📊 Modelos Predictivos e Inteligencia de Clientes para Empresas. Ep 6. 🚀🔍

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Las empresas pueden transformar su rendimiento y reducir la tasa de abandono de clientes aplicando modelos de inteligencia de clientes y estrategias de predicción. En este video, exploramos cómo la IA y el análisis de datos permiten mejorar la retención y maximizar el valor del cliente.

📌 ¿Qué aprenderás en este video?
✔️ Modelos predictivos para la retención de clientes: Uso de algoritmos como regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales para detectar patrones y predecir abandonos.
✔️ Construcción de un modelo predictivo: Desde la recopilación y limpieza de datos hasta la selección de características clave, entrenamiento y validación del modelo.
✔️ Beneficios clave de la predicción:
🔹 Retención proactiva de clientes.
🔹 Optimización de recursos, enfocándose en clientes con alta probabilidad de abandono.
🔹 Mejor experiencia del cliente al anticipar y resolver problemas antes de que abandonen.
✔️ Análisis de tendencias y patrones de consumo: Cómo anticipar cambios en la demanda y encontrar oportunidades de cross-selling y up-selling.
✔️ Automatización de estrategias de venta cruzada y adicional: Uso de IA para recomendar productos y servicios complementarios en tiempo real.
✔️ Tecnologías para automatizar recomendaciones: Integración con CRM, ERP y sistemas de gestión de contenido (CMS).
✔️ B2B vs. B2C en inteligencia de clientes: Diferencias clave en la personalización y segmentación de clientes.
✔️ Casos de éxito: Empresas como Amazon, Bankinter, Repsol y Sanitas han implementado estas estrategias con gran impacto.
✔️ Desafíos en la implementación: Calidad de datos, selección de variables, sobreajuste de modelos, rapidez de cambio en tendencias e integración con sistemas empresariales.

🚀 Si quieres optimizar la retención de clientes y mejorar la estrategia comercial con IA, este video es para ti.

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