Cross-sell con propensión real.
Modelos predictivos por producto y por país, activados en cada canal.
Subimos la penetración de productos por cliente con modelos de propensión que viven sobre el perfil unificado y disparan acciones coordinadas en marketing, contact center y app.
Modelos en Excel, canales sin coordinar
Listas mensuales sin trazabilidad
Pricing entrega los scores como Excel y nadie sabe con qué datos se entrenó ni cuándo se actualizó por última vez.
Canales descoordinados
El email, el push y la llamada del contact center no comparten capping y el cliente recibe la misma oferta tres veces.
Modelo único para mercados distintos
Un solo modelo se aplica a todos los países ignorando regulación, calidad de datos y patrones locales de consumo.
Propensión viva en el perfil del cliente
Unificación de pólizas y eventos
Data Cloud junta historial de pólizas, siniestros, primas, coberturas, eventos de vida declarados y telemetría agregada de autos.
Modelo por producto y por país
Se entrena un modelo de propensión por producto destino con cadencia mensual de re-entrenamiento y validación por mercado.
Score publicado en el perfil
Cada cliente lleva su propensión calculada en el perfil unificado, expuesta a Marketing Cloud y Service Cloud con la misma definición.
Activación con capping
Marketing arma journeys multicanal y el frequency capping unificado evita superposición entre push, email y llamada saliente.
Antes y después de Data Cloud
Score donde se necesita
Los modelos llegan a marketing como lista y nadie sabe si el contact center vio los mismos clientes.
Cada canal consume la propensión con la misma definición y la misma cadencia de actualización.
Re-entrenamiento auditable
El modelo se entrena cuando alguien tiene tiempo y la versión usada no queda asociada a la decisión.
Cada modelo se re-entrena en cadencia definida y la versión usada queda registrada con cada decisión.
Activación coordinada
El cliente recibe la misma oferta por canales distintos en la misma semana sin coordinación entre equipos.
El frequency capping se calcula sobre el perfil unificado y la cadencia de contacto se respeta entre canales.
Modelos por mercado
Un mismo modelo se aplica a todos los mercados ignorando diferencias regulatorias y de comportamiento del cliente.
Cada mercado tiene su modelo entrenado con sus datos y validado contra su regulación local.
El cliente con afinidad real recibe el mensaje
Arranque en dos países
El proyecto empieza por los dos mercados con calidad de datos más madura. La explicabilidad se prioriza desde el inicio porque algunos reguladores piden poder justificar exclusiones con criterio actuarial documentado.
Features revisadas con actuarial
Cada feature usado por el modelo se documenta y los pesos se revisan con el equipo actuarial. La salida del modelo es input asistido al ojo humano, no decisión automatizada que excluye sin revisión.
Journey multicanal por afinidad
Un cliente con propensión alta a seguro de vida recibe primero un push contextual en la app, luego un email con framing de wellness, y si no convierte, una llamada del contact center con el contexto preparado.
Lectura por mercado
Los resultados se leen por país y por producto destino. Cuando un mercado escala más rápido, sus features alimentan el roadmap de los siguientes para acortar el aprendizaje.
Más productos por cliente, con orden
Penetración por cliente
Aumento sostenido de productos por cliente en los segmentos top de propensión frente a la línea de base.
Lift sobre control
Las campañas multicanal de cross-sell entregan lift consistente frente a un grupo control con la misma exposición previa.
Costo por adquisición
El costo por adquisición incremental en cross-sell baja porque el contacto se concentra donde hay afinidad real.
Auditoría sobre la decisión
Cada decisión asistida por modelo queda con trazabilidad de features y versión, alineada con la exigencia regulatoria.
Preguntas frecuentes
El modelo se diseña con explicabilidad desde el inicio. Cada feature se revisa con el equipo actuarial y de compliance, y se documenta por qué pesa lo que pesa. Las decisiones de exclusión basadas en el score quedan auditables y un humano siempre puede revisar los casos límite. El criterio actuarial siempre tiene precedencia sobre la salida del modelo.
Porque la regulación, la calidad de datos y los patrones de comportamiento cambian de mercado en mercado. Un modelo entrenado en un país con telemetría rica de autos no traduce bien a un mercado donde esa información es escasa. Entrenar por país y por ramo reduce sesgo y mejora la performance real en cada mercado.
El uso del dato del cliente para campañas comerciales requiere consentimiento explícito separado del consentimiento operativo. Data Cloud modela el consentimiento por finalidad, así que el mismo dato puede usarse para una decisión de servicio sin estar habilitado para una campaña promocional. Los segmentos respetan ese consentimiento al activarse.
¿Querés implementar este caso?
Hablemos del estado de tus datos y diseñamos juntos el roadmap.