Comfandi

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Comfandi

Objetivo
Contar con una herramienta analítica confiable para analizar grandes volúmenes de datos sobre sus clientes para conocer sus comportamientos e intereses a profundidad.

Solución

  • Implementación de IBM SPSS Modeler.
  • Implementación de modelos analíticos para la identificación de patrones de comportamiento de acuerdo a variables demográficas y cuantitativas .

Comfandi fortalece el conocimiento de sus clientes con el poder de los datos

La Caja de Compensación Familiar del Valle del Cauca, Comfandi, inició su operación en 1957, convirtiéndose en la primera Caja de la región en aportes y afiliados. Actualmente, cuenta con una cobertura en servicios que alcanza el 55% de los 42 municipios del Departamento del Valle del Cauca.

 
Comfandi es prestadora de servicios de salud, educación, subsidio, vivienda, recreación y cultura. Cuenta con 44.000 empresas afiliadas con el objetivo de promover la solidaridad social entre empleadores y trabajadores mediante el otorgamiento de subsidios en dinero o en especie y la prestación de servicios a los trabajadores afiliados y sus familias.
 
Con el objetivo de aprovechar sus datos, buscaban contar con una herramienta estadística robusta que permitiera procesar, analizar datos complejos, de gran volumen y de forma rápida. Esto con el fin de construir diferentes análisis estadísticos, a través de una amplia gama de metodologías estadísticas avanzadas para resolver problemas de negocio y descubrir insights accionables.
 
Con la llegada de IBM SPSS Modeler incrementaron el indicador de cumplimiento de actividades diarias, pasando de un 40% al 70%. Asimismo alcanzaron un aumento del indicador de cumplimiento del desarrollo de proyectos de innovación en cada semestre, de un 50% al 75%.
 
Además, pudieron implementar el proyecto Vecino Fiel, que buscaba obtener un conocimiento de los clientes para entender su patrón de comportamiento e identificar aquellos con un comportamiento alto, medio y bajo, así como el riesgo de abandono, con el fin de establecer estrategias de fidelización, retención y ofertas personalizadas.
 
Para esto, segmentaron a los clientes de acuerdo a variables demográficas y cuantitativas. A partir del entendimiento de sus comportamientos, construyeron un modelo de alertas tempranas para identificar aquellos clientes con alto riesgo de abandono y plantear estrategias de retención y fidelización sobre segmentos dirigidos según el patrón de comportamiento..
 
Este modelo les permitió generar acciones, a través de estrategias focalizadas basándose en un análisis de Market Basket.
 
De este modo, Comfandi logró convertir sus datos en el impulso de sus estrategias para fortalecer sus productos, llegar al cliente con acciones enfocadas a sus preferencias y generar un impacto positivo en las ventas.
 

Conviértase en el siguiente caso de éxito.

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