SAS Business Analytics

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1 SAS Business Analytics Montevideo, 2 de Agosto de 2012 Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios

2 La empresa Años de experiencia 36 Instalaciones +45,000 1 o Empresa privada de software más grande del mundo. Foco en Business Analytics Clientes +18,000 Empleados Inversión en R&D +11,000 24% $2.75 Billones de dólares de facturación # & 2011

3 Ingresos por industria Manufactura 6% Retail 4% Otros 2% Servicios 11% Servicios Financieros 42% Salud 8% Comunicaciones 8% Gobierno 14% Energía / Utilities 2% Educación 3%

4 $ 3790 $ 2100 $ 2450 Web $ 1730 $ x3 Web $ 1251 Peligro! Web Peligro! $30 => $50 Web

5 Y en una empresa de Telecomunicaciones Poder analizar las relaciones existentes entre cientos de miles o millones de clientes, a través de decenas de millones de transacciones (Llamadas telefónicas, mensajes de texto, etc.). Detectar comunidades y roles, que pueden aprovecharse para retener clientes, fidelizarlos, aumentar su consumo u ofrecerles nuevos productos o servicios.

6 Y en un Banco Clientes y Prospectos Ofertas Canales y Areas de Negocio Web Mail Mobile Phone Social Print Branch ATM Advisor TV Radio Service Finance Collections Risk Fraud $ Risk Fraud Productos Cta. Cte. Tarjetas Préstamos Hipotecas Seguros Caja Ahorro Inversiones

7 Cuál es el desafío? 100 Disponibilidad de datos de Clientes Terabytes de Datos Brecha de Conocimiento Brecha de Ejecución Capacidad Analítica Capacidad de Ejecución Tiempo Fuente: Gartner Group 2010

8 cómo mejoramos nuestra capacidad analítica?

9 OCHO NIVELES DE ANALYTICS

10 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?

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13 Preguntas de negocio

14 8 OPTIMIZACION Contesta las preguntas: Cómo hacer las cosas mejor? Cuál es la mejor decisión ante un problema complejo? 7 DATA MINING 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?

15 Todas las áreas de una organización pueden aprovechar Business Analytics Ventas y Marketing Supply Chain Riesgo Fraude Servicio al Cliente Recursos Humanos Finanzas y Control

16 5 Usos posibles ANALISIS ESTADISTICO Análisis de frecuencias y distribuciones. Identificación de valores extremos. Análisis de variaciones. Análisis de correlación entre variables. Descubrimiento de relaciones causa-efecto. Análisis de curvas de elasticidad. Control estadístico de procesos. Análisis de supervivencia. Etcétera.

17 6 Usos posibles FORECASTING Forecast de demanda de productos y servicios por región/cliente. Forecast de llamadas a un call center por tipo de llamada. Forecast de utilización de red telefónica. Forecast de utilización de recursos de IT. Forecast de retiros de efectivo en cajeros automáticos. Forecast de consumo de energía eléctrica, gas o agua. Forecast de recaudación impositiva por impuesto o campaña. Forecast de ingresos por producto.

18 6 FORECASTING Casos de clientes 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. Garbarino genera pronósticos de demanda de productos por Categoría, Item y Local.

19 7 Usos posibles Segmentación de clientes. Modelos de propensión: Compra. Cross-Sell & Up-Sell. Fuga. Riesgo. Fraude. DATA MINING Lifetime Value (LTV). Market Basket y Secuencia de Compra.

