Caso real · Datos e IA
Análisis de siete años de ventas para detectar clientes dormidos
La empresa tenía siete años de ventas acumuladas, pero esa información no estaba convertida en segmentos ni decisiones comerciales. El análisis ordenó la base y señaló un grupo concreto para trabajar.
113.615
comprobantes analizados
5.466
clientas segmentadas
8
grupos de comportamiento
800
clientas dormidas detectadas
El problema
Qué estaba frenando el proceso
La información existía, pero estaba distribuida en miles de comprobantes. Sin una lectura consolidada, no se podía distinguir a las clientas activas, las dormidas ni los grupos con comportamientos de compra diferentes.
La implementación
Qué se construyó
Se procesaron los comprobantes históricos, se unificaron las compras por clienta y se segmentó la base según su comportamiento. El resultado quedó expresado en grupos utilizables por el equipo comercial, no como una colección de gráficos aislados.
Cómo funciona
Del proceso manual a un flujo controlado
Consolidación
Se reunió el histórico y se normalizaron los datos necesarios para comparar compras a lo largo del tiempo.
Identificación
Se agruparon las operaciones por clienta para reconstruir frecuencia, recencia y valor de compra.
Segmentación
La base se ordenó en ocho grupos con comportamientos distintos y tamaño conocido.
Priorización
Se aisló el segmento dormido de mayor valor para que el equipo pudiera decidir una acción específica.
Resultado comprobable
Qué dejó este trabajo
El análisis organizó 5.466 clientas en ocho segmentos y detectó 800 clientas dormidas cuyo ticket era superior al promedio general. Ese hallazgo dejó una audiencia concreta para priorizar, sin afirmar una venta posterior que no fue medida dentro de este trabajo.
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