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

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1 Customer Intelligence Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina

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

3 El proceso detallado Analizar necesidades del negocio Diseñar Optimizar Enviar Ofertas Personalizadas Monitoreo de Performance de Marketing Aprovechar Influenciadores y Dispositivos Móviles Adaptar Ofertas en Tiempo Real

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

5 Gestión de Datos Generación del Datamart de Clientes Segmentación y Perfilado Datamart de Clientes Adquisición / Retención Reactivación Rentabilidad / Potencial de Clientes X-Sell / Up-sell

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

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

8 Análisis del Cliente 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

9 Análisis del Cliente Desarrollo de Modelos Predictivos con SAS Enterprise Miner Explore Model Sample Modify Assess

10 Análisis del Cliente Ejemplo: Arbol de Decisión

11 Análisis del Cliente Ejemplo: Clustering (Identificación de Segmentos)

12 Análisis del Cliente Agregar información a través de Text Mining

13 Análisis del Cliente Agregar información de la Web (Customer Experience)

14 Análisis del Cliente Potenciar modelos predictivos con SNA Comunidad Marginal Seguidor Líder Outlier Puente Conector entre diferentes comunidades Comunidad Seguidor

15 Análisis del Cliente 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

16 Automatización de Gestión de Datos Vista Integrada del Cliente Segmentación Análisis del Cliente Modelado de Comportamiento Optimización/Automatización de Administración de Contactos Inteligentes DataMart de Análisis de Clientes Enterprise Intelligence Platform

17 Optimización/Automatización de Automatización de Campaign Management Datamart Campaign Management Server Customer Intelligence Studio (Cliente Campaign Management) Respuestas Canales Listas de Contactos Contactos

18 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio Workflow Nodos de (Herramientas la campaña de Diagrama) Administra las tareas y detalles de las campañas de marketing

19 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio Diagrama de la campaña Establece los criterios de selección de público objetivo Permite diseñar campañas simples o multi-etapa / multi-canal Permite agregar comentarios, imágenes y documentos

20 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio Segmentos reutilizables Definir reglas globales de inclusión o exclusión Reutilizarlas entre diferentes campañas

21 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio

22 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio Analíticos integrados Propensiones (Scores) actualizados en base a la información más reciente Utilización dinámica de modelos analíticos

23 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio Administrar grupos control y otros criterios de estratificación de público objetivo Basados en cantidades, porcentajes o atributos del cliente (Valor, Segmento, Propensión, Canal de preferencia, etcétera) Incluye un calculador estadístico de tamaño de celda (ejemplo para determinar el Grupo Control)

24 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio 25

25 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio

26 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio: Exportación Formatos: Archivos posicionales Archivos delimitados Microsoft Excel Tablas en RDBMS SAS data sets XML SAS Digital Marketing

27 Optimización/Automatización de SAS Digital Marketing Personalización de canales Crear y administrar contenido digital personalizado, incluyendo y SMS

28 Optimización/Automatización de SAS Customer Intelligence Studio: Programación Programación de la campaña Programar la generación de las listas de contactos de las campañas Definición de campañas recurrentes

29 Optimización/Automatización de SAS Real-Time Decision Manager: Inbound Nodo de Proceso: Está ya el cliente comprando alguno de los posibles productos para cross-sell? Nodo de Proceso: Validasiyase ha ofrecido anteriormente el producto Nodo de Score: Utiliza un modelo analítico para calcular el valor del cliente Nodo de Score: Utiliza un modelo para determinar oportunidad de Cross-Sell Nodo Filtro: Determina si la oferta debe ser comunicada o no al cliente Ramificación: Determina si hay que hacer una oferta especial al cliente

30 Optimización/Automatización de Reportes de Efectividad de

31 Optimización/Automatización de SAS Marketing Optimization SAS Marketing Optimization brinda la capacidad de maximizar el retorno de las campañas de marketing, considerando las restricciones existentes Determina las mejoras ofertas para cada cliente, mejorando el ROI. Optimiza considerando las políticas de contacto existentes para evitar saturar a los clientes. Incrementa la efectividad de los canales (mejores oportunidades contactadas a través del canal apropiado).

32 Optimización/Automatización de SAS Marketing Optimization: Ejemplo Retorno Esperado=$4.90 Retorno Esperado=$5.50 Producto A / Mail físico Producto A / Producto A / Call Center Producto B / Mail físico Producto B / Producto B / Call Center Clientes Retorno Esperado=$3.90 Ofertas Producto C / Mail físico Producto C / Producto C / Call Center

33 Optimización/Automatización de SAS Marketing Optimization: Ejemplo Producto A / Mail físico Producto A / Producto A / Call Center Producto B / Mail físico Producto B / Producto B / Call Center Producto C / Mail físico Producto C / Producto C / Call Center Clientes Ofertas

34 Optimización/Automatización de Alternativa 1: Priorización por Campaña (Producto) Valores Esperados por Campaña Restricciones: 1. Cada cliente debe recibir una oferta, pero no más de una. 2. Cada campaña debe contactar como máximo 3 clientes. Cliente Prod. A Prod. B Prod. C Objetivo: $ 655.-

35 Optimización/Automatización de Alternativa Optima Valores Esperados por Campaña Restricciones: 1. Cada cliente debe recibir una oferta, pero no más de una. 2. Cada campaña debe contactar como máximo 3 clientes. Cliente Prod. A Prod. B Prod. C Objetivo: $ 745.-

36 Optimización/Automatización de Proceso de Optimización de Definir SAS Marketing Optimization Datos de Clientes Definir Escenarios de Optimización Optimizar Analizar Resultados de Optimización Ejecutar Ofertas Optimas Scores

37 SAS Business Analytics Framework

38 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...

39 Soluciones de Industria: Componentes Software SAS. Modelo de Datos específico para la Industria. Procesos de carga y calidad de datos predefinidos. Variables predefinidas para segmentación y modelos de propensión. Adquisición Cross-Sell / Up-Sell Retención Collections Etc. Plantillas de modelos analíticos. Reportes predefinidos (Standard y OLAP). Indicadores de Performance (KPIs) predefinidos para la industria y Mapa de Estrategia modelo.

40 Plataforma preparada para el crecimiento Otras Riesgo de SNA Aplicaciones Segmenta- ción Retención Adm. de Cross-Sell Up-Sell Cobro Plataforma de Inteligencia Empresaria Con la Plataforma de Inteligencia Empresaria de SAS, pueden agregarse nuevas aplicaciones, reaprovechando la inversión inicial y manteniendo la integración.

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

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

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