20 7 DATA MINING Segmentación analítica Segmentar clientes es un ejercicio de minería de datos que clasifica a los clientes en grupos homogéneos (segmentos), considerando sus características personales y comportamiento. El objetivo es identificar segmentos rentables y diseñar la oferta y el mensaje correcto para cada uno de ellos. Datos de Clientes Segmentación Perfilado

21 Margen Neto 7 DATA MINING Ejemplo de segmentación en un banco Niños Jóvenes Adultos Adultos Maduros Hipotecarios Mayores Endeudado Jóvenes Consumidores Jubilado con Ahorros Lujosos Ahorro Adulto Depósitos a Plazo Ahorro Niños Otros Bancos Indiferentes Nuevos Edad Cliente

22 Riesgo de Fuga 7 DATA MINING Ejemplo de segmentación en un banco Nuevos Ahorro Niños Ahorro Adultos Otros Bancos Indiferentes Jubilado con Ahorros Jóvenes Consumidores Bajo Alto Depósitos a Plazo Endeudado Hipotecarios Lujosos Baja Rentabilidad Alta

23 Caso de cliente: Segmentación en telecomunicaciones

24 Valor de carga Segmentación de Cargas Segmentación Prepagos: cargas Antigüedad Cargas de mucho valor en forma frecuente Cargas de mucho valor en forma esporádica Días e/ recargas Hasta 15 días Regularidad Hasta 1 año De 1 a 2 años Más de 2 años Pareja Media Despareja Cargas de poco valor en forma frecuente Cargas de poco valor en forma esporádica De 15 a 30 días Más de 30 días Pareja Media Despareja Pareja Media Frecuencia de carga Despareja

25 Días Cargas Regularidad Hasta 1 año Antigüedad De 1 a 2 años Más de 2 años Segmentación de cargas Ejemplo: caracterización de segmentos 1- Oro Hasta 15 días De 15 a 30 días Más de 30 días Pareja Media Despareja Pareja Media Despareja Pareja Media Despareja Cargan cada 9 días y tienen más de 2 años contratos (11%) ARPU 57 pesos (33) Completan 3 meses sin carga 3% (6%) Antigüedad 42 meses (19) El mejor cliente prepago Ya generó en promedio pesos cada cliente El menor índice de clientes que dejan de cargar Acciones Recomendadas Reconocer y retener Migrar para pospago o cuentas claras

26 Días Cargas Regularidad Hasta 1 año Antigüedad De 1 a 2 años Más de 2 años Segmentación de cargas Ejemplo: caracterización de segmentos 7- Irregulares Hasta 15 días De 15 a 30 días Más de 30 días Pareja Media Despareja Pareja Media Despareja Pareja Media Despareja Imprevisibles contratos (10%) ARPU 12 pesos (33) Completan 3 meses sin carga 16% (6%) Antigüedad 10 meses (19) Todavía son jóvenes, tienen baja frecuencia y despareja, sendo el opuesto del Oro Alta propensión a churn (lift de 2.6) No generó más que 120 pesos en sus 10 meses de base Acciones Recomendadas Retener a muy bajo costo

27 NUEVOS CLIENTES Ejemplo: Segmentos prepagos y su evolución RECARGAS 38% 43% Muy Buen Comienzo Buen Comienzo 100% 92% En la dirección correcta 66% 34% Oro 19% Irregulares 72% 20% Prestar Atención 97% Fieles NUNCA RECARGARON SIN RECARGAS EN LOS ÚLTIMOS 3 MESES ANTIGUEDAD

28 7 DATA MINING Modelos predictivos-definición Utilizando técnicas estadísticas, intentan encontrar las reglas que permitan predecir Datos el personales, valor de una datos variable objetivo en función de los demográficos, datos de contacto, historial valores de compra, de las variables historial de de entrada pago, interacciones, segmento, Compró? valor, Variables etc. de Entrada Dejó Objetivo de comprar? Fugó? Pagó? Activó? Clientes Casos

29 7 DATA MINING Modelos predictivos-ventana de predicción

30 7 DATA MINING Modelos predictivos-priorización de acciones Predicción Realidad Alta Propensión Score Baja Propensión Público Objetivo Acción

31 % en riesgo de fuga 7 DATA MINING Modelos predictivos-aumento de efectividad Base de Clientes (Deciles) Contactando 10% más propenso se alcanza al 30% de los clientes en riesgo (Lift de 3)

32 7 DATA MINING Modelos predictivos-usos posibles Predecir cuándo un cliente va a cancelar su suscripción (fuga). Predecir cuándo un cliente va a entrar en mora. Predecir qué clientes van a comprar un nuevo producto/servicio. Identificar qué transacciones son sospechosas de fraude o lavado. Predecir en qué momento va a fallar un equipo crítico. Predecir qué afiliados a un plan de salud van a desarrollar enfermedades crónicas. Predecir nivel de respuesta a acciones de marketing. Predecir nivel de adhesión a una moratoria impositiva. Etcétera.

