Belcorp: automatización de modelos predictivos y métricas de maduración
Belcorp, compañía peruana de venta directa de productos de belleza, en conjunto con la consultoría de NEO Consulting, logró generar un modelo de segmentación estadística que agrupe a las consultoras por su nivel de uso de las herramientas digitales y a su vez su madurez acorde a lo transaccional y diseñar un Customer Journey Map para identificar la etapa del journey en que se encuentran cada uno de estos segmentos.
Los Resultados
Se logró identificar cuatro segmentos de consultoras y el estadío del Journey de maduración donde se encontraban
Se generó una sistematización de fuentes de data en Cloud que permitía consultar como iban variando los segmentos mes a mes
Al tener la data de comportamiento digital y offline integrada se hizo posible generar modelos predictivos para medir el impacto real de las herramientas en la evolución del negocio de las consultoras
Se diseñó un dashboard que permitía visualizar qué tanto las consultoras iban migrando de una etapa del journey a la otra conforme se iba afianzando el uso de Gana+
Belcorp buscaba cambiar su enfoque de acción sobre las consultoras, de uno meramente comercial a uno basado en la experiencia de cliente.
Para ello, en el año 2019, construyó junto a Neo Consulting la nueva app Gana+: una plataforma con diseño UX de altos estándares que les permitiera levantar insights constantes sobre ellas.
Junto con el cliente, se plantearon tres preguntas relevantes para el desarrollo del app:
¿Gana+ logrará influir en el desarrollo del negocio de las consultoras? ¿Con qué magnitud?
¿Hay segmentos sobre los cuáles las iniciativas digitales no influyen? ¿Cuáles son?
¿Se puede desarrollar una estructura capaz de evaluar estas iniciativas y determinar cuáles tienen impacto real en esta madurez de negocio?
Corporación multinacional de belleza con más de 50 años de experiencia en la venta directa.
Industria: Salud y Belleza
Ubicación: Perú
El Proceso
1
Research y recopilación de variables
Primero se analizaron los set de data existentes para revisar las variables disponibles y se analiza casuística similar para identificar oportunidades.
2
Análisis y priorización
Luego a través de diversos análisis, se escogieronn las variables que podrían ingresar al modelo y se aplican modelos de reducción.
3
Generación de clusters
A partir del modelo CLARA, se fueron generando escenarios de clusterización hasta dar con el ideal en base a su aplicabilidad de negocio y solidez estadística.
4
Customer Journey Mapping
Por medio de técnicas de investigación cualitativa y data histórica se establecieron las etapas del Journey de maduración de cada segmento de consultoras.
5
Estructura analítica de la solución
Una vez definidos los clusters y las etapas, se integraron las fuentes de data automatizando los procesos de predicción y entrenamiento.
