III JORNADAS DE DATA MINING

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1 III JORNADAS DE DATA MINING EN EL MARCO DE LA MAESTRÍA EN DATA MINING DE LA UNIVERSIDAD AUSTRAL PRESENTACIÓN TECNOLÓGICA: APLICACIONES PREDICTIVAS Adolfo Kvitca Director de Soluciones Predictivas en SPSS Argentina. IAE - Pilar, 12 y 13 de agosto de 2008

2 Soluciones Predictivas SPSS Argentina 1

3 Breve presentación n de SPSS Empresa dedicada a la provisión de soluciones de Data Mining (Software, Capacitación y Consultoría). Fundada en Operaciones en mas de 60 países. Mas de clientes. Desde hace 10 años en Argentina. Mas de 1000 clientes. Entre las primeras 25 empresas de software del mundo. Mas del 95% de las empresas de la revista Fortune 1000 son clientes de SPSS Gartner (Junio/2008) la sitúa como leader en su Magic Quadrant for Customer Data-Mining Applications 2

4 Los Datos Datos de Interacción -Ofertas -Reclamos - Notas - Navegación en Web Datos Actitudinales - Opiniones - Preferencias - Necesidades - Deseos Datos descriptivos - Atributos - Caracteriticas - Ficha de alta - Socio y geo demográficos Datos de Comportamiento - Ordenes de compra - Transacciones - Historia de pago - Historia de uso 3

5 El principal desafío o del Marketing Adquirir, Potenciar y Retener a los mejores clientes Adquisición Crecimiento Mayor Ganancia Fuga Aun mas Ganancia Ganancia Ganancia Menor Costo Costo Tiempo Aumentado el nivel de Respuesta Reduciendo el Riesgo Maximizando el Cross-Sell y Up-Sell Minimizando la Mora Extendiendo la relación lo más posible Mejorando la Cobranza 4

6 Cómo se desarrolla un modelo? Comprensión del Negocio Definición de objetivos Evaluación de la situación Fuentes de datos Comprensión de los datos Descripción de los datos Análisis de Calidad Codificar y Limpiar Monitoreo Definir reportes Plan de monitoreo y mantenimiento Preparación de los datos Análisis Univariado Agrupar y Discretizar Eliminar casos anómalos Construir Variables Análisis Bivariado Distribución Definir acciones Plan de implementación Informe final Implementación Evaluación Incluir indeterminados Evaluar subpoblaciones Evaluación general Modelado Selección de la/s técnica/s Diseño de pruebas Construcción de modelos Evaluación de modelos 5

7 Que dicen los expertos? La organizaciones buscan aplicaciones para resolver sus problemas de negocio. Por lo que estan cada vez mas interesadas en plantillas prearmadas que los guién en la tarea que deben realizar, acompañadas de consultoría sobre que técnicas aplicar y que variables constituyen buenos predictores de comportamiento. Gartner Group METODOLOGIA ORIENTADA AL PROCESO E INDUSTRIA CLEMENTINE SmartWorkbench SmartWorkbench CONSULTORIA 6

8 Metodología a orientada Las metodología esta orientada a cada tipo de proceso de negocio. Sintetizan 30 años de experiencia en la industria implementadas mediante plantillas de mejores prácticas que actuan como un mapa visual que lo va guiando paso a paso de manera intuitiva y efectiva. Mediante un proceso interactivo, adaptamos la metodología a las características particulares de su organización, transfiriendo conocimiento y tecnología en este proceso. Las plantillas pueden modificarse facilmente con sólo situar, quitar o cambiar un ícono en el espacio de trabajo, de manera que Ud. puede incorporar su valiosa experiencia de negocio. Esta tecnología permite resultados rápidos, repetibles y confiables, asegurando que los modelos sean predictivos y que Ud. no tenga que ser un experto en Data Mining. 7

9 Metodología a orientada Plantillas que utilizan la metodologia orientada a cada industria y proceso de negocio aplicando las mejores prácticas para cada caso PROCESOS DE NEGOCIO... Adquisición Cross-Selling Up-Selling Activación Fidelización Riesgo Fraude INDUSTRIAS Financiera Retail Seguros Telco Salud Gobierno... 8

10 No es una idea, es una realidad 9

11 La promesa del Marketing RIGHT CHANNEL RIGHT OFFER RIGHT TIME RIGHT PERSON 10

12 Problema: Las campañas son costosas, muchos clientes no responden A B C Respuesta Respuesta Respuesta tiempo 11

13 RIGHT PERSON Solución: Predecir quienes van a responder a una oferta de un producto Tecnología: Data Mining Beneficios típicos: Reducción de costos del 25% A B C Respuesta Respuesta Respuesta tiempo 12

14 Problema: La respuesta a las campañas incrementa drasticamente la carga del call center y las sucursales A B C A? tiempo 13

15 RIGHT TIME Solución: Elegir los clientes que tengan mas propensión en cada momento Tecnología: Data Mining y Optimizacion Beneficios típicos: Mejor aprovechamiento de los recursos. Reducción de costos del 35%. Aumento de la respuesta de un 20%. tiempo 14

