Experiencia humana y modelos de IA integrados
La Bytek Prediction Platform utiliza modelos de inteligencia artificial avanzados y personalizables para enriquecer los datos de los clientes, ofreciendo información útil y predicciones sobre el comportamiento del consumidor. Desarrollados por nuestro equipo de Data Science, estos modelos se adaptan a las necesidades y objetivos específicos de cada empresa.
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Intereses
El modelo asigna una etiqueta que indica un interés temático o de producto a cada página del sitio. Una vez asignadas las etiquetas, analiza cómo ha navegado el usuario a través de los diferentes intereses.
El enfoque aplicado se basa en embeddings, que transforman los textos en vectores numéricos manteniendo su significado semántico. Esta transformación permite comparar contenidos y asignar eficazmente etiquetas temáticas o de producto. Posteriormente, un algoritmo propio utiliza esta información para asociar intereses con los usuarios, permitiendo a las empresas optimizar recomendaciones, campañas de marketing y estrategias de cross-selling y upselling.
Meticulosidad
El modelo asigna intereses analizando el comportamiento de los usuarios tanto individual como colectivo.
Determinismo
El modelo garantiza resultados consistentes y replicables en cada ejecución
Análisis transversal
El modelo interpreta el contenido independientemente de su colocación, atribuyéndolo correctamente al usuario.
Clustering RFM con IA
El modelo segmenta a los clientes teniendo en cuenta su nivel de compromiso con la marca, medido por la interacción reciente, la frecuencia de contacto y el valor económico generado.
El análisis RFM aprovecha el algoritmo K-Means para ofrecer una segmentación precisa y eficaz. Este enfoque analiza múltiples atributos de los clientes, gestiona grandes volúmenes de datos y se adapta dinámicamente a nuevas entradas, proporcionando segmentos precisos, escalables y continuamente actualizados. Los segmentos resultantes permiten a las empresas centrarse en sus clientes más estratégicos, optimizando las campañas dirigidas y las iniciativas de captación.
Clusters personalizados
El modelo divide a los clientes en categorías específicas, definidas según los requisitos y objetivos de la empresa.
Flexibilidad
La variable monetaria es personalizable según las necesidades del negocio, permitiendo analizar métricas como el margen de beneficio.
Aprendizaje continuo
El modelo se actualiza con nuevos datos, garantizando segmentaciones siempre al día y una respuesta rápida a los cambios en el comportamiento del usuario.
LTV predictivo
El modelo estima el valor de vida de un cliente basándose en su comportamiento pasado y en sus datos transaccionales, lo que ayuda a las marcas a identificar a los clientes más valiosos y a planificar estrategias a largo plazo de forma más eficaz.
La estimación del LTV predictivo se basa en tres aspectos clave: el valor monetario medio por cliente, el número de productos adquiridos en un periodo determinado y la probabilidad de retención del cliente en los meses siguientes. Estos valores se estiman mediante una combinación de métodos de distribución probabilística y algoritmos de clasificación.
Sofisticación
El modelo integra varias metodologías, lo que garantiza una estimación predictiva más precisa y fiable.
Precisión temporal
Los tiempos de previsión se calculan con gran precisión basándose en la disponibilidad de los datos de los clientes
Formación y validación rigurosas
Estos pasos se llevan a cabo con el máximo cuidado para garantizar predicciones fiables del comportamiento futuro de los clientes.
Predicción de acciones
Un modelo predictivo que asigna a cada cliente potencial una puntuación que refleja su probabilidad de realizar una acción específica, como realizar una compra, suscribirse a un boletín o concertar una cita.
El análisis integra la información del CRM con datos de comportamiento, como páginas visitadas, sesiones, canales, eventos y descargas. Tras la reducción de la dimensionalidad, se seleccionan las variables más relevantes para el modelado. A continuación, se prueban diferentes enfoques, incluidos métodos basados en datos, de contracción (shrinkage) y de conjunto (ensemble). El proceso concluye con una fase de validación para identificar el modelo que mejor se adapte para ofrecer resultados representativos para la marca.
Precisión predictiva
La selección de las variables que afectan a la probabilidad de una acción se realiza en función de las características del cliente, garantizando resultados precisos.
Variables calculadas
A menudo se calculan variables clave para predecir la acción de un cliente potencial, como intereses o clústeres, identificables a través de los otros modelos de la plataforma.
Adaptabilidad
El modelo se selecciona teniendo en cuenta la eficiencia computacional, la velocidad de ejecución y, lo más importante, un análisis preliminar exhaustivo de los datos.
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