Metodología

Proceso detallado:

• Recepción y diagnóstico inicial: Evaluación de la calidad y estructura de la base de datos original.
• Identificación de duplicados: Detección de registros repetidos utilizando algoritmos de comparación (e.g., Levenshtein, Jaro-Winkler) y lógica de negocio.
• Validación y corrección de NIT: Verificación de la estructura y validez de los Números de Identificación Tributaria.
• Normalización de datos: Estandarización de formatos para nombres, direcciones, teléfonos, correos electrónicos, etc.
• Unificación de registros: Consolidación de información fragmentada perteneciente al mismo cliente en un único registro maestro.
• Enriquecimiento básico: Adición de información faltante o complementaria desde fuentes públicas confiables.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Métricas de éxito:

Proceso detallado:

• Normalización de direcciones: Preparación y estandarización del formato de las direcciones para mejorar la precisión de la geocodificación.
• Geocodificación Batch: Conversión masiva de direcciones en coordenadas utilizando servicios como Google Maps Geocoding API.
• Manejo de errores y validación: Identificación y corrección manual o semiautomática de direcciones no geocodificadas o con baja precisión.
• Adición de códigos CIIU: Asignación de los códigos de actividad económica correspondientes a cada cliente, basándose en su información o fuentes externas.
• Agrupación por zonas geográficas: Clasificación de clientes por regiones, ciudades, o zonas específicas para análisis territorial.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Resultados esperados:

Proceso detallado:

• Integración de datos transaccionales: Consolidación de históricos de compra del periodo 2023-2025.
• Cálculo de valor de cliente: Aplicación de métricas como Valor de Vida del Cliente (CLV) y análisis RFM (Recencia, Frecuencia, Monto).
• Identificación de patrones de compra: Análisis de productos/servicios más comprados, frecuencia de compra, estacionalidad, etc.
• Segmentación por valor y comportamiento: Agrupación de clientes en segmentos (e.g., alto valor, leales, ocasionales, en riesgo).
• Análisis de tendencias de compra: Identificación de crecimiento, decrecimiento o estabilidad en el volumen de compra por cliente y segmento.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Resultados clave:

Proceso detallado:

• Selección de muestra: Definición de criterios y selección aleatoria estratificada de 1,500 clientes para asegurar representatividad.
• Diseño de protocolo de visita: Elaboración de un guion y formulario estándar para la recolección de información en campo.
• Capacitación del equipo de campo: Entrenamiento de encuestadores o personal de campo sobre los objetivos y herramientas.
• Planificación logística: Optimización de rutas de visita y asignación de zonas geográficas al equipo.
• Ejecución de visitas: Realización de las visitas presenciales, verificación de datos y aplicación de encuestas breves.
• Recopilación y digitalización de datos: Ingreso de la información recolectada en una base de datos centralizada.
• Análisis de hallazgos: Comparación de datos de campo con los existentes y identificación de discrepancias o nueva información.

Recursos y Herramientas utilizadas:

Indicadores de eficacia:

Entregables principales:

• Excel "Base_Limpia.xlsx": Contiene los 2,700 clientes históricos depurados, con información de contacto validada, NITs corregidos, coordenadas geográficas (latitud, longitud), códigos CIIU asignados, y segmentación inicial por volumen de compra. Contiene la lista de 1.000 potenciales clientes visitados en las marchas blancas
• Mapa interactivo en Power BI: Una visualización geoespacial dinámica que permite explorar la distribución de clientes, filtrar por segmentos, visualizar zonas de concentración, y analizar la cobertura territorial. Incluye capas de información relevante como volumen de compra y actividad económica.
• Informe PDF de hallazgos y recomendaciones: Un documento ejecutivo que resume el proceso metodológico, presenta los principales hallazgos del análisis de datos (distribución, segmentación, patrones de compra), y ofrece recomendaciones estratégicas iniciales para la optimización comercial y de rutas.

Características y Valor de los Entregables:

Impacto Esperado:

Los entregables del módulo SMART sientan las bases para una gestión comercial más eficiente, una mejor comprensión del cliente y una optimización de recursos, preparando el terreno para análisis más avanzados y la implementación de la Validación 360°.

