Investigación de Mercados

Modelos de pronósticos.

Posted in BI, Big data, Consultoría Estadística, Gestion Empresarial, Gestion Humana, Gestion Publica, Investigación de Mercados | 0 comments

Los modelos de pronósticos son modelos estadísticos para pronosticar el futuro. No sé trata de magia, los modelos de pronósticos sirven para detectar situaciones futuras y hacer proyecciones con base en la información analizada. Los modelos de pronósticos se pueden usar con diferentes propósitos, en diferentes ciencias y con distintas técnicas. El trabajo de los consultores estadísticos es ayudarlo a implementar los modelos adecuados al tipo de información disponible. En TodoEstadística somos expertos en estudios de mercado e investigación social. Para las empresas siempre ha sido importante hacer estudios del mercado; pero se quedan cortos en el análisis de los datos habiendo cientos de maneras para aprovecharlos. TodoEstadística tiene profesionales en varias disciplinas para aplicar una gran variedad de modelos de pronósticos. Consultar información de nuestros servicios Beneficios de los modelos de pronósticos en las empresas. Los pronósticos son herramientas para tomar decisiones altamente productivas de acuerdo a la previsión del futuro. El propósito de los pronósticos es tener mayor control de la planificación. Inclusive los estándares utilizados para los pronósticos más adelante podrán ser evaluados para medir el desarrollo de los objetivos. Los pronósticos son herramientas para la administración de las empresas y organizaciones. Principalmente fortalecen su capacidad de adaptarse a las condiciones del mercado y ejecutar planes sostenibles económicamente. Los pronósticos sirven para prepararse en los momentos cruciales qué se proyectan. Por ejemplo, para la formulación de proyectos se utilizan modelos de pronósticos para hacer estudios de factibilidad de los proyectos. También para hacer la proyección del mercado y la participación en el mismo. Los modelos de pronósticos se han desarrollado para factores ambientales como el estado del clima y también para la economía. Los modelos econométricos estudian variables y factores importantes del mercado global que pueden tener repercusiones en la actividad económica de una empresa o población. Un modelo de pronóstico puede ser la combinación de varios pronósticos y variables para hacer proyecciones más acertadas. Para esto es necesario identificar  el método de pronóstico más adecuado para los objetivos. En general el propósito es programarse adecuadamente para satisfacer todos los requerimientos del futuro. Los pronósticos sirven para diseñar los procesos según la capacidad instalada y finalmente brindar una buena experiencia de usuario. Como implementar un modelo de pronóstico en un negocio. En TodoEstadística somos rigurosos en el proceso de la información para acertar en los análisis y proyecciones. Se debe considerar el presupuesto de los análisis y de obtener nueva información. Los pronósticos suelen tener relación con factores como estaciones climáticas, periodos de tiempo, economía y política. En primer lugar se deben recoger y analizar los datos disponibles para conocer los pronósticos que pueden surgir de la información. Luego se escogen únicamente los datos necesarios para construir el modelo y finalmente aplicarlo luego de revisar su precisión. Para la comprobación de los pronósticos es recomendable hacer comparaciones con otras técnicas de proyección. Los modelos de pronósticos sirven para comprobar la hipótesis del comportamiento de una variable. Un pronóstico puede producirse suponiendo, que una secuencia de acontecimientos pasados se repetirán en el futuro o basados en nuevas tendencias. Los modelos de pronóstico deben centrar el estudio, en las variables de mayor peso en cada situación. La Efectividad de los modelos de pronósticos radica en la facilidad de entenderlo así se necesiten técnicas complejas. Solicitar apoyo de consultor estadístico. Modelos para pronósticos de ventas. Para hacer pronósticos de ventas se deben estudiar los factores externos e internos de la organización. Los factores internos para los pronósticos de ventas, tienen relación con la capacidad instalada de las empresas. Es decir, con la disponibilidad de insumos, recursos humanos, procesos de producción,...

Read More

Análisis de CRM – Estrategias de gestión de relación con los clientes.

Posted in BI, Big data, Gestion Empresarial, Investigación de Mercados | 0 comments

