Competir con Analytics Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina. Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

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1 Competir con Analytics Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina

2 OCHO NIVELES DE ANALYTICS

3 4 ALERTAS Contesta las preguntas: Cuándo reaccionar? Qué acciones son necesarias? 3 2 QUERY DRILLDOWN (OLAP) Contesta las preguntas: Dónde está exactamente el problema? Qué producto? Qué cliente? En qué región? REPORTES AD HOC Contesta las preguntas: Cuánto? Dónde? Quién? 1 REPORTES STANDARD Contesta las preguntas: Qué pasó? Cuándo pasó?

4 8 OPTIMIZACION Contesta las preguntas: Cómo hacer las cosas mejor? Cuál es la mejor decisión ante un problema complejo? 7 MODELADO PREDICTIVO Contesta las preguntas: Qué pasará a continuación? Cómo afectará a mi negocio? 6 FORECASTING Contesta las preguntas: Qué pasa si esta tendencia continúa? Cuánto se necesitará? Cuándo y dónde? 5 ANALISIS ESTADISTICO Contesta las preguntas: Porqué está pasando? Cuál es la relación?

5 De los Datos a la Inteligencia Business Intelligence Business Analytics Valor agregado al Negocio Qué pasa si esta tendencia continúa? Por qué está pasando? Reportes Standard Qué es lo mejor que podría pasar? Qué será lo próximo que va a pasar? Reportes Ad-Hoc Query Drill-Down Qué pasó? Alertas Análisis Estadístico Forecasting Modelado Predictivo Qué acciones son necesarias? Dónde está exactamente el problema? Cuánto, con qué frecuencia, dónde? Optimización Grado de Inteligencia

6 Competing on Analytics (Thomas Davenport) Qué es Competir con Analytics? Es hacer uso extensivo de diferentes técnicas de análisis de datos, que permiten tomar la mejor decisión posible en cada escenario. Por qué competir con Analytics? El análisis sofisticado de los datos, combinado con procesos que permitan una efectiva ejecución de las decisiones, permite generar ventajas competitivas decisivas.

7 Los 5 estadíos de la competencia analítica - Avanzado + Avanzado Ningún uso. Esfuerzo de integración de Volando a ciegas. datos y propagación del uso Sin datos confiables. de analytics. Uso oportunístico localizado. Utiliza analytics para mejorar determinadas actividades. Cómo utilizar analytics para innovar y diferenciarse? Uso extendido de analytics. Ventaja competitiva sostenible. Analytics es el driver principal de la performance y el valor.

8 Uso de analytics en todas las áreas de la organización Identificar segmentos de clientes y sus características Predecir comportamientos de Compra, Uso y Fuga Determinar precios óptimos y entender la sensibilidad al precio Definir la acción u oferta óptima para cada cliente Medir el posicionamiento de marca Pronosticar la demanda de productos y servicios Optimizar los niveles de inventario / servicio al cliente Optimizar logística de distribución Gestión Integral del Riesgo Calificación crediticia Riesgo de Crédito Riesgo de Mercado Riesgo Operacional Detección de fraude Detección de lavado de dinero Optimizar límite de crédito Optimizar la utilización de canales de soporte Brindar contenido personalizado y relevante Optimizar la distribución de la fuerza de trabajo Predecir la fuga de talentos Pronosticar ingresos, crecimiento y performance Identificar los drivers del costo

9 Ejemplos USO DE ANALYTICS EN LA GESTIÓN DE CLIENTES

10 Objetivo: Aumentar el Valor del Cliente 2-Modelos Predictivos Valor Adquisición mas eficiente Mejor Cross/Up Sell Mejor Cross/Up Sell Modelos de Cross/up sell Ganancia Modelos de Retención Mejor Cross/Up Sell Retención Mas efectiva 1-Valor del Cliente Pérdida 4-Optimización de Marketing Tiempo 3-Administración de Campañas

11 Ciclo completo de Customer Intelligence Gestión de Datos Vista Integrada del Cliente Segmentación Análisis del Cliente Explore Modelado de Comportamiento Optimización/Automatización de Campañas Model Administración de Campañas Contactos Inteligentes DataMart de Análisis de Clientes Sample Modify Enterprise Intelligence Platform Assess

12 Ciclo completo de Customer Intelligence Gestión de Datos Vista Integrada del Cliente Segmentación Análisis del Cliente Modelado de Comportamiento Optimización/Automatización de Campañas Administración de Campañas Contactos Inteligentes DataMart de Análisis de Clientes Enterprise Intelligence Platform

13 Análisis de Redes Sociales Muchos de los análisis actuales de clientes son realizados en forma individual: asumen que las personas toman sus decisiones de compra en forma independiente unas de otras. 78% de los consumidores confían en las recomendaciones de sus pares Sólo el 14% confía en los avisos publicitarios Para realmente entender el comportamiento de los clientes, debemos explorar información de sus redes de contactos.

14 Identificación de Comunidades y Roles Comunidad Marginal Seguidor Líder Outlier Puente Conector entre diferentes comunidades Comunidad Seguidor

15 Análisis de Redes Sociales: Usos Churn Contagioso Se puede comprobar que la tasa de churn (fuga) se duplica cuando un vecino en la red ha dejado la compañía recientemente Marketing Viral Se ha demostrado que la tasa de adopción de un producto puede aumentarse entre 5 y 17 veces (dependiendo del producto), utilizando una campaña viral para promoverlo Segmentación Identificación de redes de clientes que son objetivo ideal para campañas de adquisición para paquetes de productos o servicios.

16 Social Media Analytics Combina estadística con reglas linguísticas y text mining para analizar y categorizar opiniones, comentarios, revisiones, conversaciones, etcétera, y generar indicadores para medir: SMA Portal Posicionamiento de marcas Reputación Experiencia de clientes Lealtad Efectividad de de las acciones de marketing SAS Social Media Analytics Recolecta, limpia, integra y organiza datos no estructurados provenientes de fuentes internas y externas Encuestas Blogs Foros Revisiones Redes Páginas Sociales Web

17 Ejemplos de uso reales Telecom Personal: Modelos de Retención Prepago y Pospago y Automatización de Campañas de Marketing Telefónica de Argentina: Inteligencia Comercial aplicada a clientes Empresas y Residenciales Telcel (México): Análisis de Redes Sociales para retención de clientes ante la portabilidad numérica.

18 Ejemplos USO DE ANALYTICS EN SUPPLY CHAIN

19 Generación de pronósticos en gran escala

20 Análisis interactivo de resultados

21 Simulación y comparación de escenarios

22 Optimización Variables De Decisión Reabastecimiento de ATM s/ Sucursales a lo largo del tiempo Objetivo Minimizar costos y/o Maximizar niveles de servicio Restricciones Capacidades Montos mínimos y máximos Denominaciones Días de abastecimiento Otras restricciones Datos de Entrada Pronóstico de la demanda en ATM/ Sucursales Costos de reaprovisionamiento Tasas de interés Niveles de servicio requeridos Acciones Recomendadas Generación de un calendario óptimo de reaprovisionamiento para cada ATM/ Sucursal Ejecución Distribución de calendarios reaprovisionamiento de ATM s/ Sucursales Monitoreo de ATM s/ Sucursales Generación de Reportes e Indicadores de Gestión Retroalimentación del Modelo

23 Optimización Definición de Objetivo de Optimización Definición de Escenarios Alternativos Definición de Restricciones

24 Ejemplos de uso reales Banco Hipotecario pronostica la demanda de sus productos (préstamos, seguros, etc.). Banco Hipotecario planifica la utilización de recursos de soporte para el procesamiento de los productos. Telecom Personal pronostica utilización de servicios.

25 Ejemplos USO DE ANALYTICS EN GESTION DE RIESGOS Y FRAUDE

26 Gestión Integral del Riesgo Tablero de Gestión de Riesgos

27 Ejemplos de uso reales HSBC Argentina utiliza SAS para desarrollar modelos de Credit Scoring y Cobranza. Citi Argentina utiliza SAS para definir estrategias de incremento/decremento de líneas de crédito (Existing Customer Management). BBVA Argentina usa SAS para cálculos de Reservas Ajustadas por Riesgo. Banco de Chile usa SAS para la identificación de transacciones de lavado de dinero.

28 Ejemplos USO DE ANALYTICS EN SERVICIO AL CLIENTE

29 SAS Real-Time Decision Manager Internet Call Center Celular IVR POS/ATM SAS Real-Time Decision Manager

30 Ejemplos de uso reales La Aduana Paraguay utiliza modelos predictivos de SAS en tiempo real para calcular la probabilidad de que una transacción aduanera sea fraudulanta. HSBC a nivel global valida en tiempo real las transacciones con tarjetas de crédito.

31 Ejemplos USO DE ANALYTICS EN LA GESTIÓN DE PERFORMANCE

32 Tableros de indicadores tradicionales

33 Tableros con proyección de performance

34 Validación de los mapas Estratégicos 34

35 Simulación de escenarios 35

36 Ejemplos de uso reales BACTSSA (Buenos Aires Container Terminal S.A.) utiliza SAS Activity-Based Costing para calcular los costos de sus servicios y analizar rentabilidad. ENERSA (Energía de Entre Ríos S.A.) está desarrollando modelos de costos implementar el concepto de gestión basada en actividades y cumplir requerimientos regulatorios (ENRE).

37 Ejemplos USO DE ANALYTICS EN LA GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS

38 SAS Human Capital Management

39 Ejemplos de uso reales Banco Hipotecario utiliza SAS para pronosticar el personal necesario para soportar el Proceso de Alta de Productos. Un importante Call Center en Argentina implementó un modelo de análisis de rotación.

40 Uso de analytics en todas las áreas de la organización Identificar segmentos de clientes y sus características Predecir comportamientos de Compra, Uso y Fuga Determinar precios óptimos y entender la sensibilidad al precio Pronosticar la demanda de productos y servicios Optimizar los niveles de inventario / servicio al cliente Optimizar logística de distribución Gestión Integral del Riesgo Calificación crediticia Riesgo de Crédito Riesgo de Mercado Riesgo Operacional Detección de fraude Optimizar la utilización de canales de soporte Brindar contenido personalizado y relevante Definir la acción u oferta óptima para cada cliente Detección de lavado de dinero Medir el posicionamiento de marca Optimizar límite de crédito Optimizar la distribución de la fuerza de trabajo Predecir la fuga de talentos Pronosticar ingresos, crecimiento y performance Identificar los drivers del costo

41 SAS Business Analytics Framework

42 SAS Business Analytics Framework

43 SAS Business Analytics Framework

44 Soluciones analíticas específicas por industria SAS para Banca SAS para Seguros SAS para Telecomunicaciones SAS para Retail SAS para Salud SAS para Gobierno SAS para Manufactura SAS para Oil & Gas SAS para Utilities SAS Entretenimiento Otras...

45 Sé que estamos desperdiciando la mitad de nuestro presupuesto de Marketing, el problema es que no sé qué mitad. John Wanamaker, el padre del advertising

46 Gracias! Fernando Mogetta Copyright 2010, SAS Copyright Institute Inc. 2010, All SAS rights Institute reserved. Inc. All rights reserved.

Customer Intelligence Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina. Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

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