Clasificación De Clientes

Introducción

Para las empresas B2B, es fundamental la clasificación de sus clientes, la cual se centra en ubicar a cada uno de ellos en una categoría o grupo específico.

Reto

Una startup de crowdsourcing deseaba identificar la probabilidad de que un negocio en su plataforma alcanzara su objetivo de financiación y, además conocer qué variables eran las más relevantes a la hora de determinar la probabilidad de alcanzar la financiación requerida.

Una gran parte del proceso de incorporación de nuevos clientes era realizado de forma manual, lo que suponía un gran consumo de tiempo para la empresa.

Solución

Se recopilaron datos estandarizados sobre el tamaño de la empresa, la cantidad de seguidores que tenían en las redes sociales, así como el rendimiento financiero, su equipo, industria y competencia, y el potencial de salida.

Se extrajeron, limpiaron y estandarizaron los datos históricos, para permitir su análisis y se identificaron tres variables que tenían mayor probabilidad de influir en un resultado exitoso. Posteriormente, se creó un modelo de aprendizaje supervisado que permitía clasificar a los clientes potenciales en función de su probabilidad de éxito en la obtención de la financiación solicitada. Se utilizó Python para la parte del análisis de datos y se aprovecharon bibliotecas como NumPy y SciPy para garantizar un cálculo ágil y una rápida creación de prototipos de modelos.

Resultado 

Esta solución ha permitido una disminución del 4% en la cantidad de horas-hombre utilizadas, así como en un aumento del 6% en la cantidad de empresas que lograron alcanzar el objetivo de financiación deseado.

Desarrollos posteriores permitieron automatizar algunos de los procesos manuales, como la verificación de documentos KYC facilitando que el cliente pudiese escalar su negocio de manera más eficiente.