Clustering de clientes utilizando Machine Learning
A través del algoritmo de segmentación de clientes, la empresa logró clusterizar los datos de sus médicos alojados en su CRM, definiendo segmentos de médicos específicos, para poder definir estrategias de comunicación personalizadas.
Los resultados
de aumento en la tasa de
apertura de sus comunicaciones.
meses en tiempo de ejecución
médicos analizados
Un laboratorio internacional requería conocer mejor a los médicos que recetan sus productos para poder definir estrategias de comunicación personalizadas.
El departamento de Marketing de este conocido laboratorio requería conocer en detalle a los médicos que receten sus medicamentos en el sector privado y público, para comprender en detalle cada tipo de médico y así poder agruparlos en segmentos específicos, con el objetivo de planificar y ejecutar estrategias y experiencias de comunicación personalizadas para cada segmento clusterizado.
Desarrollo de algoritmo de segmentación de clientes para ejecutar campañas personalizadas.
A través del algoritmo de segmentación de clientes, se pudo crear segmentos de médicos agrupados por variables específicas con un proceso analítico y automatizado a partir de datos internos ,como prescripciones de medicamentos y encuestas internas, y externos como Censo y Properati, para así poder planificar y ejecutar estrategias de comunicación personalizadas para cada segmento de clientes.
Aumento del 15% de market share, analizando más de 20 mil médicos en 3 meses
Gracias a la identificación y clusterización automática y permanente, el departamento de marketing de este laboratorio pudo optimizar sus comunicaciones para hacerlas más eficientes y personalizadas.
Tecnologías utilizadas: Utilizamos tecnologías basadas en Python y Power BI.