Decisiones Analíticas en Tiempo Real

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1 Decisiones Analíticas en Tiempo Real Pablo O. Hadjinian Consultor de Preventas

2 Agenda Introducción SAS Real Time Decision Manager Casos de Uso Arquitectura Funcional

3 Qué entendemos por Marketing en Tiempo Real Comunicaciones Inbound Organización Respuesta más Inteligente Cliente Decisiones en tiempo real: Permite alcanzar decisiones y recomendaciones que optimicen la interacción con cada cliente, para aumentar ingresos, el crecimiento y la retención Basado en o Capacidades analíticas o Reglas de negocio o Estrategia de contactos

4 Qué entendemos por Marketing en Tiempo Real Comunicaciones Inbound Organización Respuesta más Inteligente Cliente Las Decisiones en Tiempo Real implican: Establecer un diálogo con el cliente Actuar sobre contactos entrantes Reevaluar decisiones mediante procesos analíticos durante el diálogo Tomar decisiones on-line

5 El Valor del Marketing Interactivo Visión del Cliente Porcentaje de Éxito Interacción iniciada por la empresa Campaña Tradicional Intrusiva 3% Evento lanzado por el cliente Producto como servicio Campaña basada en eventos Conveniente 20% Relación iniciada por el cliente Interacción en tiempo real Apropiada 40% Source: Gartner, Leveraging Customer Insight, March 2002

6 El Gran Desafio desde el Punto de Vista del Negocio CUIDADO!!! Las iniciativas en tiempo real fallarán si: Son irrelevantes No tienen en cuenta las necesidades del cliente, estrategias de contacto, las respuestas a otros contactos Interfieren con lo que el cliente desea Source: Forrester, How Technology Enables Inbound Marketing, January 8, 2007.

7 Aproximaciones al Marketing Interactivo Motores de Reglas Filtrado Colaborativo Decisiones en Tiempo real Puntos Fuertes Flexible a la hora de implementar un amplio conjunto de reglas de negocio Reglas de negocio sencillas Capaz de procesar y priorizar un amplio conjunto de reglas Capaz de actualizar automáticamente las recomendaciones basandose en las respuestas del cliente No requiere de expertise técnica ni de negocio Usuarios de negocios capaces de usar reglas de negocio y capacidades analíticas para realizar las decisiones Puntos Débiles Difícil de gestionar Usuario muy técnico Escasas capacidades analíticas Caja negra Productos demasiado complejo Recomendaciones simples y muy obvias Negocio debe estar preparado cultural y técnicamente para alcanzar beneficios

8 Escenario de Cross-Sell Up-Sell Laura desea comprar una nueva cámara. Ella necesita una cámara para sus vacaciones no es una persona muy técnica pero en general adquiere los productos más caros ha sido asesorando acerca de la cámara a comprar no ha recibido recomendaciones acerca de accesorios Laura accede a un site de e-commerce y encuentra la cámara que desea adquirir la suma a su carrito de compras

9 Escenario de Cross-Sell Up-Sell El sitio web solicita una recomendación de cross/up-sell al RDM El web site detecta que existe un producto en el carrito de compras El web site lleva el registro de los productos que ella exploró durante la sesión Se hace un pedido al servidor de decisiones enviando ell contenido del carrito de compras así como el perfil de Laura RDM determina la oferta utilizando reglas de negocio y analíticas Valida si existe alguna acción de cross-sell Revisa las compras recientes de Laura Revisa las visitas recientes de Laura al web site Revisa las ofertas anteriores hechas a Laura Valida la disponibilidad de producto Se muestra la mejor oferta en el web site

10 Escenario de Cross-Sell Up-Sell Alto Margen Explotar la Información del Perfil del Cliente Permite Incrementar las Ganancias Garantía Extendida Impersonal & considerado spam por los clientes Uso de reglas muy simples pero sin basarnos en información personal RDM considera Historia de contactos 10 Megapixel El valor de Laura Camera Preferencias Actividad reciente web Así como la efectividad de las promociones Mejora de ganancias ofreciendo más productos Alta tasa de éxito cuando se presenta la oferta a Laura Bajo Tarjeta de Memoria Probabilidad de Aceptación Basado en la actividad en la web pero aun es considerado spam Alto

11 Desafios de las Decisiones en Tiempo Real Tratamiento de gran volumen de datos históricos Elección de criterios cada vez más compleja Complejidad para realizar procesos analíticos (incluido procesos de scoring) Complejidad para gestionar múltiples canales La lógica de decisión no es sostenible en sistemas operacionales

12 Agenda Introducción SAS Real Time Decision Manager Casos de Uso Arquitectura Funcional

13 SAS Real Time Decision Manager Internet Call Center Celular IVR POS/ATM Real-Time Decision Manager Conocimiento de Negocio Centralizado

14 SAS Real Time Decision Manager: funcionamiento 2. Web Service llama a Real Time Decision Manager 1. Petición de información recibida desde el operacional 3. Comienza el flujo de Real Time Decision Manager. 4. Combinación de reglas de negocio, modelos analíticos y estrategia de contactos para conseguir decidir la mejor oferta 5. RDM devuelve la decisión del cliente 6. Un Web Service devuelve la decisión al canal. Actualización del histórico de contactos