Proceso detallado:

• Análisis profundo de la base SMART: Evaluación de la base depurada en el módulo anterior para identificar áreas de mejora.
• Detección de anomalías y outliers: Uso de algoritmos (e.g., Isolation Forest, One-Class SVM) para identificar datos atípicos o erróneos que pasaron filtros convencionales.
• Imputación inteligente de datos faltantes: Modelos predictivos (e.g., k-NN imputer, MICE) para estimar valores faltantes basándose en patrones de datos existentes.
• Validación cruzada con fuentes externas aumentadas: Cotejo con un espectro más amplio de bases de datos públicas y privadas mediante APIs y web scraping ético.
• Normalización semántica y contextual: Estandarización de campos de texto libre (e.g., descripciones de actividad) utilizando NLP para agrupar conceptos similares.
• Generación de scores de calidad de datos: Asignación de un índice de confiabilidad a cada registro para priorizar validaciones posteriores.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Resultados Superiores:

Proceso detallado:

• Revisión de geocodificación SMART: Análisis de la precisión y cobertura de la geocodificación inicial.
• Geocodificación inversa y validación cruzada: Uso de coordenadas para obtener direcciones y compararlas con las originales, utilizando múltiples proveedores de geocodificación (Google, Here, OpenStreetMap) para triangulación.
• Análisis de proximidad y contexto: Identificación de puntos de interés cercanos y características del entorno (zonas residenciales, comerciales, industriales).
• Generación de polígonos de influencia (geofencing): Creación de áreas geográficas personalizadas alrededor de clientes o prospectos para análisis específicos.
• Optimización de coordenadas para ruteo por zonas: Ajuste fino de coordenadas para identificar rutas zonales.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Precisión Aumentada:

Proceso detallado:

• Revisión del análisis de compra SMART: Partir de la segmentación y patrones identificados previamente.
• Modelado predictivo de CLV (Customer Lifetime Value): Estimación del valor total que un cliente aportará durante toda su relación con la empresa.
• Análisis de propensión de compra: Modelos para predecir la probabilidad de que un cliente compre ciertos productos/servicios o responda a ofertas.
• Identificación de "Next Best Offer/Action": Recomendaciones personalizadas basadas en el historial y predicciones.
• Análisis de canasta de mercado (Market Basket Analysis): Descubrimiento de asociaciones entre productos comprados frecuentemente juntos.
• Segmentación avanzada con IA: Uso de algoritmos de clustering más sofisticados (e.g., DBSCAN, Model-Based Clustering) que consideran múltiples dimensiones del comportamiento de compra y potencial.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Análisis Predictivo y Profundo:

Proceso detallado:

• Definición de objetivos de información: ¿Qué necesitamos saber de cada segmento? (e.g., percepción de marca, precios de competencia, necesidades no cubiertas).
• Mapeo de segmentos y variables clave: Asociación de los segmentos de clientes (del Nodo AI-3) con las variables críticas a validar o descubrir.
• Diseño de preguntas (abiertas y cerradas): Formulación de preguntas claras, concisas y no sesgadas, utilizando técnicas de diseño de encuestas y principios de UX conversacional.
• Estructuración de flujos conversacionales: Creación de árboles de diálogo lógicos que guíen la interacción de forma natural y eficiente.
• Adaptación contextual y personalización: Incorporación de variables dinámicas en los guiones (nombre del cliente, historial de compra, etc.) para una experiencia más relevante.
• Pruebas piloto y refinamiento: Testeo de los cuestionarios con una pequeña muestra para identificar ambigüedades, mejorar la claridad y optimizar el flujo.
• Definición de métricas de éxito del cuestionario: Tasa de completitud, tiempo promedio de respuesta, calidad de la información obtenida.

Principios y Técnicas aplicadas:

Resultados Esperados de los Cuestionarios:

Proceso detallado:

• Selección de plataforma de Agente IA: Elección de la tecnología conversacional adecuada (e.g., Dialogflow, Rasa, Microsoft Bot Framework).
• Traducción de cuestionarios a flujos de diálogo IA: Conversión de los guiones en "intents", "entities" y lógica conversacional para el Agente IA.
• Entrenamiento del modelo NLU/NLP: Alimentación del Agente IA con ejemplos de frases y variaciones para que comprenda las respuestas de los usuarios.
• Implementación de lógica adaptativa: Programación de reglas para que el Agente IA adapte las preguntas según las respuestas previas, el segmento del cliente o datos externos.
• Integración con bases de datos: Conexión del Agente IA con la base de clientes depurada para personalizar interacciones y registrar respuestas.
• Desarrollo de capacidades de manejo de errores y clarificación: Habilitar al Agente IA para pedir aclaraciones o re-encauzar la conversación si no entiende una respuesta.
• Pruebas exhaustivas y ajuste fino: Simulación de múltiples escenarios de conversación para optimizar el rendimiento y la naturalidad del Agente IA.

