Modelo de Predicción de Probabilidad de Compra
IA/ML.
TEAM 2
Abstracto
Dentro del sector de Manufactura, se tienen incertidumbres operativas sobre la planeación de la demanda y sobre las necesidades de suministros a futuro.
La necesidad
Para hacer frente al reto de este forecast, una herramienta de predicción de compras le permite al negocio, conocer a sus clientes, sus necesidades a futuro y la creación de campañas más asertivas y rentables. De manera adicional, los modelos podrían optimizar los costos y la salud del inventario a lo largo del año calendario.
Solución propuesta
PLAN ESTRATEGICO
Objetivos
Descripción de las soluciones
Resultados del algoritmo
Estrategias para Superar Obstáculos
Plan de Recursos Necesarios
Cronograma de Implementación Agradecimientos
1
2
3
4
5
6
7
Aumentar ventas de un 5% a través de campañas de marketing.
Ventas
Aumentar un 10% la satisfacción de los clientes con mejores sistemas de recomendación de productos basados en su historial de compra.
Satisfacción del cliente
Identificar al menos 2 marcas sobre las que se pueda generar una campaña de marketing en específico para lanzamientos.
Campañas Específicas
Objetivos
A partir de las ventas mensuales a nivel Cliente/Producto obtendremos:
Cuántas veces ha comprado (3, 6, 9 y 12 meses).
Cuánto ha comprado (3, 6, 9 y 12 meses).
Compró y cuánto el mes pasado.
Variables de entrenamiento
1 - el cliente compró el producto en el mes actual.
0 - si no compró en el mes actual.
-1 - No a comprado nunca
Variable target
Descripción de las Soluciones de IA
Mes a predecir: Comprará o No Comprará
Variable de predicción
Threshold de aceptación de compra del producto.
Probabilidad de ser comprado: (0 o 1) Compra o No compra
Predicción
Resultados del Algoritmo
Variable de predicción
Algoritmo
Subtítulo
Estrategias para Superar Obstáculos
Estrategias:
Plan de Recursos Necesarios
Recursos:
Cronograma de Implementación
GRACIAS ☺