16 Problema: Cada individuo tiene preferencia (manifiesta o teorica) a ser contactado por distintos canales El costo de cada canal es muy diferente Hay restricciones operativas diferentes para cada canal? 15

17 RIGHT CHANNEL Solución: Seleccionar el mejor canal para cada cliente Tecnología: Data Mining (por canal) y optimización Beneficios típicos: Mayor tasa de respuesta. Menores Costos.? 16

18 Problema: Se prioriza las campañas y luego se les asignan los clientes. Campañas superpuestas. Se satura al cliente con ofertas. Los distintos departamentos se disputan los clientes. Se pierden oportunidades. tiempo 17

19 RIGHT OFFER Solución: Seleccionar el mejor producto para cada cliente Tecnología: Data Mining (por producto) y Optimización Beneficios típicos: Automatización de todas las acciones. Beneficio de un 35% a 50%. Ejecutar Campañas en cada Canal A B C Productos Seleccionar la mejor campaña, el mejor momento, la mejor oferta, y el mejor canal, para cada cliente. Asignacion optima considerando limitaciones de presupuesto, capacidad de cada canal, objetivos mínimos de conversion, restricciones de periodicidad, etc A B C A B C %? 42? $? %?? $? %? 87? $? Datos y Modelos 18

20 Predictive Marketing Beneficios RIGHT CLIENT Reduccion de Costos 20%-40% RIGHT CHANNEL RIGHT TIME A B C RIGHT OFFER Mejor uso del Recurso 50%-200% Mayor Respuesta 50%-100% Mayor Ganancia 25% - 75 % Evita saturar a los clientes con ofertas, aumenta la respuesta 19

21 PredictiveCallCenter Convierte un Centro de Costos en un Centro Ganancia C? C Productos Reglas Negocio Margen Respuesta Valor Esperado Cross-sell? A C B 90 54% 49 C % 64 20

22 Cross-selling selling and retention campaigns in branches (I) Churn risk Het is voor U voordeliger om een sms voorraad 50 aan te sluiten. Johnson Churchilllaan AM Amsterdam Cross-sell suggestion Customer value indicator

23 Operationalizing analytical results: Call Center Predictive cross sell suggestion 22

24 23

25 24

26 Step 5: execute campaigns 25

27 Soluciones de SPSS para el Marketing Predictivo Mail Call Center Internet Sucursales PredictiveMarketing / PredictiveCallCenter Predecir Actuar Data mining Estadisticas Reglas de Negocio Optimizacion Encuestas EFM Clementine Respuesta Uso Fidelidad Valor de Cliente Riesgo Event Builder Restricciones Analisis What-if Visión del Cliente (PES) Maximizar Ganancia Cumplir Presupuesto Capacidad Canales Dimensions Voz del Cliente Satisfaccion Venta Fidelidad Producto Bases de Marketing Encuestas Interacciones Web Call Center Datos Operacionales 26

28 Nucleus Research: The Real ROI from SPSS This is one of the highest ROI scores Nucleus has ever seen in its Real ROI Series of Research Reports. Rebecca Wettemann, Vice President of Research, Nucleus Research 94% de los clientes obtuvieron un ROI positivo, con un payback promedio de 11 meses. Los beneficios principales incluyen reduccion de costos, aumento de la productividad, mejora en la satisfaccion de clientes y empleados El 81% de los proyectos fueron ejecutados en tiempo y el 75% dentro o debajo del presupuesto 27

29 EFM 28

30 Pop Quiz What percentage of companies collect customer feedback? 95% What percentage alert staff to the findings? 50% What percentage deploy and/or improve business processes based on those findings? 10% RP1 Source: Gartner; Customer Champions in European Companies,

31 Diapositiva 29 RP1 Pop quiz is a good idea to make it interactive. RPENSA, 23/12/2005

32 Text Analysis 30

33 Datos NO estructurados Preguntas Abiertas en Encuestas 80% Comentarios: Call Centers SFAs y CRMs s Chat Blogs + Foros Páginas Web Informacion Corporativa 31

34 Principales Aplicaciones Analizar las notas del call center, s Clasificar los motivos de queja Detectar pedidos de información y asistencia Implementar controles de calidad Detectar areas de mejora Predecir fallas de componentes Mejorar la deteccion de clientes en riesgo de abandono y sus motivos Capturar conceptos a partir de encuestas Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados Evitar crear nuestra propia realidad Capturar respuestas alternativas importantes Encontrar asociaciones y correlaciones entre los comentarios de los clientes 32

35 Extracción de Conceptos El cliente no esta contento con el telefono cel - quiere cambiar a claro Extracción de Palabras Cliente No Contento Telefono Celular Cambiar Claro Extracción de Expresiones Cliente No Contento Telefono Celular Cambiar Claro Extracción de Entidades Cliente -> CRM Claro -> Telco (no color) Telefono Celular -> Telco No Contento Cambiar Extracción de Relaciones Cliente -> Telefono Celular -> Insatisfecho (Negativo) Cambiar a (Negative) -> claro (Competencia) 70 s 80 s 90 s Ahora 33