Tecnologías y Herramientas aplicadas:

Capacidades del Agente IA:

Proceso detallado:

• Identificación de perfiles a capacitar: Definición de los roles que requieren formación (e.g., equipo de campo, supervisores, analistas, equipo comercial).
• Diseño del plan de capacitación: Elaboración de módulos de formación adaptados a cada perfil, cubriendo el uso de Agentes IA, aplicaciones móviles, dashboards de monitoreo y protocolos de interacción.
• Desarrollo de materiales de capacitación: Creación de manuales de usuario, guías rápidas, videos tutoriales y ejercicios prácticos.
• Ejecución de sesiones de capacitación: Impartición de talleres teóricos y prácticos, tanto presenciales como virtuales.
• Simulaciones y role-playing: Práctica de escenarios de interacción con el Agente IA o de uso de las herramientas en un entorno controlado.
• Evaluación de la capacitación: Medición del nivel de comprensión y habilidad adquirida por los participantes.
• Soporte post-capacitación: Establecimiento de canales de ayuda y resolución de dudas durante la implementación.

Enfoque y Herramientas de Capacitación:

Resultados de la Capacitación:

Proceso detallado:

• Selección de la muestra de 1,500 clientes: Utilizando la base depurada y enriquecida, se selecciona una muestra representativa para la interacción.
• Lanzamiento gradual de interacciones: Inicio de las conversaciones por parte del Agente IA, comenzando con un subconjunto pequeño de la muestra y escalando progresivamente.
• Monitoreo en tiempo real del Agente IA: Supervisión activa del desempeño del Agente, tasas de respuesta, calidad de las interacciones y recolección de datos.
• Recopilación y almacenamiento estructurado de respuestas: Asegurar que toda la información obtenida por el Agente IA y por el equipo en terreno se guarde de forma organizada y vinculada al cliente correspondiente.
• Ejecución de visitas: Realización de las visitas presenciales, verificación de datos y aplicación de encuestas breves.
• Recopilación y digitalización de datos: Ingreso de la información recolectada en una base de datos centralizada.
• Análisis de hallazgos: Comparación de datos de campo con los existentes y identificación de discrepancias o nueva información.
• Análisis preliminar de resultados y ajustes: Evaluación de la calidad de los datos recolectados y realización de ajustes en los guiones o en la configuración del Agente IA sobre la marcha.

Tecnologías y Herramientas Clave:

Indicadores de Éxito de la Marcha Blanca 360°:

Proceso detallado:

• Identificación de casos para visita presencial: Criterios para seleccionar clientes que requieren una interacción cara a cara (e.g., clientes de alto valor con respuestas ambiguas al Agente IA, necesidad de verificar documentación física).
• Planificación de visitas de campo: Similar a la Marcha Blanca SMART, pero con objetivos más específicos y guiones adaptados y en cabeza del equipo comercial de BEG.
• Integración de datos de campo con datos del Agente IA: Consolidación de toda la información en una única vista del cliente.
• Seguimiento de interacciones del Agente IA: Monitoreo continuo de las conversaciones del Agente IA, identificando patrones, problemas comunes, y oportunidades de mejora en los guiones.
• Registro de todas las interacciones: Cada contacto (digital o físico) se documenta con fecha, canal, resumen y resultados.
• Análisis de calidad de las interacciones: Evaluación de la efectividad de las conversaciones del Agente IA y de las visitas de campo.

Herramientas y Técnicas de Seguimiento:

Resultados del Seguimiento Detallado:

Proceso detallado:

• Definición de KPIs (Key Performance Indicators): Selección de las métricas más relevantes para el monitoreo (e.g., número de interacciones, tasa de completitud, tiempo promedio, sentimiento, temas frecuentes).
• Diseño y desarrollo del dashboard: Creación de visualizaciones claras e intuitivas utilizando herramientas de Business Intelligence.
• Integración de fuentes de datos: Conexión del dashboard con la plataforma del Agente IA, CRM, y otras fuentes relevantes para obtener datos en tiempo real o cuasi-real.
• Configuración de alertas y notificaciones: Establecimiento de umbrales para KPIs críticos que disparen alertas automáticas ante situaciones anómalas o importantes.
• Visualización de progreso general: Seguimiento del avance de la validación contra los objetivos (e.g., número de clientes contactados vs. muestra total).
• Análisis de tendencias y patrones emergentes: Observación de cómo evolucionan las métricas a lo largo del tiempo para identificar insights.
• Acceso y roles de usuario: Definición de quiénes tendrán acceso al dashboard y con qué nivel de detalle.

