Al convertir los datos en información útil para la empresa, Coppel logró transformar su sistema crediticio, que representa el 80% de las ventas totales

SPSS Modeler de IBM ayudó a la empresa a generar 1.500 millones de pesos adicionales en ganancias en el primer año de operación.

Actualmente vivimos en un mundo hiperconectado en el que la tecnología se multiplica de forma acelerada y en el que las personas generamos cada vez más datos. Se estima que en promedio en 2020 cada individuo generará hasta 5 TB de datos1, que con las herramientas correctas puede convertirse en instrumentos comerciales de ventaja competitiva en todos los sectores.  Tal es el caso de Coppel que, mediante herramientas de analítica de IBM, logró automatizar sus operaciones de crédito, ampliando el porcentaje de autorización de un 65% a un 70% y reduciendo el número de créditos incobrables y pérdidas en un 0.2%, lo que equivale a 1,500 millones de pesos en ganancia para la compañía durante el primer año de implementación.

Con IBM SPSS Modeler, una solución avanzada de ciencia de datos visuales y aprendizaje automático, Coppel puede recopilar, preparar, analizar y construir modelos en torno a sus tesoros de datos para generar una mejor toma de decisiones. Por ejemplo, la empresa está aplicando el software en procesos clave, incluida la autorización o rechazo de crédito, límites de crédito y productos de crédito recomendados.

Utilizando información demográfica y otras consultas, en algoritmos, modelos predictivos y reglas de negocio optimizadas, IBM SPSS Modeler ayuda a Coppel a tomar mejores decisiones respecto a estas variables, generando un mayor margen de beneficio para el negocio.

El 80% de las ventas de Coppel son a través de su propio sistema de crédito, de ahí la importancia de convertirlo en un sistema eficiente, nutrido de datos que generen el mayor margen de ganancia con la menor pérdida para la empresa minorista, al tiempo que genera una mejor experiencia para sus clientes.

Coppel ha implementado otras herramientas de IBM en su modelo de negocio, como IBM PureData System for Analytics (Powered by Netezza), que ha permitido a la empresa generar recomendaciones de compra para sus clientes con datos e inteligencia artificial en tan solo 4 segundos – un proceso que solía tomar hasta 900 horas antes. Esto permite a la empresa brindar un servicio personalizado a sus clientes, generando una mejor experiencia de compra mientras la empresa genera más datos para mejorar su servicio.