Cinco imperativos de la predicción para maximizar el valor para el cliente
Aplicación del análisis predictivo para mejorar la gestión de la relación con los clientes

Introducción

3d chart - angleLe llame resolver los problemas de negocio relacionados con la rentabilidad de los clientes, “la gestión de las relaciones con los clientes” o simplemente
hacer bien las cosas, sabe que el fortalecimiento de las relaciones con el cliente es obligatorio para tener éxito, por una sencilla razón: los clientes
generan beneficios.

En el mercado actual cada vez más globalizado y competitivo, los clientes tienen más opciones que nunca a su disposición. Muchos analistas y periodistas, de hecho, lo llaman una “economía del cliente”. La atracción de clientes de forma asequible y el cumplimiento de sus expectativas en selección, precio, calidad y servicio son esenciales para una estrategia de valor para el cliente.

heroNo obstante, es igualmente importante identificar y conservar los clientes rentables e incrementar su valor en el transcurso del tiempo. Esto requiere la capacidad de anticiparse a las necesidades del cliente y presentar ofertas atractivas de una forma correcta y en el momento oportuno. Las empresas que puedan hacerlo serán las que prosperarán en la economía del cliente.

SPSS fue uno de los pioneros en el campo del análisis de datos; fue el primero en entrar en escena y sigue siendo una de las aplicaciones de software más popular y ampliamente utilizada. Como un nuevo miembro de la organización de IBM, SPSS aporta sus productos y soluciones de análisis avanzado a un mayor número de organizaciones de todo el mundo.

Untitled-1Las ofertas de IBM SPSS incluyen productos líderes del mercado para la minería y la recogida de datos, estadísticas y gestión que pueden crear perfiles predictivos que permitan ayudarle a satisfacer las necesidades de sus distintos segmentos de cliente. Estas herramientas se basan en estándares de la industria y se pueden integrar fácilmente en su infraestructura existente para mejorar la precisión, disminuir la plantilla y minimizar las pérdidas.

El esfuerzo combinado le ofrece la máxima flexibilidad en los tipos de datos que explore y cómo despliegue los resultados.

 

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