Medios y marketing · Machine learning

Cómo la analítica de redes sociales con IA impulsó el marketing de un banco europeo

Una herramienta interactiva que analiza datos de redes sociales para conocer los intereses, la pertenencia a grupos sociales y el perfil demográfico de la audiencia, de modo que un banco pueda dirigir ofertas que refuercen la fidelidad y reduzcan la pérdida de clientes.

Menos abandono retuvo a la mayoría de los clientes en riesgo, según el cliente
Ilustración del análisis de datos de redes sociales para marketing
Cliente
Banco
Tecnología
Machine learning
También aplicable en
Retail, Telecomunicaciones, Seguros, Educación
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El reto

El cliente es un banco europeo que atiende a cientos de miles de clientes. Para reducir la pérdida de clientes y mejorar la fidelidad a la marca, quería una solución que le ayudara a conocer a sus clientes, incluidos sus intereses y su estatus social.

Con ese conocimiento, el banco quería ofrecer descuentos en categorías concretas, como créditos para automóviles o una tarjeta Visa adicional; proponer ofertas de socios, como cruceros para quienes disfrutan viajando o material deportivo para los aficionados al deporte; diseñar paquetes de servicios para públicos específicos, como un servicio online para jóvenes; e identificar embajadores de marca que pudieran promocionar nuevos servicios.

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Nuestra solución

A partir de los requisitos del banco, desarrollamos un módulo analítico y una herramienta interactiva que extraen información de los datos de redes sociales, la visualizan y la presentan de forma práctica.

  • Extractor de intereses de la audiencia
  • Estimador de pertenencia a grupos sociales
  • Módulo de segmentación por clase social
  • Módulo de agrupación geográfica
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El resultado

Menos abandono retuvo a la mayoría de los clientes en riesgo, según el cliente

La solución de ciencia de datos permitió al banco explorar su audiencia de forma interactiva y hacer ofertas y descuentos relevantes, lo que aumentó la fidelidad y redujo la pérdida de clientes. Según el propio cliente, el sistema le ayudó a retener a la mayoría de los clientes que antes estaban a punto de marcharse.

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