compro el otro subconjunto.
Estructuración de Datos.
Detección de transacciones fraudulentas.
Dado que los defraudadores son muy activos y las formas de fraude cada vez son más ingeniosas es necesario
crear procedimientos que puedan adaptarse a estas nuevas condiciones identificando patrones de
comportamiento desde los mismos datos.
Optimización de campañas.
Identificación y categorización de los clientes más propensos a adquirir los productos ofrecidos en la campaña
de marketing. Identificación de los clientes a notificar.
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