Tecnologías y Herramientas para el Dashboard:

Beneficios del Monitoreo en Vivo:

Proceso detallado:

• Extracción de menciones de marca y competencia: Identificación en las transcripciones de las conversaciones de todas las referencias a la marca propia y a los competidores clave.
• Análisis de sentimiento: Aplicación de algoritmos de NLP para determinar la polaridad (positiva, negativa, neutral) de las opiniones expresadas sobre cada marca.
• Identificación de temas y atributos asociados: Descubrimiento de los aspectos más comentados en relación con cada marca (e.g., precio, calidad, servicio, innovación).
• Benchmarking competitivo: Comparación de la percepción de la marca propia versus los competidores en los atributos clave.
• Análisis de participación de voz (Share of Voice): Estimación de la frecuencia con la que se menciona cada marca.
• Identificación de ventajas competitivas y áreas de mejora: Conclusiones sobre dónde la marca destaca y dónde necesita mejorar en comparación con la competencia.
• Visualización de mapas perceptuales: Creación de gráficos que muestran el posicionamiento relativo de las marcas.

Tecnologías y Técnicas Analíticas:

Insights Competitivos Obtenidos:

Proceso detallado:

• Diseño de preguntas específicas sobre precios: Incorporación en los guiones del Agente IA de preguntas para indagar sobre precios pagados, precios percibidos, ofertas de la competencia, etc.
• Extracción de información de precios: Uso de NLP para identificar y extraer datos numéricos y cualitativos relacionados con precios de las conversaciones.
• Validación y normalización de datos de precios: Verificación de la consistencia de la información y estandarización (e.g., moneda, unidad de medida).
• Análisis comparativo de precios: Benchmarking de los precios propios contra los de la competencia por producto/servicio y segmento de cliente.
• Análisis de percepción de valor vs. precio: Correlación de los comentarios sobre precios con la percepción de calidad o valor.
• Identificación de rangos de precios aceptables: Estimación de la sensibilidad al precio en diferentes segmentos.
• Monitoreo de promociones y descuentos de la competencia: Captura de información sobre ofertas especiales mencionadas por los clientes.

Tecnologías y Técnicas Aplicadas:

Inteligencia de Precios Obtenida:

Proceso detallado:

• Consolidación de datos del cliente 360°: Integración de toda la información relevante por cliente (perfil, historial, potencial, ubicación, insights de la validación).
• Priorización de clientes/prospectos: Aplicación de criterios de scoring (e.g., CLV, propensión de compra, urgencia detectada) para clasificar la importancia de cada contacto.
• Optimización de rutas geográficas: Uso de algoritmos de ruteo (considerando el problema del viajante - TSP) para minimizar tiempos de desplazamiento y maximizar el número de visitas efectivas (si aplica para visitas físicas).
• Generación de "Argumentarios Inteligentes": Resumen de puntos clave, objeciones comunes (y cómo manejarlas), y "next best actions" sugeridas para cada cliente, basados en los datos 360°.
• Diseño del formato de hoja de visita/contacto: Creación de un template digital o físico que presente la información de manera clara y accionable para el equipo.
• Integración con herramientas del equipo comercial: Posibilidad de exportar o sincronizar estas hojas con CRMs o aplicaciones móviles utilizadas por el equipo.

Tecnologías y Herramientas de Optimización:

Impacto en la Eficiencia Comercial:

Entregables detallados:

• Excel "Base_Limpia_360.xlsx" Avanzado: La base de datos de clientes depurada y enriquecida con todos los datos recolectados por el Agente IA (respuestas a cuestionarios, sentimiento, temas clave, precios detectados, etc.), además de la geocodificación precisa y segmentación avanzada.
• Mapa Interactivo en Power BI (Versión 360°): Visualización geoespacial mejorada con capas adicionales de inteligencia competitiva (ubicación de competidores mencionados), sentimiento del cliente por zona, y potencial de mercado estimado.
• Informe PDF de Hallazgos e Insights Estratégicos (360°): Un documento exhaustivo que presenta el análisis de los datos conversacionales, incluyendo análisis semántico, patrones ocultos, percepciones de marca, inteligencia competitiva, análisis de precios, y recomendaciones estratégicas detalladas y priorizadas.
• Análisis Semántico de Conversaciones: Un reporte específico o sección del informe principal que detalla los temas más frecuentes, las palabras clave, las emociones predominantes y los insights extraídos del corpus de conversaciones con el Agente IA.
• Dashboard de Monitoreo en Vivo (Acceso Continuo Opcional): El panel de control desarrollado para el seguimiento en tiempo real, que puede quedar disponible para el cliente para monitoreo futuro (según acuerdo).
• Hojas de Visita Optimizadas (Muestra o Template): Ejemplos de las hojas de visita o contacto generadas, o un template para su uso continuo por el equipo comercial.

Formatos y Tecnologías de Presentación:

Valor Agregado y Diferencial: