Case Study

Una marca líder de gran consumo redujo la complejidad operativa con modelos de estimación de redención

Un fabricante líder a nivel mundial buscó nuestra ayuda para mejorar las estimaciones y optimizar sus procesos financieros.
1
Departamento financiero reubicado
30%
reducción en la variación de redención
Categorías
  • Productos de limpieza
  • Sanidad
Reto
Este fabricante quiso mejorar la precisión de la planificación financiera en las promociones para eliminar el factor sorpresa y centrar todos los esfuerzos en otros aspectos.
Estrategia
Usamos datos históricos de promociones del cliente para modelar con precisión las futuras redenciones y planear mejor las campañas en el futuro.
Solución
Los datos históricos de hace muchos años se marcaron para hacerlos coincidir con las últimas promociones, se subieron a la plataforma y se aplicó machine learning. Los dashboards en tiempo real ofrecen al cliente un acceso rápido a las promociones activas y las comparan con las estimaciones.
Resultados
Se ha reducido la variación de redenciones y también ha bajado el número de incidencias con los pagos a distribuidores. Valassis se reúne mensualmente con el cliente para revisar los dashboards y mejorar la exactitud del modelo.