Casos de Éxito

Una empresa del sector salud necesitaba una visión clara y actualizada del desempeño de sus canales de venta y gestión de afiliados, pero los reportes manuales limitaban el acceso a información estratégica en tiempo real.

Problemas identificados:

• Falta de visibilidad en tiempo real sobre los canales y sus ventas.
• Procesos manuales lentos para elaborar reportes, retrasando la toma de decisiones.
• Ausencia de un dashboard estratégico para un análisis ágil para la alta gerencia.

En el sector seguros, la gestión de cobranzas es clave para garantizar la estabilidad financiera de la empresa. Nuestro cliente necesitaba optimizar sus procesos de cobranza, tanto temprana como post vencimiento, para reducir errores, mejorar la eficiencia operativa y adaptarse rápidamente a los cambios en políticas internas o regulatorias.

Se identificaron los siguientes desafíos:

• Altos costos operativos debido a procesos manuales repetitivos.
• Errores humanos en la gestión de los parámetros de cobranza.
• Rigidez en la configuración de los distintos parámetros y reglas de cobranza.
• Demora en los tiempos de gestión, lo que impactaba la eficiencia del proceso.

En el sector salud, nuestro cliente enfrentaba saturación en 2 de sus 10 clínicas y subutilización en las demás, lo que provocaba sobrecarga y una distribución ineficiente de los recursos.

Los pacientes elegían libremente su clínica, sin seguir la asignación por distrito, lo cual generó los siguientes problemas:

• Congestión en 2 de las 10 clínicas.
• Desaprovechamiento de personal y recursos.
• Incremento de costos operativos debido a una mala gestión de la demanda.

En el sector salud, el cálculo de comisiones y la gestión de información eran procesos manuales, lo que causaba retrasos y errores. El cliente necesitaba una solución precisa y rápida.

Problemas identificados:

• Demora en el pago de comisiones debido a cálculos manuales lentos e imprecisos.
• Errores humanos en la gestión de los parámetros de cobranza.
• Falta de acceso a información en tiempo real, lo que dificultaba la toma de decisiones estratégicas.
• Desconocimiento sobre cómo la tecnología y la IA podían optimizar procesos y mejorar la calidad de datos.

Una institución educativa enfrentaba el desafío de que el 30% de sus estudiantes abandonaba cada año, afectando su reputación y generando pérdidas de ingresos.

La falta de herramientas de análisis predictivo impedía predecir que estudiantes tenian riesgo de deserción y tomar decisiones preventivas para mejorar la retención. Se identificó que:

• La institución no contaba con un sistema predictivo
• La falta de delivery de información analítica impedía tomar decisiones preventivas