WeAnalytic by C4H ¡Bienvenidos!

Plataforma de Análisis para el Desarrollo de Soluciones Basadas en Datos

La Corporación Cuádruple Hélice (C4H) es una organización para la innovación abierta que hace posible la interacción de cuatro ejes principales: la academia, la administración pública, empresa y personas.

Nuestro propósito es que las organizaciones de todo tipo generen cada vez más valor agregado a partir de los datos. Los datos y el análisis se convirtieron en un diferenciador competitivo y la fuente principal de generación de valor para las organizaciones. Diferentes estudios evidencian que muchas empresas fracasan por desconocimiento y poca vigilancia del entorno, de los competidores y de la propia organización y por la falta de acceso a herramientas digitales que permitan gestionarlas mejor.

Por todo lo anterior estamos convencidos que la capacidad de aprovechar más datos, de más fuentes, en menos tiempo, y que capacitar a todos los usuarios para que colaboren y analicen datos de diferentes maneras conduce a una toma de decisiones mejor y más rápidas.

Con nuestra plataforma ayudamos a las organizaciones a identificar y actuar sobre las oportunidades de crecimiento empresarial más rápidamente, apalancando su capacidad de atraer y retener clientes, impulsar la productividad, mantener máquinas y equipos de forma proactiva y de tomar decisiones mejor informadas facilitando al personal adecuado, cuando y donde lo necesitan, realizar nuevos tipos de análisis sobre nuevas fuentes de datos tales como archivos de registro, datos de flujos de clics, redes sociales, datos abiertos y de maquinarias y equipos conectados a Internet.

Algunos ejemplos de cómo podemos agregar valor a cualquier tipo de organización pueden ser los siguientes:

Mejorar las interacciones con el cliente: Podemos combinar datos de clientes de una plataforma CRM con análisis de redes sociales y con una plataforma de marketing que incluye historial de compras y tickets de incidentes para permitir que la empresa comprenda los perfiles de clientes más rentables, la causa de la pérdida de clientes y las promociones o recompensas que aumentará la lealtad.

Incrementar la eficiencia operativa: El Internet de las cosas (IoT) presenta más formas de recopilar datos sobre procesos como la fabricación, con datos en tiempo real provenientes de dispositivos conectados a Internet. Nuestra plataforma facilita el almacenamiento y la ejecución de análisis de datos de IoT generados por máquinas para descubrir formas de reducir los costos operativos y aumentar la calidad.

Desarrollo de nuevos productos: Nuestra plataforma puede ayudar a sus equipos a probar sus hipótesis, refinar suposiciones y evaluar los resultados al elegir los materiales correctos en el diseño de su producto para obtener un rendimiento más rápido o realizar investigaciones que conduzcan a comprender la disposición de los clientes a pagar por diferentes atributos.

Crear una marca de comercio electrónico fiable: Al usar una plataforma de analítica de datos moderna, se puede mejorar significativamente las recomendaciones personalizadas basadas en encuestas simples sobre requerimientos y compras anteriores. Como resultado, la compañía puede reducir las búsquedas repetidas y las devoluciones de productos. También se puede lograr mayores tasas de búsquedas de productos mediante clics y elevar la posición de las selecciones de los clientes en los resultados de búsqueda.

Desarrollar pronósticos de administración financiera más precisos: El equipo de finanzas puede combinar conjuntos de datos para entrenar e implementar modelos más precisos. El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con datos más relevantes aumenta la precisión de la previsión. Además, libera a los empleados que estaban realizando esta tarea de forma manual para trabajar en proyectos más estratégicos, como analizar los pronósticos para impulsar mejoras operativas en el campo.

Regístrate gratuitamente para explorar, aprender, proponer, patrocinar y participar en proyectos colaborativos para el desarrollo de soluciones basadas en datos.