36 Resumen Reduce el sesgo de los analistas al codificar Mejora la precisión Permite descubrir informacion que no se conocia Ahorro de tiempo y dinero 34

37 Text Analysis Qué dicen los expertos? Text Analysis will emerge as the hot area in customer relationship management by 2006 and will revolutionize customer service strategies by 2008 Gartner (2003) Text data can improve up to 40% your predictions How Many Customer Comments Are Sleeping in Your Database? Gartner (2005) 35

38 SPSS Text Analysis Qué dicen los expertos? SPSS has the broadest vision of the analysis of all types of data (behavioral, demographic, survey and unstructured). Enterprises seeking to make full use of their data (particularly Web traffic, text and survey data) should evaluate SPSS. Gartner (2007) Before, we d have to choose: do we want qualitative research or quantitative? With SPSS we are not having to make that decision because we can offer the combination. Nucleus Research (2007) 36

39 STAfS Qué dicen los Clientes? I have used four (other products) that attempted to automate text categorization and only SPSS Text Analysis for Surveys could consistently detect satisfied respondents from dissatisfied ones. Bob Muenchen, Statistical Consultant, Tennessee Overall, the enhanced insights that SPSS Text Analysis for Surveys delivers will significantly improve the quality of our survey analysis and the decision-making ability of our organization. John Lexin, Sr. Computing Advisor, Scotland 37

40 Administración de recursos analíticos Audit Process PES Audit Selection Analytical Data Storage Data Mining 38

41 Entendiendo SPSS Predictive Enterprise Services Las organizaciones están empezando a considerar sus modelos predictivos como cualquier otro activo importante. El almacenamiento centralizado, seguro y auditable de dichos activos reduce riesgos y facilita el cumplimiento regulatorio. La administración, automatización y programación de procesos asociados a dichos activos reduce el tiempo de obtención de resultados. 39

42 Componentes de SPSS Predictive Enterprise Services Predictive Enterprise Repository Almacena los activos analíticos Predictive Enterprise Manager Controla procesos analíticos Adaptadores para Clementine y SPSS Proveen interfase para el analista 40

43 Capacidades de SPSS Predictive Enterprise Repository Almacenamiento Centralizado Construido sobre un DBMS Seguridad y Control de Acceso Robusto esquema de seguridad Integrable a proveedores de seguridad Control de Versiones Almacenamiento de versiones anteriores Rótulos para versiones clave Rastreo de Cambios y Reportes de Auditoria Todos los cambios quedan registrados Información para informes de auditoria Organización y Búsqueda de Datos Esquema de carpetas Palabras clave, temario y propiedades personalizadas Búsqueda por contenido 41

44 Capacidades de SPSS Predictive Enterprise Manager Defina y Trabaje con Procesos Multi Parte Combine Clementine, SPSS, SAS y otros procesos. Soporta definiciones de procesos complejos. Workflow visual para control de procesos. Los procesos trabajan directamente desde el repositorio. Tareas y Notificación Programe la ejecución horaria, diaria, semanal, etc. Envío automático de correo electrónico con notificación Reporte del status de las tareas 42

45 1. Mayor Colaboración Comparta los modelos generados por los usuarios y asegúrese de estar usando la versión correcta. Busqueda de modelos ya desarrollados. No pierda modelos cuando un analista se va. Permita que partes de su trabajo de modelización esten accesible para ser reusado en otros desarrollos. Los usuarios comparten,colaboran, buscan y reusan modelos, accediendo a un repositorio central desde su desktop. 43

46 2. Mejora la transparencia Provee información sobre que modelos corren sobre cada set de datos. Monotoree quién hizo cambios en los modelos y cuando se hicieron, para mantener standares de auditoría. E lequipo de analistas puede ver desde sus PCs cuales son los modelos que se corrieron últimamente en los datos, contando así con información para auditoría. 44

47 3. Automatice sus procesos Establezca las tareas que deben correrse repetidas veces con una frecuencia específica. Los resultados de una tarea determinan si una segunda tares debe correrse o no. Las tareas incluyen executar streams de Clementine u otra tarea analítica de SPSSo SAS, por ejemplo preparar datos, construir un modelo o correr un score. Reciba notificaciones por e mail acerca del status de un trabajo o finalización del mismo. Su equipo de analistas puede programar automáticamente desde una interface de usurio Web, cuando debe correr cada tareas. 45

48 4. Acceso controlado y centralizado Mediante autenticación un administrador puede controlar que usuario tien acceso para : Modificar modelos existentes Poner modelos en producción o escorear datos Hacer cambios a modelos existentes Programar tareas y corridas de modelos. Un administrador es capaz de controlar el aceso a los modelos y progrmar tareas que corran de acuerdo a los resultados de otros trabajos, desde un cliente delgado en su PC. 46

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