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Testimonios de Clientes

SERGE LE BRUN - Director de Etudes & Fichiers

  • ¿Por qué elegiste DataLab?

    "La elección de DataLab se produjo después de una primera prueba del producto, lo que nos permitió ver una ganancia real en la calidad de nuestros modelos y un aumento de la productividad en la producción de diversos modelos, significativamente superior a lo que existe en otros productos. Estamos en entorno SPSS donde DataLab se integra fácilmente."

  • ¿En qué contexto se utiliza DataLab y qué te aporta?

    "Nosotros usamos exclusivamente DataLab para construir los scorings. Ahora tenemos veinte modelos que se ejecutan al año. Trabajamos directamente con DataLab en los ficheros de SPSS que contienen una combinación de los datos de pago y de control en el cliente y su historia en el momento de la selección. Esto nos permite construir el modelo. Datalab generará entonces la sintaxis para aplicar el modelo de SPSS. Este se ejecuta directamente en la sintaxis de SPSS. Entonces exportamos campos de pronóstico de la base de datos e implementamos los recuentos completos posibles para su comercialización. El mayor beneficio para nosotros es el ahorro de tiempo. En comparación con nuestra anterior forma de trabajo, el tiempo para crear un modelo se reduce por 4 o 5. Gran parte de la validación estadística se realiza siempre por DataLab, especialmente se incluye la reconstrucción de variables adicionales. Así que tenemos que pasar mucho menos tiempo para crear nuevas variables. Esta función de remarcación de las variables también nos permite encontrar nuevos indicadores para discriminar la mayor parte de las compras de combinaciones."

  • ¿Cuáles son sus principales cualidades y puntos diferenciadores DataLab?

    "El diferenciador principal es la simplicidad de manejo, que es un activo muy importante del producto. También mencionar el acceso a los indicadores estadísticos de la validación de los modelos que son muy didácticos. Una vez que uno está todavía a este nivel, una lógica de las ganancias de productividad, no sólo en la creación de un modelo, sino también por ejemplo en la integración de un nuevo empleado."

FRANK LE ROY - Jefe de comercialización de MMA

  • ¿Por qué elegiste DataLab?

    "Varios factores contribuyeron a la elección de DATALAB. En primer lugar, la contribución de la minería de datos. La salida gráfica y tablas de resumen en las que se identifican criterios exigentes de forma fácil. DataLab puede detectar rápidamente nuevas configuraciones de variables discriminantes y sólidas que garanticen la eficacia de los nuevos criterios en el tiempo y las poblaciones grandes, y esto fue un factor clave para nosotros. Por otra parte, es una herramienta muy ergonómica. Hemos ganado una gran cantidad de tiempo en la construcción de nuestros scoring de clientes. Por último, los modelos de puntajes se pueden exportar, incluyendo el SAS, y se adaptan de manera natural en nuestros procesos."

  • ¿En qué contexto se utiliza DataLab y qué te aporta?

    "DataLab interviene en la construcción de scoring de clientes usados para la puesta en marcha del plan de comunicación para clientes. De este modo contribuye por una parte a la consecución de nuestros objetivos de negocio mediante la identificación de segmentos de clientes interesados en una oferta de nuestro CRM, y la posible detección de nuevos nichos de población por otra parte."

  • ¿Cuáles son sus principales cualidades y puntos distintivos?

    "DataLab es particularmente eficaz en la detección de criterios exigentes de comportamiento de los clientes, lo que justifica el uso de MMA en combinación con otras herramientas de minería de datos. También me gustaría destacar la facilidad de manejo y calidad de los resultados de la salida."

CHRISTOPHER CIRAUDO - Responsable de investigación y herramientas comerciales de Credit Agricole Nord de France.

  • ¿Por qué elegiste Datalab?

    "Estamos en una arquitectura de software y herramientas en el norte de Francia en el que se creó un almacén de datos. Queríamos expandir nuestra actividad de puntuación y el conocimiento del cliente en general. Ya teníamos las herramientas tradicionales, pero queríamos controlar por completo la construcción de los modelos e ir más allá de los enfoques estándar mediante la incorporación de un enfoque exploratorio con respecto a cada tema de estudio para la construcción de indicadores específicos. DataLab ha permitido que tengamos un enfoque a la vez integrado, modular y que nos ha hecho ahorrar tiempo dejándonos un espacio de libertad lo suficientemente grande como para incluir todos los datos que queríamos integrar en nuestro análisis. DataLab parecía la mejor oferta en línea con nuestro problema."

  • ¿En qué contexto se utiliza DataLab y qué te aporta?

    "Utilizamos DataLab especialmente en las puntuaciones de la comercialización de la construcción de scorings de propensión y también comenzamos a trabajar en el concepto de comportamiento con respecto a los canales de distribución, y el comportamiento de los clientes, tales como primer empleo, así como los problemas surgidos por el envejecimiento de la cartera de clientes. Tres personas utilizan Datalab CREDIT AGRICOLE NORD DE France, para la preparación de los datos y la preparación de modelos. Estamos trabajando en ello durante los estudios datamart desde el almacén de datos. Datalab nos permite establecer indicadores objetivos y definir la matriz que se utiliza para trabajar la fase de modelado, el resultado de la calificación se presenta en forma de parrilla operativa ya en el norte de Francia, pero también en otros cuatro bancos regionales de un mismo grupo. Desarrollamos ahora 4 o 5 scoring por año. Nuestra capacidad para desarrollar scoring está limitada por la capacidad operativa. DataLab nos permite pasar muy poco tiempo en la fase de modelado con la confianza de la construcción de scorings robustos, por lo que podemos pasar más tiempo en otras tareas (la comercialización, las pruebas y el apoyo). También utilizamos las estadísticas descriptivas de los módulos de DataLab durante la fase exploratoria realizada en estudio en un sentido amplio, que puede dar lugar a la puntuación o una descripción de una población. Estos módulos de perfiles, por ejemplo, están bien hechos, y pueden hacer que nos movemos hacia un árbol de decisión en lugar de anotar e identificar elementos altamente exigentes."

  • ¿Cuáles son sus principales cualidades y puntos diferenciadores Datalab?

    "El problema de la construcción de las puntuaciones no se aborda de manera integral y simple por otros editores, DataLab nos permite trabajar en vínculo claramente identificado. Ha encontrado su lugar en la cadena de valor y en nuestros resultados."

PABLO MOLINA - Director General de Codeactivos

  • “Desde que adquirimos Datalab, hemos dado un salto cualitativo muy importante en el análisis de las carteras de deuda. Datalab nos ha permitido agilizar en gran medida la toma de decisiones estratégicas y enfocar a los equipos de trabajo para mejorar su productividad y resultados de cobro. La herramienta es muy adaptable a las necesidades de cada compañía y con su avanzado sistema de scoring evolutivo, permite ir estudiando día a día y a tiempo real los resultados obtenidos tras el trabajo realizado sobre las carteras de deuda. Una herramienta fundamental para poder funcionar de forma eficaz y rentable en la complicadas condiciones del mercado y del entorno actual.”

RENE LEFEBURE - Director general Adjunto de Soft.computing

  • "DataLab es poderoso, ingenioso, fácil de usar, educativo y combina los beneficios de un tratamiento automatizado con la integración del conocimiento funcional. 
    Las técnicas de modelización probadas, junto con una gran cantidad de pruebas estadísticas, especialmente colinealidad, garantizan la fiabilidad de los modelos. El escaneado de datos para nuevos criterios de discriminación aumenta su rendimiento."

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