El análisis de datos: La clave de Comfama para conocer a sus usuarios 

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Acerca del cliente

Es una Caja de Compensación Familiar de Antioquia, Colombia que nació hace 65 años como resultado de un pacto voluntario entre empresarios y sindicatos para mejorar la calidad de vida de la población trabajadora. 

Actualmente tiene como propósito consolidar y expandir la clase media trabajadora antioqueña para que sea consciente, libre, productiva y feliz.

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2.600.000 afiliados
3era caja de compensación más grande de colombia
110 mil empleadores afiliados 

¿Cuál fue nuestro reto?

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Aumentar la tasa de fidelización de los clientes, por medio de una adecuada segmentación para analizar y entender a sus usuarios y generar y enviar mensajes más acertados a los intereses de estos. 

Para lograrlo, la Caja de compensación crea una unidad de relacionamiento y busca a Pragma como aliado experto para cumplir este reto. 

Outcome: Nuestro impacto

01.

Convertimos 1.997.728 registros de matrículas a 315.627 usuarios únicos

02.

3.698 usuarios se matricularon a programas de Comfama.

03.

81.6% fue la tasa de conversión.


De los 15.000 usuarios que abrieron el correo, 4.531 le dieron clic, de esos, 3.698 se matricularon a programas de Deporte y Arte de Comfama. Lo que representa una tasa de conversión del 81%. 

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A partir de los datos, identificamos la necesidad de accionar el grupo de temáticas cruzadas de arte y deporte. Así nació, de la mano del área creativa, la campaña: 'Complementarte', que busca que las personas se inscriban a varios programas y no se limiten a uno solo.

Con el análisis de datos, enviamos 48.168 correos  segmentados, con una apertura del 32,4% y una tasa de clics de 6,5%.

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¿Cómo lo resolvimos?

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Los expertos en analítica de datos de Pragma recibimos como insumo una base de datos con 1.997.728 registros de matrículas de sus programas, de los últimos tres años. 

Lo primero que hicimos, mediante metodologías de analítica de datos, fue convertir esa información en usuarios únicos. Quedaron 315.627 personas con nuevas variables que calculamos en función del objetivo que estábamos persiguiendo: continuidad de los usuarios, clasificaciones por edades y temáticas de interés en los cursos.

El análisis también nos permitió conocer a los usuarios e identificar combinaciones de temáticas de su preferencia y hallar grupos de temas cruzados. Por ejemplo, arte, deporte y gastronomía.

Equipo conformado por

Consultor de datos
Linea
Arquitecto de datos
Linea

Científicos de datosLinea
Ingenieros
Linea

 

Resultados grandiosos, impactos reales

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