APROVECHE LA INFORMACIÓN DE SU EMPRESA Y AUMENTE SUS VENTAS

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1 APROVECHE LA INFORMACIÓN DE SU EMPRESA Y AUMENTE SUS VENTAS

2 SILVIO FRANCO ARISTIZABAL Autoridad latinoamericana en optimización de procesos gerenciales, comerciales y de desempeño humano. Psicólogo de la U. de la Sabana, Sociólogo de la U. de Antioquia y de La Salle, Caracterólgo discípulo de Paul Griéger, el mejor Caracterólgo del mundo. Asesor de mas de organizaciones en latinoamerica

3 EN BUSCA de LA MINA DE DIAMANTES

4 SU EMPRESA ES LA MINA HAGA DE CADA CLIENTE UN DIAMANTE

5 SATISFAGA MEJOR AL CLIENTE VENDA MAS FIDELICE CLIENTES OPTIMICE PROCESOS OPTIMICE VENTAS

6 CONOCER LOS DATOS DE CLIENTES SIGNIFICA TENER PERFILES SEMEJANTES Y GRUPOS DISTINTOS EL CLIENTE ES LA RAZÓN DE NUESTRA EXISTENCIA

7 VIAJEMOS AL PASADO : Se toma conciencia de la información : Guerra mundial 1958: ARPANET 1998: Algoritmos de búsqueda De los CLIENTES antes teníamos: - Nombre -Teléfono -Dirección

8 : Aumenta el uso de la ANALITICA Billetes de aviones, compras recomendadas, comprobación de tráfico Necesidad de PROCESAMIENTOS Redes sociales, aparece Big Data Se dispara la INFORMACION 2,5 Trillones de bytes por día (2011) Se estabiliza Big Data Del aumento inf.: % Se particulariza la información, Los datos son móviles dinámicos cambiantes, nos apoyamos en la nube

9 METODOLOGIA, HERRAMIENTAS, PROCESOS PARA: VENDER MAS FIDELIZAR CLIENTES SATISFACERLOS ATENDERLOS OPTIMIZAR PROCESOS DE VENTAS

10 DATA BASE MARKETING Operaciones 09 Retención Churn Clientes Ciclo de vida 07 Transformando Datos en Resultados Campañas Segmentos 03 Productos Compras Comportamientos

11 BIG DATA METODOLOGIA CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) Modelo de procesos de minería. Partiendo de enfoques comunes: Entender el negocio Entender los datos Modelaje Preparar datos Evaluación de modelos Implementación

12 ANTIGUO NUEVO Big Data: Concepto Antiguo o Nuevo? BIG DATA Hadoop In-memory BIG DATA BUSINESS ANALYTICS Data Mining Text Mining Optimización Machine Learning Estadística

13 BIG DATA, LOGRA: RESULTADOS CONOCIMIENTO INFORMACION DATOS

14 BIG DATA, LOGRA: CONOCER CLIENTES HACER SEGMENTACION DE CLIENTES ANALISIS OFERTA DE PRODUCTOS ANALISIS DE COMPRAS RESULTADOS C I D MEJORAR OPERACIÓN DE VENTAS ANALISIS DE COMPORT. DE COMPRAS ANALISIS DE CAMPAÑAS RETENCION DE CLIENTES - FIDELIZACION CICLO-VIDA DEL CLIENTE MEJORAR OPERACIONES: PROM. - VENTAS

15 BIG DATA, LOGRA: RESULTADOS EN CLIENTES COMPRANDO MUCHO SIEMPRE POCO DE VEZ EN CUANDO MUCHO A VECES YA NO COMPRAN POCO SIEMPRE CLIENTES PROSPECTOS NO SABEN QUE SERAN MIS CLIENTES

16 CÓMO IDENTIFICAR DESEOS Banco de datos Banco de datos Diversos sistemas, datos de facturación, geográficos, perfil, histórico 01de interacciones Tratamiento de datos Tratamiento de datos 02Acceso a los datos, extracción, transformación de los datos Datos Consolidados (CED) Unificación de datos de diversas fuentes generando un banco de 03datos analítico llamado CUSTOMER EXPERIENCE DATA BASE Previsiones Desarrollo de algoritmos avanzados, modelos estadísticos, 04optimización Previsiones Datos consolidados( CED ) Productos personalizados Disponibilidad de productos por probabilidad de aceptación, combos 05de ofertas y direccionamiento estratégico

17

18 BENEFICIA A TODOS OPTIMIZA CAMPAÑAS: Según P., Expectativas, segmentos de clientes, ventas según PERFIL Gracias a esto: se merman costos, aprovechan Recursos, se agiliza gestión BANCOS Tele ventas, títulos capitalización, prestamos, seguros RANKING PRODUCTOS: P-clientes, P-costo, P-problemas proceso, P-problemas Ventas, Costo vs retorno, P-obsoletos, P-deficientes SUPERMERCADOS Orientación Merchandising, Puntos calientes RETORNO DE INVERSION a quién, cómo, cuándo, a cómo, campañas?,, TELECOMUNICACIONES Móviles, fijo, web, pre-postpago, tv, soporte IDENTIFICAR DESEOS DE COMPRA Crear banco de datos, transferencia de datos, Datos consolidados, Previsiones:(algoritmos, estadísticas, Optimización, ) P. personalizados según aceptación, Dirección estratégica,. REGLAS de consolidación de datos: Cómo comunicar, Cuando contactar al C., Combo de P., Momento preciso para V. Las demás posibilidades a la N

19 BIG DATA ADEMAS: CHURN Y FIDELIZACION Podemos prever cuando un cliente nos va a dejar como rescatarlo y FIDELIZARLO Identificación de incidentes y problemas con C. Desarrollo de variables de impacto Desarrollo del modelo matemático-algoritmo de impacto Identificación de variables de impacto Desarrollo de modelos predictivos Identificación de clientes y probabilidades CHURN Anticipación de acciones

20 BIG DATA CLIENTES - PERFIL

21 Escenario de operaciones con Big Data Malling de Clientes Big Data Operaciones de Ventas/cobranzas Interacción con Cliente Resultados MUCHOS CLIENTES PREVISIONES POCOS OPERADORES INTERACCIÓN EFECTIVA MEJORES RESULTADOS Retorno sobre la Inversión Menos Operadores Más Ventas

22 Churn - Fidelización Prever cuáles clientes van a salir y anticiparse a sus acciones Identificación de problemas Paso 01 Paso 02 Desarrollo de variables de impacto

23 Churn - Fidelización Prever cuáles clientes van a salir y anticiparse a sus acciones Desarrollo de modelo de impacto Paso 03 Paso 04 Variables de impacto

24 Churn - Fidelización Desarrollo de modelos predictivos Paso 05 Paso 06 Identificación de clientes y Probabilidad de churn

25 Anticipación de acciones Paso 07

26 Business Case

27 Business Case

28 Business Case Big Data en prática Soluciones de cross-sell

29 Business Case Soma de productos por ID Transformació n de numero para texto Modelo de correlaciones Bases de productos Modelo de asociaciones Bases de clientes

30 Business Case

31 A más de de Frutas Expresivas en Bogotá y Medellín aplicaremos los modelos de Big Data presentados.

32 Las empresas necesitan estrategias y recursos digitales para atender sus clientes y ganar mercado. SOLO EL 3% LO HACEN HOY

33 ACOMPAÑAMOS LOS DESAFIOS DE SU ORGANIZACION Gracias Algar Algartech Algar Tech

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