Ciencia de datos
Servicios de ciencia de datos que responden a sus preguntas más difíciles
¿Qué clientes se darán de baja? ¿Cuánto stock debe tener cada ubicación? ¿Qué precio maximiza el margen? Los científicos de datos de SoftSapien aplican estadística y machine learning a las preguntas que determinan sus ingresos y sus costes.
Última actualización:
Clientes seleccionados
Resumen
De los datos en bruto a decisiones en las que confía la dirección
La mayoría de las organizaciones recopilan muchos más datos de los que analizan. Patrones valiosos sobre clientes, operaciones y mercados permanecen ocultos porque los equipos no tienen tiempo ni las competencias especializadas para encontrarlos.
Nuestros científicos de datos empiezan por una pregunta de negocio concreta y la decisión que orienta. Exploramos los datos, contrastamos hipótesis y construimos modelos que pueden explicarse a quienes los usarán. Los resultados se entregan como recomendaciones claras, herramientas interactivas o modelos de producción integrados en sus sistemas.
El diseño de experimentos y el análisis causal ayudan a distinguir los efectos reales de las coincidencias, para que las inversiones se basen en evidencias.
Retos que resolvemos
Preguntas de negocio que responde la ciencia de datos
Abandono de clientes
Perdemos clientes sin previo aviso.
Los modelos de abandono identifican pronto las cuentas en riesgo y explican sus causas, para que los equipos de retención actúen mientras aún hay tiempo.
Equilibrio del inventario
Algunas ubicaciones se desbordan mientras otras se quedan sin existencias.
La previsión de la demanda por producto y ubicación fija niveles de stock que reducen tanto las roturas como el exceso de inventario.
Precios
Fijamos los precios por intuición.
Los modelos de precios y optimización estiman la respuesta de la demanda y el margen, y convierten las decisiones de precios en elecciones probadas y basadas en evidencias.
¿Causa o coincidencia?
No sabemos qué iniciativas funcionaron realmente.
El diseño de experimentos, las pruebas A/B y el análisis causal distinguen los efectos reales de las coincidencias.
Qué incluye
Capacidades de ciencia de datos
Métodos estadísticos y de machine learning aplicados a problemas comerciales y operativos.
Modelado predictivo
Modelos de abandono, propensión, riesgo y valor de vida del cliente que priorizan la acción.
Previsión de la demanda
Modelos de series temporales que mejoran la planificación del inventario, la plantilla y la capacidad.
Segmentación de clientes
Agrupaciones por comportamiento que afinan la segmentación, los precios y la estrategia de producto.
Experimentación y pruebas A/B
Diseño y análisis de pruebas que miden el impacto real de los cambios.
Precios y optimización
Modelos de elasticidad de precios, promociones y optimización de recursos.
Análisis exploratorio
Investigación guiada por hipótesis que descubre los factores del rendimiento.
Resultados de negocio
El valor de la ciencia de datos aplicada
Cada colaboración termina con una recomendación medible o un modelo desplegado.
Mayor retención
Las señales tempranas de abandono permiten a los equipos intervenir antes de que los clientes se vayan.
Inventario más ajustado
Unas mejores previsiones reducen tanto las roturas como el exceso de stock.
Precios más inteligentes
Los precios basados en evidencias mejoran el margen sin conjeturas.
Inversión en marketing más focalizada
Los modelos de propensión dirigen el presupuesto a los clientes con más probabilidades de responder.
Decisiones de inversión con confianza
Los experimentos rigurosos muestran qué iniciativas funcionan de verdad.
Sectores
Ciencia de datos en todos los sectores
Cómo se adapta la disciplina a la normativa, los datos y los clientes de cada sector.
Finanzas y comercio
Riesgo crediticio, valor de vida del cliente y eficacia de las promociones.
- Fintech
- Banca
- Seguros
- Comercio electrónico
- Bienes de consumo
- Retail de moda
Industria y cadena de suministro
Planificación de la demanda, optimización del rendimiento productivo y análisis de la red logística.
- Automoción
- Fabricación (Industria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construcción
- Arquitectura
- Petróleo y gas
- Tecnologías limpias
- Energía y servicios públicos
- Agricultura
Salud y ciencias de la vida
Riesgo de reingreso, previsión del flujo de pacientes e investigación de resultados.
- Salud y hospitales
- Salud y bienestar
- Odontología
Servicios públicos y de consumo
Analítica de audiencias, previsión de matrículas y evaluación de programas.
- Administración pública
- EdTech
- Medios y entretenimiento
- Inmobiliario
- Viajes y turismo
- Alimentación y bebidas
- Restauración
- Deporte y fitness
- Organizaciones sin ánimo de lucro
- Servicios jurídicos
Enfoque de entrega
Cómo desarrollamos las colaboraciones de ciencia de datos
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Definir la pregunta
Se acuerdan la decisión de negocio, la métrica y las restricciones.
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Explorar los datos
Se evalúan la calidad, la cobertura y los primeros patrones.