Análisis de CRM (Customer Relationship Management). Por su significado es el análisis de las relaciones con los clientes. Es un recurso que se mejora a partir del análisis de los datos del cliente. La analítica de los datos es clave para determinar el tipo de relación y pronosticar las acciones a futuro. Un CMR puede ser todo un sistema de estrategias que deben ser mejoradas porqué los clientes son el motor que sostiene las empresas. Por este motivo el CRM es un elemento clave en el desarrollo de las grandes empresas. El propósito es estudiar el mercado consumidor para conseguir que las estrategias comerciales funcionen efectivamente. Los sistemas CRM son utilizados para dirigir el desarrollo de productos y servicios que generan resultados de posicionamiento en la mente del cliente. El análisis de CRM trae varias oportunidades para mejorar la efectividad del talento humano, las promociones y la experiencia de usuario. La gestión de clientes fomenta nuevas capacidades de supervivencia de la empresa en mercados de alta competencia. Solicita nuestra ayuda. Clases de CRM: Ventajas de las estrategias y herramientas. Existen diferentes maneras de entender un CRM, lo más común es relacionarlos con estrategias empresariales o con software de gestión de clientes. Cada método tiene un diferente grado de efectividad dependiendo de la información y el tipo de negocio. Sin embargo, el objetivo general  de los CRM, es mejorar el funcionamiento de varios aspectos del proceso de ventas. El CRM correcto tanto en herramienta como en modelo de negocio, brinda la capacidad de segmentar clientes prospectos en cualquier tipo de grupos. Los CRM sirven como base de datos central de las empresas altamente competitivas para mejorar su servicio al cliente y plantear nuevos propósitos. También para fomentar confianza y satisfacción hacia la empresa, para que los clientes sean leales y continúen comprando. La retención de clientes debe ser desarrollada por todos los departamentos, principalmente por contabilidad, marketing y ventas. Para el departamento técnico y de logística también puede ser importante tener varios datos de los clientes. La capacidad del personal en la gestión influye en la calidad de los procesos. Las empresas con varios años de trayectoria, suelen tener varios clientes en su base de datos. En el caso de que sea mucha información acerca de los clientes, podríamos estar hablando de Big data. En éste caso el software y la automatización son un apoyo importante para facilitar el análisis de los clientes. El CRM es la base de la propuesta de valor hacia los diferentes segmentos de clientes. Y también para hacer más efectivos los canales de comunicación. Pero finalmente pueden surgir muchas estrategias para mejorar la relación con los clientes mediante la gestión de los datos. Por ejemplo, analizar la información para gestionar la cartera de clientes. CRM como modelo de gestión empresarial. El CRM puede ser un modelo de gestión para el proceso de ventas y estrategias. Con el alcance de hacer medición de la relación con los clientes y definirla por ciclos, esto es conocido popularmente como ciclo de vida del cliente. El ciclo de vida del cliente es una forma de estandarizar la comunicación con el mismo. Durante el proceso de comunicación con el cliente se debe hacer el monitoreo de sus interacciones y reacciones. Desde que el cliente es un prospecto se analizan sus actividades, para crear modelos que mejoren los indicadores de conversión. El objetivo del CRM es su significado y por eso la capacidad de segmentar los clientes. Algunos CRM están enfocados en controlar la agenda de los clientes para mejorar los procesos de venta. Y así hay muchas herramientas CRM para...

Read More

Modelos de retención de clientes.

Posted in Big data, Consultoría Estadística, Gestion Empresarial, Investigación de Mercados | 0 comments

Los modelos de retención de clientes son muy efectivos cuando se tiene un buen apoyo tecnológico. En TodoEstadística hacemos el análisis de datos con tecnologías de inteligencia artificial como Big Data & machine Learning. Un modelo de retención se diseña para ejecutar planes y prevenir que los usuarios de un producto o servicio quieran dejar de consumirlo. Son métricas que se aplican para Identificar las conductas de los clientes. Esta información es vital cuando se proyecta obtener grandes volúmenes de venta periódicamente. Los modelos de retención de clientes son una base para mejorar la calidad de las empresas. El saber porque nos abandona un cliente y tratarlo de manera personalizada puede hacer que él sienta que se están satisfaciendo sus necesidades.   Los modelos de retención de clientes pueden considerarse un tipo de estudio de mercado. Estos estudios servirán de apoyo para respaldar las decisiones respecto a las estrategias futuras para retener los clientes potenciales. Una empresa inteligente debe saber cómo retener a sus clientes para crear relaciones a largo plazo con ellos. Tener clientes leales es una estrategia clave para los negocios en entornos de alta competitividad. La información de los modelos de retención se puede usar para diferentes objetivos con los clientes.  Consultoría estadística en estudios de mercado   Inteligencia artificial en modelos de retención de clientes. Para aplicar inteligencia artificial es necesario tener claros los objetivos y el propósito de estudiar la información para aprovechar los datos. Toda estrategia de retención de clientes, debe tener una visión hacia mejorar la experiencia del usuario. Lo que también va a aumentar el valor percibido por el cliente. Entre los patrones de conducta y las secuencias de acciones existe la posibilidad de conseguir más información con algoritmos y software. Mientras más navegamos en Internet; los robots de las aplicaciones que usamos, más nos conocen. Para las grandes empresas es vital consultar y procesar la información necesaria para hacer sus modelos estadísticos de retención. Actualmente en la nube informática, se pueden programar varias acciones para conocer las acciones de los segmentos y clientes específicos.  La tendencia actual de las grandes empresas es usar la inteligencia artificial para procesar cualquier cantidad de variables de grandes volúmenes de datos. Los modelos de retención de clientes requieren implementar procesos sistemáticos para almacenar y procesar el historial de las interacciones con los clientes. Machine learning ayuda a que los modelos de retención de clientes mejoren automáticamente. Aunque inicialmente requieren del intelecto humano, los sistemas de retención se programan para mejorar cada vez los resultados. El Big Data es efectivo para aprovechar la información de los medios disponibles para conocer datos importantes sobre la población estudiada. Toda la información de los clientes es utilizada para segmentarlos en grupos y ofrecerles mejores servicios, más personalizados. Las tendencias en las acciones de los grupos de clientes pueden indicar las razones por las qué un tipo de cliente dura más o  menos tiempo. En TodoEstadística facilitamos el análisis de la información para brindar soluciones a cada segmento. Tipos de modelos de retención de cilentes. Todos los modelos de retención se basan mejorar las acciones de la empresa o la marca. La analítica de los comportamientos y el consumo del cliente es útil para crear nuevos indicadores de retención y comprobar diferentes hipótesis. Cada tipo de modelado estadístico requiere de diferentes secuencias de fases y procedimientos. Los modelos de retención de clientes más conocidos son: Los descriptivos, los predictivos y los modelos prescriptivos. Modelos descriptivos. Los modelos descriptivos son modelos que estudian todo tipo de clientes para analizarlos individualmente y por segmentos. Estos modelos sirven para estudiar los datos de los...

Read More