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Las empresas que usan modelos pre-

dictivos para encontrar los clientes co-

rrectos para una futura oferta, ahorran

dinero al direccionar con altos grados

de certeza sus acciones comerciales y

no gastar en clientes que se habrían ne-

gado a aceptar dicha oferta.

Bizzmind, en sus años de experiencia

en diversos países, ha identificado 4

formas como reducir costos sin afectar

otros elementos o valores agregados

críticos del negocio:

1.- No genere gastos contactando clien-

tes que no responderán a su oferta.

2.- No genere gastos en clientes que de

todas maneras, sin haberlos contactado,

hubieran respondido positivamente a

su oferta.

3.- No genere gastos con ofertas de re-

tención para clientes que de todas ma-

neras se quedarán con usted.

4.- No genere gastos con ofertas de re-

tención para clientes que de todas ma-

neras se hubieran cambiado de empre-

sa.

Al enfocar sus acciones comerciales

por medio del conocimiento de cuáles

de sus clientes son o no propensos a

aceptar una determina oferta comer-

cial, le generará grandes ahorros, al eli-

minar los costos de llamadas, contacto

personal o correo directo en aquellos

clientes que no son propensos a res-

ponder positivamente.

El uso de Modelos Predictivos de Pro-

pensión de Respuesta a Campañas le

ayudará a determinar de manera clara a

cada uno de aquellos clientes que sí

responderán al ser contactados o que

responderán sin necesidad de ser con-

tactados; aquellos que comprarán por

una oferta especial o aquellos que de

todas maneras no comprarán. INICIE

SU GESTION DE AHORRO HOY!!

Transformando datos en inteligencia predictiva para decisiones comerciales

Reduzca ahora sus Costos Comerciales sin

alterar sus valores agregados.

En el ambiente económico mundial actual las empresas suelen

enfocarse en la reducción de costos. Lo fantástico del uso de

modelos predictivos es que se puede reducir costos sin alterar

el valor agregado que se le entrega al cliente.

BIZZMIND CONSULTING

RESUMEN:

Ahorre costos

con la aplicación

de modelos

predictivos:

Sin cambiar

sus valores

agregados

actuales

Conociendo

la probabi-

lidad de

respuesta de

cada uno de

sus clientes.

ABRIL 2009

Volume 109, Issue 2