Modelos de Propensión para Optimizar Ventas para Ambev

Modelos de Propensión

Solución avanzada para la selección estratégica de puntos de venta para vendedores tercerizados.

Contexto

En este proyecto, desarrollamos una solución avanzada para la selección estratégica de puntos de venta para vendedores tercerizados. Utilizando un modelo de propensión basado en machine learning, este enfoque permite la asignación de tareas y mejora la eficiencia de las acciones de ventas.

Desafío

Con la posibilidad de que vendedores tercerizados representen marcas en el marketplace de Ambev, era crucial identificar los puntos de venta más propensos a comprar productos específicos. La baja efectividad en la asignación de tareas a los vendedores resultaba en el desperdicio de recursos y oportunidades.

Optimización de ventas con Machine Learning

El desafío consistía en estructurar el problema de tal manera que se aprovecharan al máximo los métodos más recientes en machine learning para identificar patrones y predecir la propensión de compra en cada punto de venta. Era necesaria una estrategia innovadora para maximizar la efectividad de las acciones de los vendedores.

Nuestra estrategia

Nuestro servicio está diseñado para proporcionar un equipo de especialistas dedicados a transformar sus desafíos en oportunidades.

1

Utilizamos un modelo de propensión basado en machine learning para identificar los puntos de venta más propensos a comprar productos específicos.

2

Creamos variables para cada punto de venta, capturando datos relevantes y comportamientos de compra, que alimentan el modelo para predecir la propensión de cada local.

3

Analizamos datos históricos y comportamentales para determinar qué variables tienen mayor impacto en la decisión de compra, integrándolas en el modelo de propensión.

4

Establecimos un ciclo de evaluación continua del modelo, ajustándolo según sea necesario para mejorar su precisión y eficacia.

5

Monitoreamos regularmente su desempeño, comparando las predicciones con los resultados reales y, finalmente, ajustamos las variables y algoritmos conforme sea necesario.

Impactos y Resultados Medibles

Mejora notable en la efectividad de la asignación de tareas para vendedores tercerizados.

El uso de machine learning permitió una asignación más precisa, dirigiendo a los vendedores a los puntos de venta más propensos a comprar productos específicos.

La estrategia de evaluación continua garantizó que el modelo se ajustara a los cambios en los patrones de compra, mejorando su precisión con el tiempo.

Hubo un aumento significativo en la tasa de efectividad, que pasó del 4% a 60%, indicando una asignación mucho más eficiente y orientada por datos.