Software Walla
San Diego, CA
Software de gestión de estudios de fitness
AWS Lambda, Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch, Amazon API Gateway
Walla Software tenía como objetivo mejorar su plataforma de gestión de estudios de fitness con capacidades predictivas avanzadas para reducir la pérdida de clientes. Ante importantes volúmenes de datos procedentes de visitas al estudio, reservas y detalles de membresía, la empresa necesitaba una solución que pudiera limpiar y preparar los datos para el aprendizaje automático, al tiempo que proporcionara predicciones en tiempo real. Avahi desarrolló un pipeline impulsado por IA en AWS que ingiere información de clientes sin procesar en Amazon RDS, la procesa a través de AWS Lambda, almacena los datos limpios en Amazon S3 y entrena modelos predictivos en Amazon SageMaker. Esta arquitectura optimizada ofrece información práctica, lo que ayuda a los propietarios de estudios a interactuar de forma proactiva con los clientes e impulsar las tasas de retención.
Walla Software ofrece una solución de gestión moderna para estudios de fitness boutique. Su plataforma combina herramientas de programación, procesamiento de pagos y relación con el cliente para optimizar las operaciones diarias. Con un rápido crecimiento y una base de clientes en expansión, Walla Software necesitaba una forma escalable de aprovechar los datos de los clientes para el análisis predictivo.
Los procesos manuales y los datos aislados limitaban la capacidad de Walla Software para identificar a los clientes en riesgo antes de que se dieran de baja. La empresa almacenaba información crítica, como visitas, reservas y planes de membresía, en sistemas dispares, lo que dificultaba la creación de modelos de abandono precisos y oportunos. A medida que el número de miembros seguía creciendo, también lo hacía la complejidad y la urgencia de implementar una solución predictiva robusta y automatizada.
AWS ofreció un conjunto integrado de servicios que podían escalar rápidamente para gestionar las necesidades de datos y análisis de Walla Software. Amazon RDS simplificó la ingesta y gestión de datos, mientras que Amazon S3 y AWS Lambda optimizaron el procesamiento de datos. AWS SageMaker proporcionó un entorno totalmente gestionado para entrenar, validar e implementar modelos de aprendizaje automático. Este completo conjunto de herramientas minimizó los gastos generales de infraestructura y aceleró el tiempo de comercialización.
Walla Software contrató a Avahi por su profunda experiencia en el desarrollo nativo de la nube y las soluciones impulsadas por IA. La trayectoria probada de Avahi con los servicios de AWS y la metodología ágil se alinearon bien con la necesidad de Walla Software de obtener resultados rápidos y de alto impacto. Al colaborar estrechamente con el equipo de Walla, Avahi se aseguró de que cada paso de la participación se adaptara a los requisitos operativos específicos y a los estándares de seguridad de datos de Walla Software.
Avahi construyó un pipeline de datos que aprovechaba Amazon RDS para almacenar y organizar la información de los clientes. Las funciones de AWS Lambda limpiaron y transformaron estos datos antes de cargarlos en Amazon S3. Amazon SageMaker utilizó los conjuntos de datos preparados para entrenar y refinar el modelo de predicción de abandono, produciendo información práctica para los propietarios de estudios. Para las predicciones en tiempo real, el modelo se expuso a través de Amazon API Gateway, con AWS Lambda gestionando las solicitudes entrantes. Por último, Amazon CloudWatch proporcionó métricas y alertas detalladas, lo que permitió una supervisión continua y la optimización del rendimiento.
Entregables clave
El nuevo pipeline de análisis predictivo de Walla Software permite a los propietarios de estudios de fitness abordar de forma proactiva la pérdida de clientes. Las capacidades automatizadas de procesamiento de datos y aprendizaje automático ahora ofrecen información casi en tiempo real, lo que conduce a un alcance más personalizado y una mayor satisfacción del cliente. El entorno unificado de AWS reduce la complejidad operativa, lo que permite a Walla Software centrarse en la innovación en lugar de en la infraestructura.
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AWS Lambda, Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch, Amazon API Gateway
Walla Software tenía como objetivo mejorar su plataforma de gestión de estudios de fitness con capacidades predictivas avanzadas para reducir la pérdida de clientes. Ante importantes volúmenes de datos procedentes de visitas al estudio, reservas y detalles de membresía, la empresa necesitaba una solución que pudiera limpiar y preparar los datos para el aprendizaje automático, al tiempo que proporcionara predicciones en tiempo real. Avahi desarrolló un pipeline impulsado por IA en AWS que ingiere información de clientes sin procesar en Amazon RDS, la procesa a través de AWS Lambda, almacena los datos limpios en Amazon S3 y entrena modelos predictivos en Amazon SageMaker. Esta arquitectura optimizada ofrece información práctica, lo que ayuda a los propietarios de estudios a interactuar de forma proactiva con los clientes e impulsar las tasas de retención.
Walla Software ofrece una solución de gestión moderna para estudios de fitness boutique. Su plataforma combina herramientas de programación, procesamiento de pagos y relación con el cliente para optimizar las operaciones diarias. Con un rápido crecimiento y una base de clientes en expansión, Walla Software necesitaba una forma escalable de aprovechar los datos de los clientes para el análisis predictivo.
Los procesos manuales y los datos aislados limitaban la capacidad de Walla Software para identificar a los clientes en riesgo antes de que se dieran de baja. La empresa almacenaba información crítica, como visitas, reservas y planes de membresía, en sistemas dispares, lo que dificultaba la creación de modelos de abandono precisos y oportunos. A medida que el número de miembros seguía creciendo, también lo hacía la complejidad y la urgencia de implementar una solución predictiva robusta y automatizada.
AWS ofreció un conjunto integrado de servicios que podían escalar rápidamente para gestionar las necesidades de datos y análisis de Walla Software. Amazon RDS simplificó la ingesta y gestión de datos, mientras que Amazon S3 y AWS Lambda optimizaron el procesamiento de datos. AWS SageMaker proporcionó un entorno totalmente gestionado para entrenar, validar e implementar modelos de aprendizaje automático. Este completo conjunto de herramientas minimizó los gastos generales de infraestructura y aceleró el tiempo de comercialización.
Walla Software contrató a Avahi por su profunda experiencia en el desarrollo nativo de la nube y las soluciones impulsadas por IA. La trayectoria probada de Avahi con los servicios de AWS y la metodología ágil se alinearon bien con la necesidad de Walla Software de obtener resultados rápidos y de alto impacto. Al colaborar estrechamente con el equipo de Walla, Avahi se aseguró de que cada paso de la participación se adaptara a los requisitos operativos específicos y a los estándares de seguridad de datos de Walla Software.
Avahi construyó un pipeline de datos que aprovechaba Amazon RDS para almacenar y organizar la información de los clientes. Las funciones de AWS Lambda limpiaron y transformaron estos datos antes de cargarlos en Amazon S3. Amazon SageMaker utilizó los conjuntos de datos preparados para entrenar y refinar el modelo de predicción de abandono, produciendo información práctica para los propietarios de estudios. Para las predicciones en tiempo real, el modelo se expuso a través de Amazon API Gateway, con AWS Lambda gestionando las solicitudes entrantes. Por último, Amazon CloudWatch proporcionó métricas y alertas detalladas, lo que permitió una supervisión continua y la optimización del rendimiento.
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