15 Agenda Introducción SAS Real Time Decision Manager Casos de Uso Arquitectura Funcional

16 Ejemplos de Decisiones en Tiempo Real Objetivo Decidir en tiempo real cual es la opción más interesante para el cliente Decidir en tiempo real cual de las opciones más interesantes para el cliente es la más rentable para la compañía Basándonos en la condición de Cliente/ o no Cliente y la identificación en on-line de la valía del mismo Aprender de la experiencia real obtenida a partir de las observaciones e implementar las adecuaciones correspondientes al mensaje comercial

17 Escenario 1: Calificación para un Préstamo Andrea y José se reunen con un oficial de cuentas del banco Está casada con José y tienen 2 hijos, poseen una casa, los ingresos son buenos y tienen 2 autos José cambió de trabajo recientemente y aumentó sus ingresos Brindan información acerca de sus ingresos Uno de sus hijos comienza la universidad en algunos anios Daniela (oficial del banco) utiliza una herramienta financiera que interactua con Real Time Decision Manager para asistirla: La información es enviada a Real Time Decision Manager Devuelve una decisión basada en analíticas, reglas de negocio y daos de mercado De esta manera Daniela logra determinar en tiempo y forma cual es la mejor recomendación

18 Flujo de Decisión Diseñado por usuarios con conocimiento de negocio Nodos de Decisión: Desarrolla las acciones necesarias para decidir sobre el cliente Evento: Interfaz se conecta al canal a la espera de decisiones Nodo Start : Recibe una petición desde un canal de inbound que incluye información del cliente & contexto Nodo Response : Envia respuestas mediante al canal a la vez que actualiza el histórico del cliente

19 Flujo de Decisión Nodo Process: Comprueba si hay algún producto seleccionado Nodo Process: Comprueba si el cliente ha recibido ya alguna de las ofertas Nodo Score: Emplea modelos analíticos para calcular el valor del cliente Nodo Score: Emplea un modelo para determinar cross-selling Nodo Multi-Filter: Determina si debe ser presentado el crossselling, en caso contrario determina otra oferta Nodo Branch Determina si se debe hacer una oferta especial al cliente Nodo Cell : Asigna los clientes a una celda

20 Escenario 2: Próxima Mejor Acción (Next Best Action - NBA) Tomás contacta a la operadora de celular via el call center y pregunta por las opciones de upgrade No está satisfecho con el servicio y quiere un plan que mejore los cargos por roaming Además quiere hacer un upgrade a los nuevos smart phones El call center pregunta a Real Time Decision Manager cual es la NBA (próxima mejor acción): La información es enviada a Real Time Decision Manager Devuelve una decisión basada en analíticas, reglas de negocio y daos de mercado De esta manera Daniela logra determinar en tiempo y forma cual es la mejor recomendación

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24 Cada Flujo de Procesos es un Diagrama Cada Diagrama comienza con una llamada a un Servicio Entrega datos en tiemo real via el CRM Define que le será retornado al CRM Los otros nodos del Diagrama Recolectan más datos, Desarrollan la Lógica del Proceso Decisión, Formulan la Respuesta Ejemplo Avanzado Próxima Mejor Oferta

25 1 ra Consideración: es una queja?, De qué naturaleza? (servicio, precio, facturación..) Cuál es la severidad? (alta, media, baja..) Cuál Si no es es el valor una Queja, del cliente? Hay algo en el carrito de compras? O hay alguna secuencia reciente de compras? Si es así utilizar Asociaciones/Análisis Secuencia para determinar la próxima mejor oferta (upselling)

26 Si no hay quejas, y el carrito de compras está vacío Ha visitado o transaccionado recientemente en el web Site? (como en CxA) Si es así, utilizar esta información para la Próxima Mejor Oferta Alternativamente Hay patrones o tendencias significativas en la historia de transacciones? (identificadas por IM) Si es así, utilizar esta información para la Próxima Mejor Oferta

27 No hay quejas, ni items en el carrito ni eventos significativos recientemente Utilizar Analíticas Predictivas de SAS para determinar la propensión de las ofertas Integración Directa con SAS Enterprise Miner y SAS Model Manager Formular una respuesta basada en las Top 3 ofertas No hay quejas, ni items en el carrito o eventos recientes Ha participado en alguna campana reciente mente? (según la historia de MA) Si es así enviar mensaje de follow-up

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29 Agenda Introducción SAS Real Time Decision Manager Casos de Uso Arquitectura Funcional

30 Construcción Interactiva de Flujos de Decisión Los usuarios de negocio pueden construir el flujo utilizando una paleta de nodos Implementar reglas de negocio para cada cliente Implementar políticas de contacto Determinar el tratamiento por canal Utilizar SAS Analytics Consultar y actualizar el histórico de contactos e histórico de respuestas Integración con otros sistemas como sitios Web y Call Centers

31 Integración para una Ágil Puesta en Producción de los Modelos Real Time Registrar Modelo Deploy Modelo Deploy Proceso de Decisión Desarrollo Modelo Utilizando SAS Enterprise Miner SAS Credit Scoring SAS/STAT Base SAS Validar Modelo Validar y testear modelos a través de SAS Model Manager Desarrollar Proceso Decisión Definir y testear el procesos de decisión analítico utilizando Real Time Decision Manager Ejecutar el Proceso de Decisión Él canal de inbound ejecuta el proceso de decisión via SAS Real Time Decision Manager Seguimiento y Modelado Recolectar datos para refinar modelos y procesos de decisión

32 Muchas gracias Copyright 2010, SAS Copyright Institute Inc. 2010, All SAS rights Institute reserved. Inc. All rights reserved.

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