SIATSA IA_a

Proveemos soluciones para analizar los datos y empoderar a
nuestros clientes a tomar decisiones con información relevante
y hacer sus procesos más eficientes.

    • Soluciones hechas a la medida de las necesidades o requerimientos de los clientes que permiten adaptar la solución a procesos, operaciones, cultura institucional y desplegar las herramientas en los equipos de cómputo que más le convenga al cliente.
    • Soluciones retail desarrolladas por los grandes fabricantes de software que son más sencillas de ejecutar, pero restringen el uso de sus capacidades en procesos específicos.
cerebro
Inteligencia artificial se refiere a las capacidades que tienen las computadoras y sistemas informáticos para entender información y realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Algunas divisiones de IA son machine learning, robótica, coches autónomos, NLP, etc. Machine learning es la habilidad de las máquinas para aprender automáticamente y mejorar sus procesos con la experiencia. Deep learning son sistemas que aprenden con redes neuronales al utilizar la observación de grandes conjuntos de datos para identificar objetos o cálculos.
big-data
Big data analytics es el proceso por el cual se analizan bases de datos extensas, pueden ser complejas, no estructuradas, y de distintas fuentes para proveer información relevante en un tema como ventas, inventario, recursos humanos, finanzas, entre otros.

CASOS DE ÉXITO

Conozca cuales eran los desafíos y como fueron solucionados.

asesoriadeimagen

ASESORÍA DE IMAGEN

Empresa de consultoría de imagen quería expandir su base de clientes a segmentos que no los contrataban tradicionalmente. Utilizando tecnología de punta que desarrollamos en SIATSA Innovation pudimos ofrecer un servicio de menor costo, pero para poder incrementar masivamente su base de clientes.

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Cliente: Asesoría de imagen 

Problemática: 
Brindar un servicio de calidad, rápido y a un menor costo de forma masiva.
Esta consultoría de imagen se encarga de generar una asesoría detallada y personalizada de imagen en la que realiza un análisis estético del cliente que incluye forma de cara, tipo de cuerpo, colorimetría, y estilo, entre otros. Al ser un servicio tan detallado tardaba entre dos y tres semanas en terminar su análisis por lo que resultaba tardado y costoso. Buscaba mejorar su servicio en todos los sentidos: rapidez, costo y la posibilidad de brindar sus servicios de forma masiva.
 

Estrategia:
Se presentó una solución de Machine & Deep Learning, la cual le permite comparar las características de los usuarios en las diversas bases de datos ya clasificadas (forma de cara, tipo de cuerpo y colorimetría), para dar recomendaciones de prendas, accesorios, tintes, colores y estilos de forma inmediata.

 

Beneficios al cliente:
• Brindar un análisis personalizado y de calidad en tan solo 1 minuto contrastando las 100 horas hombre que toma de la manera tradicional.
• Automatización del proceso de análisis y por ende una reducción drástica en los costos por asesoría hasta un 99%.