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Modelar y validar
Se comparan métodos y se validan con datos reservados para pruebas.
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Interpretar
Los hallazgos se traducen en recomendaciones claras y aplicables.
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Poner en marcha
Los modelos o las conclusiones se integran en herramientas y flujos de trabajo.
Tecnología
Plataformas y herramientas con las que trabajamos
Seleccionadas en cada colaboración según su entorno actual, sus licencias y las competencias de su equipo.
Lenguajes
- Python
- R
- SQL
Bibliotecas
- pandas
- scikit-learn
- statsmodels
- Prophet
- XGBoost
- PyMC
Notebooks y plataformas
- Jupyter
- Databricks
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
Datos
- Snowflake
- BigQuery
- PostgreSQL
- dbt
Experimentación
- Optimizely
- GrowthBook
- Statsig
Modelos de colaboración
Formas de trabajar con SoftSapien
Empiece en pequeño y amplíe, o comprométase con un programa completo. Todos los modelos incluyen los mismos estándares de propiedad, seguridad e informes.
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Desde unas 4 semanas
Piloto
Demuestre el valor en un único flujo de trabajo, campaña o prueba de concepto antes de invertir más.
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Precio cerrado
Entrega de alcance cerrado
Un entregable claramente delimitado según criterios de aceptación acordados.
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Mensual, definido tras el descubrimiento
Retainer de programa
Entrega continua con prioridades revisadas en cada ciclo.
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Tiempos de respuesta definidos
Soporte gestionado
Acuerdos de soporte que mantienen el rendimiento de plataformas y campañas después del lanzamiento.
Por qué SoftSapien
Por qué las empresas eligen SoftSapien
Lo que toda organización puede esperar de una colaboración de ciencia de datos con SoftSapien.
Propiedad en el traspaso
El código fuente, las configuraciones, la documentación y los recursos estratégicos se transfieren a su organización al cierre de la colaboración.
Seguridad y cumplimiento por defecto
El trabajo se realiza dentro de sus límites de identidad, acceso y residencia de datos desde el primer día, con sus requisitos de cumplimiento integrados en la entrega.
Respuesta en un plazo de 2 horas hábiles
Cada consulta llega a un especialista y recibe respuesta en un plazo de dos horas hábiles.
Especialistas desde el inicio hasta el traspaso
Los ingenieros y estrategas que definen el alcance de su colaboración siguen en ella durante la entrega y el traspaso.
Todas las disciplinas, coordinadas
La experiencia en ingeniería, IA, nube, negocio y marketing se combina cuando una colaboración abarca más de una disciplina.
Entrega en distintas zonas horarias
Equipos en Norteamérica, Europa, Oriente Medio y Asia-Pacífico alinean la entrega con su horario laboral.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre ciencia de datos
No hay preguntas que coincidan.
¿Qué preguntas de negocio encajan bien con esto?
Cualquiera que tenga suficientes datos históricos para modelar y una decisión clara que la respuesta orientaría, como el riesgo de abandono o la previsión de la demanda.
¿Entregan un análisis puntual o un modelo continuo?
Cualquiera de los dos, según si la pregunta de fondo es una decisión puntual o algo que necesita previsiones continuas.
¿Qué implica realmente la consultoría de ciencia de datos?
Un modelado centrado en una pregunta de negocio concreta, la validación con resultados históricos y la entrega tanto del modelo como del razonamiento que lo sustenta.
¿Cuánto cuesta una colaboración de ciencia de datos?
El coste depende de la disponibilidad de datos y de la complejidad de la pregunta. Lo estimamos tras revisar sus datos y la decisión que deben orientar.
¿Cuánto dura una colaboración de ciencia de datos?
Un análisis acotado que responde a una pregunta de negocio puede completarse en pocas semanas. Los modelos de previsión continua se plantean como una colaboración continuada.
¿Quién es el propietario del modelo y del análisis cuando termina la colaboración?
A ustedes. El código del modelo, la documentación del análisis y el razonamiento de fondo se transfieren a su organización en la entrega.
¿Cuántos datos históricos necesitamos para empezar?
Los suficientes para validar el modelo con resultados históricos reales. Evaluamos si los datos bastan durante la fase de definición del alcance, antes de comprometernos con el desarrollo.
¿Para qué sectores han hecho previsiones de abandono o de demanda?
Negocios de suscripción, logística y transporte de mercancías, retail y servicios financieros, entre otros.
¿Puede su equipo explicar el razonamiento del modelo a nuestros interesados no técnicos?
Sí. La entrega incluye el razonamiento del modelo junto con el código, para que su equipo pueda actuar directamente.
¿Con qué rapidez pueden iniciar una colaboración de ciencia de datos?
Cada consulta recibe respuesta en un plazo de 2 horas hábiles.
Obtenga una respuesta basada en evidencias
Tráiganos la pregunta de negocio que más necesita responder. Evaluaremos los datos disponibles y esbozaremos el análisis y los entregables esperados.