Uno de los grandes retos era entender los patrones de demanda y a partir de ahí conocer la frecuencia ideal con la que debía realizar las comunicaciones y visitas a cada cliente. El objetivo era aumentar las ventas maximizando el valor que obtenía de cada tipología de cliente. Ante este desafío y un mercado dinámico cada vez más competitivo, era crucial comprender a fondo el comportamiento de sus clientes.

Solución:

Desde Strategic Platform desarrollamos unos algoritmos predictivos avanzados que, basados en datos históricos y patrones de compra, nos permitieron agrupar y segmentar a sus clientes en función a diferentes variables.

Una vez extraída toda esta información, creamos algunos modelos que nos permitirían alcanzar los objetivos propuestos: modelo de clusterización por sectores y semejanza en los patrones históricos de compras, modelo de clasificación de demanda según su comportamiento a nivel temporal y de volumen de compra y el modelo de forecasting para usuarios en función de su comportamiento de compra.

Agrupando correctamente a los clientes y pudiendo predecir su comportamiento de compra, habíamos logrado el objetivo de crear un modelo final que nos permitía encontrar la frecuencia óptima con la que Würth debía contactar a sus clientes. A partir de esta información se elaboraron los planes de comunicación y/o visita según la capacidad física y disponibilidad horaria de cada comercial, haciendo uso de herramientas avanzadas de Optimización.

El impacto de este proyecto fue realmente significativo, ya que no solo encontramos la frecuencia óptima de contacto, si no que durante el proceso de creación de los modelos pudimos recopilar insights muy valiosos para la empresa que le permitía entender mejor cómo estaba funcionando su negocio. Además mediante el trabajo conjunto con su equipo de análitica, pudimos formar al cliente en la solución para lograr que una vez terminado el proyecto, Würth pudiese usarlo de forma autónoma.