Una solución que combina tecnologías de Big Data y Data Science le permitió a la empresa la identificación de clientes frecuentes.

Big data y data science

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Rapipago, el canal de cobranzas extrabancario que atiende a seis millones de personas por mes, es la red transaccional más importante de la Argentina a nivel presencial. Implementamos con ellos una solución para la identificación de clientes frecuentes, mediante la utilización de técnicas y tecnologías de Big Data y Data Science.

​DIFICULTAD INICIAL

En un mundo en el que “un contacto es un like”, es cada vez mayor el esfuerzo de las empresas para captar y fidelizar clientes. Son cada vez más los negocios cuyo valor es medido por la calidad y cantidad de su cartera de usuarios.

Una base amplia de clientes fieles permite desarrollar iniciativas de cross selling cuyo valor potencial puede largamente superar el del negocio actual.

Sin embargo, hay una gran cantidad de compañías (desde grandes retailers hasta empresas de servicios) que poseen una enorme cantidad de usuarios frecuentes que son anónimos. Dado que sus transacciones no necesariamente registran ni requieren información precisa de filiación. Una de estas empresas es Gire, empresa de procesamiento inteligente de información para soluciones de cobranzas y pagos, que opera el principal canal de cobranzas extrabancario en Argentina: Rapipago.

SOLUCIÓN IMPLEMENTADA

Para responder a este desafío, en Practia implementamos una solución que permite individualizar clientes frecuentes, mediante la utilización de técnicas y tecnologías de Big Data y Data Science.

La solución implica interpretar y trabajar sobre diversas fuentes y volúmenes de datos, para delinear un modelo conceptual consistente; instalar y preparar las herramientas para procesarlos; persistir los datos en una base orientada a grafos (como Neo4J), de modo de obtener un repositorio central para su consulta y manipulación; diseñar algoritmos de identificación de recurrencias basados en heurísticas y reglas de negocio (capaces de operar con datos no estructurados e información incompleta) y, finalmente, implementar la solución basada en técnicas de Data Analysis tales como árboles de decisión y algoritmos de clustering.

EL SECRETO DEL ÉXITO: BIG DATA Y DATA SCIENCE

El compromiso de la división de I+D+i de Practia, formada por un grupo interdisciplinario de expertos que incluye Data scientists, DBAs, especialistas técnicos y de negocio, fue la fórmula de éxito para esta experiencia. Como también lo fue el uso de un conjunto de técnicas y tecnologías novedosas, flexibles y poderosas. Sobre las que el equipo se apoyó para responder a las necesidades del cliente de manera práctica y económica.