Es el más reciente proyecto lanzado por la compañía. En 2023 se produce la renovación, con una versión actualizada y basada en las últimas tecnologías del sector, de un exitoso proyecto realizado por primera vez en 2013 en colaboración con un fondo hispano-estadounidense bajo el modelo de negocio de Comparador Financiero. El objetivo era atender las necesidades de captación de nuevos clientes para entidades financieras en diversos países de EU y LATAM.

Financierum es una plataforma diseñada para simplificar y agilizar el proceso de búsqueda y comparación de productos financieros, como cuentas bancarias, tarjetas de crédito, préstamos, seguros, inversiones y otros servicios relacionados. Nuestra plataforma centraliza información de diferentes instituciones financieras y presenta a los usuarios una visión completa y transparente de las opciones disponibles en el mercado.

Características Principales:

• Comparación Multifinanciera: La plataforma permite a los usuarios comparar productos de diversas instituciones financieras en un solo lugar. Esto elimina la necesidad de visitar múltiples sitios web o sucursales para obtener información.
• Filtros y Criterios Personalizados: Los usuarios pueden definir sus preferencias y necesidades, como tasas de interés, plazos, cargos y beneficios, y el comparador mostrará resultados que se ajusten a esos criterios.
• Información Detallada de Productos: Los perfiles de productos incluyen detalles específicos, como términos y condiciones, tarifas, requisitos de elegibilidad y beneficios. Esto permite una toma de decisiones informada.
• Herramientas de Cálculo: La plataforma puede proporcionar herramientas de cálculo para estimar el costo de un préstamo, los rendimientos de una inversión o los ahorros a lo largo del tiempo.
• Opiniones y Reseñas: Los usuarios pueden leer y dejar reseñas sobre sus experiencias con productos financieros específicos, lo que agrega un elemento de retroalimentación de la comunidad.
• Actualizaciones de Ofertas: La plataforma se actualiza regularmente para reflejar las ofertas y promociones actuales del mercado, lo que garantiza que los usuarios tengan acceso a la información más reciente.
• Seguridad y Privacidad: La privacidad de los usuarios es una prioridad. La plataforma utiliza medidas de seguridad avanzadas para proteger la información personal y financiera.

Objetivos:

• Ahorro de Tiempo: Los usuarios pueden comparar productos financieros sin tener que visitar físicamente múltiples instituciones.
• Toma de Decisiones Informada: Los usuarios pueden tomar decisiones financieras más informadas al tener acceso a información detallada y transparente.
• Ahorro de Dinero: La comparación de tasas de interés y tarifas puede ayudar a los usuarios a encontrar opciones más económicas.
• Facilita la Evaluación de Opciones: La plataforma simplifica la complejidad de productos financieros, lo que facilita la evaluación de opciones.
• Retroalimentación de la Comunidad: Las reseñas de otros usuarios proporcionan una perspectiva adicional sobre la calidad de los productos.

Nuestro comparador financiero en línea está diseñado para empoderar a los usuarios al ofrecerles una herramienta poderosa para tomar decisiones financieras inteligentes y tomar el control de sus finanzas personales. Ya sea que busques una tarjeta de crédito, un préstamo para un automóvil o una cuenta de ahorros, nuestra plataforma te ayuda a encontrar la mejor opción para tus necesidades.

La plataforma de venta Ticketing Prime ha sido diseñada para revolucionar la industria del entretenimiento y eventos. Incorpora Big Data y Machine Learning para brindar a los usuarios una experiencia única y personalizada al comprar entradas para conciertos, eventos deportivos, teatro y más. Esta plataforma no solo simplifica la compra de entradas, sino que también proporciona recomendaciones y predicciones inteligentes para satisfacer las preferencias de los usuarios.

Características Principales:

• Recomendaciones Personalizadas: La plataforma utiliza algoritmos de Machine Learning para analizar el historial de compras, las preferencias y el comportamiento de navegación de los usuarios. Con esta información, se generan recomendaciones personalizadas para eventos que podrían interesar al usuario, aumentando la probabilidad de ventas adicionales.
• Predicción de Demanda: Utilizando Big Data, la plataforma analiza tendencias históricas y datos en tiempo real para prever la demanda de entradas. Esto permite a los organizadores y vendedores ajustar los precios y la disponibilidad de entradas de manera estratégica.
• Sistemas Antifraude: El Machine Learning se emplea para detectar y prevenir actividades fraudulentas, como la reventa de entradas a precios excesivos. Esto garantiza que los usuarios puedan adquirir entradas oficiales a precios justos.
• Integración de Plataformas de Streaming y Redes Sociales: La plataforma se integra con servicios de streaming y redes sociales para ofrecer transmisiones en vivo de eventos y permitir que los usuarios compartan sus experiencias con amigos, lo que fomenta la promoción viral.
• Segmentación de Audiencia: Los datos recopilados permiten segmentar a la audiencia en grupos demográficos y de interés, lo que ayuda a los organizadores y promotores a dirigir sus campañas de marketing de manera más efectiva.
• Personalización de Precios: Utilizando Machine Learning, se pueden establecer precios dinámicos basados en la demanda en tiempo real. Los usuarios pueden obtener mejores ofertas si compran sus boletos en momentos de menor demanda.
• Acceso Móvil y Notificaciones Push: La plataforma se encuentra disponible en aplicaciones móviles, lo que permite a los usuarios comprar entradas, recibir notificaciones de eventos y mostrar sus entradas electrónicas en sus dispositivos móviles.
• Información Accesible: Los organizadores y promotores obtienen información valiosa sobre sus audiencias.

Objetivos

• Experiencia del Usuario Mejorada: La plataforma ofrece una experiencia de compra de entradas personalizada y conveniente.
• Mejora las Ventas: Las recomendaciones personalizadas aumentan las conversiones y la compra de entradas.
• Prevención del Fraude: Ayuda a garantizar que los usuarios obtengan entradas auténticas a precios oficiales.
• Optimización de Precios: Los precios dinámicos mejoran la rentabilidad y la satisfacción del usuario.

Nuestra plataforma de venta de tickets con Big Data y Machine Learning está diseñada para brindar una experiencia completa y personalizada a los amantes del entretenimiento, al tiempo que ayuda a los organizadores y vendedores a optimizar sus operaciones y maximizar los ingresos. Con esta plataforma, el mundo de la compra de entradas se vuelve más inteligente y orientado al usuario que nunca.

Nuestro CRM avanzado Phidias es una plataforma de gestión de relaciones con el cliente que combina la potencia del Big Data y el Machine Learning para brindarte una visión más profunda y precisa de tus clientes. Esto te permite tomar decisiones más informadas, personalizar tus estrategias de marketing y servicio al cliente, y maximizar la retención y adquisición de clientes.

Características Principales:

• Recopilación y Almacenamiento de Datos: Nuestra CRM recopila datos de múltiples fuentes, como interacciones en línea y fuera de línea, redes sociales, correos electrónicos, historiales de compras y más. Estos datos se almacenan de manera segura en un repositorio centralizado.
• Análisis de Big Data: Utilizamos técnicas de Big Data para procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto nos permite identificar patrones, tendencias y oportunidades ocultas en tus datos de clientes.
• Segmentación y Personalización: El Machine Learning se aplica para segmentar a tus clientes en grupos más específicos en función de su comportamiento y preferencias. Esto facilita la personalización de mensajes y ofertas, lo que aumenta la efectividad de tus estrategias de marketing.
• Predicción y Recomendaciones: Los algoritmos de Machine Learning analizan el comportamiento pasado y actual de tus clientes para predecir sus futuras acciones. Esto te permite anticipar las necesidades de tus clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas.
• Automatización de Marketing y Ventas: Automatizamos tareas repetitivas y procesos de marketing y ventas. El Machine Learning puede tomar decisiones en tiempo real sobre el mejor momento para contactar a un cliente o cómo abordar una venta, lo que mejora la eficiencia.
• Servicio al Cliente Mejorado: Cuando un cliente se comunica contigo, el CRM utiliza Machine Learning para proporcionar a los agentes información detallada sobre ese cliente, como su historial y sus preferencias. Esto garantiza un servicio al cliente más eficiente y personalizado.

Objetivos:

• Mejora la Retención de Clientes: La personalización y la predicción ayudan a mantener a los clientes satisfechos y comprometidos.
• Aumenta las Ventas: La automatización y las recomendaciones inteligentes aumentan las conversiones.
• Ahorra Tiempo y Recursos: Reduce la necesidad de tareas manuales y repetitivas.
• Toma Decisiones Basadas en Datos: El análisis de Big Data proporciona información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
• Optimiza la Experiencia del Cliente: Proporciona un servicio al cliente más eficiente y personalizado.

Un CRM con Big Data y Machine Learning es una herramienta esencial en la era actual del marketing y las ventas, ya que permite a las empresas comprender a sus clientes en un nivel más profundo y ofrecer experiencias altamente personalizadas y efectivas.