Machine Learning en el sector financiero Customer Lifetime Value

Posted on October 16, 2020October 16, 2020Categories BlogTags , , ,   Leave a comment on Machine Learning en el sector financiero Customer Lifetime Value

La industria de los servicios financieros ha cambiado para siempre. La recuperación de la crisis financiera no ha sido fácil; los requisitos de capital son más altos, la supervisión regulatoria es más estricta y los clientes son mas inteligentes.

Para reconstruir la confianza del cliente y garantizar una rentabilidad continua con un riesgo de cartera equilibrado, los analistas de servicios financieros necesitan una visión operativa mas profunda y una comprensión casi perfecta de sus clientes y prospectos.

Para lograr esta transformación del sector, el uso estratégico de datos y de tecnologías avanzadas de Aprendizaje Automático (Machine Learning) son fundamentales, razón por la cual estaremos presentando una visión del uso estratégicos de datos en el sector financiero en nuestro seminario denominado “Cálculo del valor de un cliente” (Customer Lifetime Value) utilizando Aprendizaje Automático con Alteryx.

Demistifying Price Elasticity

Posted on September 20, 2020October 16, 2020Categories BlogTags , , ,   Leave a comment on Demistifying Price Elasticity

If you missed it, you can see the whole workshop here. (NOTE: The video is in Spanish).

Establecer un precio correcto de productos / servicios es una de las decisiones más importantes que una empresa puede/debe tomar. La subvaloración y/o la sobrevaloración de ellos, pueden perjudicar drásticamente los resultados de una empresa. Entonces, ¿dónde está el punto óptimo, el precio correcto, que maximiza los ingresos y las ganancias? En esta sesión, veremos cómo dar respuesta a estas preguntas, a través de la construcción de modelos para predecir la demanda, la variabilidad estacional y al finalizar la sesión tendremos una visión más completa del problema, su solución teórica y cómo a través del uso de tecnología simple para el usuario podemos resolver prácticamente nuestro caso.

Temas a cubrir:

– Predicción de la demanda.

– Ajustes por estacionalidad.

– Determinación del precio más conveniente para cada período.