Descubra cómo una empresa hotelera valorada en 2000 millones de dólares superó los desafíos de los anticuados métodos de telemarketing adoptando estrategias basadas en datos. Con BLEND como su equipo especializado en ciencia de datos de marketing, aprovecharon una gran cantidad de datos transaccionales para desarrollar modelos de valor y propensión variables en el tiempo, adaptados a diferentes públicos y canales de ventas. La implementación de campañas piloto omnicanal, que aprovecharon las nuevas estrategias de segmentación y los nuevos canales en línea, puso de manifiesto el valor del marketing basado en datos. Desde entonces, estos modelos predictivos han revolucionado los canales de ventas actuales de los clientes y las plataformas digitales emergentes, lo que se ha traducido en un aumento de más del 60% en comparación con los métodos tradicionales.

La empresa hotelera de 2 000 millones de dólares se enfrentó a un importante desafío, ya que sus métodos tradicionales de impulsar el negocio mediante el telemarketing y los representantes de ventas eran cada vez menos eficaces debido a que los consumidores ya no respondían a las llamadas telefónicas. La empresa también carecía de tecnología moderna y dependía de sistemas anticuados. Además, carecía de un equipo interno de ciencia de datos para aprovechar los enfoques modernos basados en datos en sus aplicaciones empresariales. Al reconocer la necesidad de un cambio, la empresa reconoció la importancia de una transformación digital para mejorar tanto la captación como la lealtad de los clientes a través de sus canales digitales.

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Los modelos predictivos han demostrado su valor en una variedad de canales de venta para clientes, incluidos el telemarketing saliente y entrante, el marketing in situ y las plataformas digitales emergentes. Estos modelos han tenido un impacto sustancial en el mercado, ya que han supuesto un notable aumento del 60% en el aumento incremental en comparación con las listas y los métodos de segmentación tradicionales en los que todo sigue igual.

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