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Descubra relaciones ocultas en sus datos

Comprenda qué impulsa el comportamiento y la toma de decisiones

LA CAUSALIDAD PROPORCIONA ACCIONES ESTRATÉGICAS Y TÁCTICAS


La pregunta de negocio más importante comienza con un " por qué".

¿Por qué o por qué no compran los productos los clientes? ¿Por qué los empleados dejan la compañía? ¿Qué está afectando a esto? Sin entender el "porqué" que hay detrás de la cuestión, los negocios nunca pueden resolver sus problemas más críticos realmente, incluso pueden estar perdiendo tiempo en los problemas equivocados. La mayoría de las plataformas de aprendizaje automático (ML) solo toman estructuras de modelos conocidos existentes e intentan hacer que los datos encajen en ellas. 

Cuando los resultados se basan en la correlación, no en la causalidad, carecen de las percepciones procesables correctas y los modelos para explicar las predicciones reales que se están realizando y no identifican la calidad de los comportamientos de los datos que son predictivos. El motor de causalidad sin suposiciones de Cognizant aprende, comprende y adapta sus conclusiones. Esto permite a nuestros clientes comprender los sesgos y aprovechar las señales predictivas en sus datos para que se orienten rápidamente a lo que más importa, identificando las mejores acciones para lograr resultados de negocio.

NUESTRO ENFOQUE

Lidiar con sesgos y causalidades requiere un enfoque matemático práctico y comprobado. Nuestro motor de causalidad simplifica el proceso, reduce los sesgos y proporciona acciones estratégicas y tácticas que se pueden tomar como respuesta al cambio. Identifica relaciones en las variables y crea un modelo personalizado. Ese modelo, después, se refina, se forma y se corrige por sí mismo, proporcionando factores causales verdaderos. 

El motor descubre qué variables son los mejores factores predictivos decisivos para el objetivo de negocio definido por el usuario a partir de miles de variables. Al hacerlo, descubre efectos de combinaciones en los que los factores que son predictores débiles individualmente son muy predictivos si se combinan. Este sistema proporciona automáticamente múltiples recomendaciones para lograr el objetivo propuesto. 

 

COMPROMISOS RECIENTES DE LOS CLIENTES

 
MEJORE LAS RECOPILACIONES DE TARJETAS DE CRÉDITO

Un proveedor líder de tarjetas de crédito de marca compartida necesitaba ayuda para comprender mejor los factores involucrados en la recaudación de deudas para reducir su alto riesgo de incumplimiento y proporcionar percepciones sobre cómo mejorar sus recopilaciones y reducir sus amortizaciones anuales de 900 millones de dólares. 

  • Se espera que este cliente ahorre 7 millones de dólares al año optimizando las acciones de los agentes en su segmento de "Pagarán".
  • Identificamos al 10-20 % de los titulares de cuentas con más probabilidades de pagar sus facturas si se les daba un poco más de tiempo. 
  • Nuestra selección generó segmentación de datos, factores decisivos y recomendaciones de manera automática.
IDENTIFIQUE LOS GENES CAUSALES DEL CÁNCER DE MAMA

Una compañía de diagnóstico genético quería mejorar sus pruebas diagnósticas y aplicar el régimen de tratamiento más efectivo. Se analizó la información genética y los datos históricos que siguieron 300 sujetos durante 10 años.   

  • La solución aumentó la precisión predictiva en un 22 %, del 62 % al 81 %.
  • Analizó 25 000 genes e identificó secuencias genéticas causales en 3-5 genes, en lugar de en 70. 
  • Y lo más importante es que proporcionó planes óptimos de tratamiento para el cáncer de mama para los pacientes.  
REDUZCA LA TASA DE CANCELACIÓN Y COMPRENDA MEJOR A SUS CLIENTES

Una gran compañía de alimentos y bebidas con sede en los Estados Unidos buscaba ayuda para comprender y reducir la tasa de cancelación en todo el mundo. Esto se logró identificando los factores decisivos del abandono y los patrones de datos que podían alterar para afectar al cambio.

  • El cliente ahora comprende a los principales clientes que debe observar en áreas geográficas determinadas.
  • Han aumentado su número total de clientes mejorando la retención.
AHORRE TIEMPO, DINERO Y DISMINUYA EL RIESGO DE LA CARTERA

Una compañía de seguros necesitaba reducir tiempo y costes y mejorar el riesgo de la cartera. 

  • Identificaron las 9 variables con la mejor estabilidad y relevancia para predecir los resultados. 
  • La solución mejoró significativamente la velocidad y el coste de la emisión de políticas y redujo los costes de pruebas adicionales.
  • También maximizó el número de casos "preferidos" que aceptaron para sus agentes y clientes.
MEJORE EL TIEMPO DE RESOLUCIÓN Y REDUZCA LOS COSTES

Una compañía de telecomunicaciones necesitaba mejorar el tiempo de resolución y reducir los costes asociados con su centro de operaciones de red.

  • Identificaron patrones causales y recomendaron soluciones para cada tipo de incidente.
  • La solución sugirió los 3 primeros resultados para cualquier problema. 
  • El resultado es una mejora de la productividad y una reducción de la disparidad tanto de la redundancia como del conocimiento.

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La clave para crear el mayor impacto es comprender qué datos son causales.

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DÉ EL PRIMER PASO

Servir a los clientes mirando hacia el futuro y hacia el pasado al mismo tiempo es una gran promesa, pero el poder de las capacidades digitales actuales es inmenso y sigue creciendo.

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