Precisión en todos los Stock Keeping Unit
+82%
Incremento en margen de beneficios
+3%
Sector
Empresa de la industria manufacturera de la energía
Objetivos
Desarrollar una herramienta que permita predecir los resultados de las campañas de marketing con el fin de optimizar la inversión en marketing y aumentar el retorno de la inversión (ROMI).
Se buscaba información predictiva para poder tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos y las estrategias de marketing.
Identificar las campañas con mayor potencial de éxito y dirigir la inversión hacia ellas, maximizando el retorno de la inversión.
Adaptar las estrategias de marketing en tiempo real en función de las predicciones de rendimiento, mejorando la efectividad de las campañas. Anticipar las tendencias del mercado y las acciones de los competidores, permitiendo a la empresa tomar medidas proactivas y capitalizar las oportunidades.
Problemas y retos
La compleja y extensa red de ventas crea un gran potencial para campañas de marketing dirigidas, pero la falta de previsión dificulta la toma de decisiones.
El enfoque actual no permitía predecir claramente las trayectorias de las campañas, medir el verdadero impacto de los ajustes e identificar estrategias o puntos de venta alternativos. Estas limitaciones impedían alcanzar un retorno óptimo de la inversión en marketing (ROMI).
Estrategia y Acciones realizadas
El desarrollo del proyecto abarcó diversas fases, desde la recolección y análisis de datos hasta la implementación de herramientas de visualización y toma de decisiones.
La primera fase consistió en identificar las fuentes de datos relevantes para el proyecto.
Luego, se realizó una limpieza y preparación exhaustiva de los datos para eliminar inconsistencias, errores y valores atípicos. Este proceso garantizó la calidad y confiabilidad de los datos para el análisis posterior.
En la segunda fase, se llevó a cabo un análisis exploratorio de los datos para comprender las relaciones, patrones y tendencias subyacentes.
A continuación, se seleccionaron algoritmos de aprendizaje automático (Maching learning) y estadísticos adecuados para predecir los resultados deseados.
Finalmente, se entrenaron y validaron los modelos predictivos para asegurar su precisión y generalización.
La fase final del proyecto se centró en el desarrollo de una herramienta de visualización para mostrar los resultados de manera clara y concisa.
Se utilizó Jupyter Notebook para el análisis y la evaluación de los modelos, aprovechando el poder del lenguaje de programación Python.
Resultados
Precisión en todos los Stock Keeping Unit
+82%
Incremento en margen de beneficios
+3%
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