RAPIPAGO

Dejando el anonimato

Una solución que combina tecnologías de Big Data y Data Science le permitió a la empresa la identificación de clientes frecuentes.

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Rapipago, el canal de cobranzas extrabancario que atiende a seis millones de personas por mes, es la red transaccional más importante de la Argentina a nivel presencial. 

Para responder a este desafío, en Practia implementamos una solución que permite individualizar clientes frecuentes, mediante la utilización de técnicas y tecnologías de Big Data y de Data Science.

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​DIFICULTAD INICIAL

En el mundo en el que vivimos, “un contacto es un like”. Por ello, es cada vez mayor el esfuerzo de las empresas para captar y fidelizar clientes. Del mismo modo, son cada vez más los negocios cuyo valor es medido por la calidad y cantidad de su cartera de usuarios. 

Una base amplia de clientes fieles permite desarrollar iniciativas de cross-selling cuyo valor potencial puede largamente superar el del negocio actual.  

Sin embargo, una gran cantidad de compañías (que abarca desde grandes retailers hasta empresas de servicios) poseen una enorme cantidad de usuarios frecuentes que son anónimos, dado que sus transacciones no necesariamente registran ni requieren información precisa de filiación. Una de estas empresas es Gire, empresa de procesamiento inteligente de información para soluciones de cobranzas y pagos, que opera Rapipago.

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​SOLUCIÓN IMPLEMENTADA

Buscamos interpretar y trabajar sobre diversas fuentes y volúmenes de datos para delinear un modelo conceptual consistente; instalar y preparar las herramientas para procesarlos; persistir (NO ENTIENDO ESTE VERBO AQUÍ) los datos en una base orientada a grafos (como Neo4J), a fin de obtener un repositorio central para su consulta y manipulación. Además, implicó diseñar algoritmos de identificación de recurrencias basados en heurísticas y reglas de negocio (capaces de operar con datos no estructurados e información incompleta) y, finalmente, implementar la solución basada en técnicas de Data Analysis tales como árboles de decisión (TAMPOCO ENTIENDO) y algoritmos de clustering. 

​​​​​​​​​​En Practia hemos desarrollado una metodología para acompañar a nuestros clientes a implementar una gestión completa de APIs, ayudándolos así a recorrer el camino de la transformación digital. ​

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​EL SECRETO DEL ÉXITO

El compromiso de la división de I+D+i de Practia, formada por un grupo interdisciplinario de expertos que incluye data scientists, DBAs, especialistas técnicos y de negocio, fue el secreto del éxito para esta experiencia. También incluimos el uso de un conjunto de técnicas y tecnologías novedosas, flexibles y poderosas sobre las que el equipo se apoyó para responder a las necesidades del cliente de manera práctica y económica.