Outsourcing S.A, ha diseñado sus servicios teniendo en cuenta, que todas las compañías, han alcanzado diferentes niveles de madurez en el manejo, y análisis de la información. Para esto, se ha consolidado un equipo que acompaña en la evolución, que va desde la analítica descriptiva, hasta casos de uso de analítica cognitiva, permitiendo de igual manera, el descubrimiento de percepciones valiosas para el negocio, que facilitarán la toma de decisiones, y la mejora de la experiencia del cliente.	está enfocado en el control de procesos, seguimiento a indicadores, georreferenciación, mapas de calor, diseño del perfil de los clientes, análisis de capacidad, correlaciones, tendencia y proyecciones. Para el abordaje de estos proyectos, se diseñó una metodología de implementación que facilita y asegura, el cumplimiento de las expectativas de los clientes, y el logro de los criterios de éxito.	Proporciona herramientas para estimar aquellos datos de negocio que son desconocidos o inciertos, o que requieren de procesos manuales de alto costo y/o tiempo para su obtención. Dentro de este tipo de analítica, se encuentran los motores de recomendación, los cuales son algoritmos de personalización de la oferta en tiempo real, que permiten analizar los datos de los clientes, sus preferencias históricas de productos y servicios, además de entregar recomendaciones de nuevos productos o servicios, basados en la experiencia de otros usuarios con preferencias similares. Estos motores son frecuentemente utilizados en el sector	Las industrias tienen el reto de mantener a sus usuarios fidelizados en un entorno competitivo y cambiante, donde el costo de adquirir nuevos, es mucho mayor que el costo de preservar los actuales, por esta razón, toma relevancia la habilidad de poder anticiparse a la decisión de fuga de nuestros usuarios, para lograr retenerlos proactivamente.	Churn Analytics pone al alcance de los clientes, la capacidad de detectar los usuarios con mayor probabilidad de fuga -identificando en qué momento será tomada la decisión-; diseñando perfiles de cliente por su interacción con la marca, sus variables sociodemográficas, socioeconómicas y preferencias históricas. Estos datos permiten saber cuáles son las principales causas que motivan el	Analizando la información histórica de nuestros colaboradores, y combinándola con sus datos sociodemográficos, socioeconómicos y psicográficos, además de su interacción y participación con las diferentes actividades, nos da la posibilidad de diseñar los perfiles adecuados para cada cargo, que presentan mayor cercanía con los valores y la cultura de la organización.	La analítica cognitiva les permite a las máquinas, reproducir algunas capacidades humanas como entender, aprender, reconocer, identificar y tomar decisiones -soportado en estas capacidades, se busca la automatización y mejora de procesos-. Las nuevas tecnologías en este campo, facilitan el procesamiento de información no estructurada como la voz, las imágenes, los sentimientos, y el reconocimiento biométrico.	mediante el procesamiento del lenguaje natural, se monitorean las transacciones con los usuarios, identificando factores como calidad, empatía, detección de posibles fraudes, y FCR. Adicional, se entrega información con mayor profundidad como lo es la voz del cliente, análisis de causas raíz, análisis de la competencia, y eficiencia en las ventas. Con estas soluciones, se mejora el control de calidad en los procesos monitoreados; se facilita el rediseño de la experiencia del cliente; y la identificación temprana de oportunidad de venta o reducción en la pérdida de clientes.