33 7 DATA MINING Modelos predictivos-casos de clientes Telecom Personal utiliza modelos de retención para clientes prepagos y pospagos. HSBC Argentina utiliza SAS para desarrollar modelos de Credit Scoring, Cobranza y adquisición de clientes. Citi Argentina utiliza SAS para definir estrategias de incremento/decremento de líneas de crédito. Telefónica de Argentina desarrolla modelos de propensión (ej. Venta de Servicio de Banda Ancha Speedy a clientes de Telefonía Fija) Telcel (México), Telecom Personal (Argentina) y Claro (Chile): Analizan los vínculos entre sus clientes (redes) para retenerlos y fidelizarlos. Banco de Chile usa SAS para la identificación de transacciones de lavado de dinero. La Aduana de Paraguay genera un score en tiempo real para la detección de fraude aduanero.

34 7 DATA MINING Modelos predictivos-casos de clientes: Cross Sell Modelo que calcula la probabilidad de aceptación que tiene un cliente del Banco de adquirir una póliza de seguro no obligatorio. La campaña se ejecutó a través de Call Center, procesando listas basadas en reglas de negocio tradicionales y listas basadas en el Score de SAS. No se informó al Call Center de dónde procedía cada lista, para evitar el "efecto placebo". Se comparó la Tasa de Efectividad con ambas listas.

35 8 Definición OPTIMIZACION Optimización es el proceso que permite determinar cómo utilizar los recursos disponibles para obtener el mejor resultado posible teniendo en cuenta las restricciones existentes 9000 No es posible enumerar todas las alternativas Crecimiento exponencial de opciones viables

36 8 Usos posibles OPTIMIZACION Optimización de precios. Optimización de descuentos y promociones. Optimización de campañas de marketing. Asignación óptima de la fuerza de trabajo. Optimización de rutas de distribución. Optimización de programas de producción. Ubicación óptima de plantas de fabricación o locales de venta. Optimización de niveles de efectivo en cajeros automáticos. Optimización de acciones de fiscalización y cobranza. Etcétera

37 OCHO NIVELES DE ANALYTICS

38 y cómo mejoramos nuestra capacidad de ejecución?

39 Automatización/Optimización de Campañas Proceso integrado Entender las necesidades del cliente Gestionar campañas Optimizar campañas Analizar la performance de Marketing Adaptar ofertas en tiempo real Enviar ofertas personalizadas

40 Gestionar campañas de marketing SAS Campaign Management Implementar un repositorio único de información de campañas. Definir y ejecutar campañas multicanal y multietapa. Seleccionar el público objetivo. Aprovechar toda la información disponible del cliente, incluyendo scores de modelos predictivos y respuestas a campañas anteriores. Programar y automatizar la ejecución de campañas. Interactuar con los canales. Capturar las respuestas y medir la efectividad de las campañas.

41 Optimizar campañas SAS Marketing Optimization Determinar la mejor oferta y el mejor canal para cada cliente, mejorando el ROI. Optimizar considerando las restricciones existentes: Políticas de contacto Capacidad de ejecución de los canales Presupuesto disponible Etcétera Incrementar la efectividad de los canales (mejores oportunidades contactadas a través del canal apropiado). Comparar escenarios alternativos con diferentes objetivos, costos y políticas.

42 INGRESOS GENERADOS POR CAMPAÑAS Optimizar campañas Caso de Cliente: análisis de sensibilidad ROI aumentó 9% Los ingresos de campañas se redujeron sólo un 0.1% SAS MO SIN OPTIMIZACION Los costos de las campañas se redujeron en un 8% COSTO DE CAMPAÑAS

43 Enviar ofertas personalizadas SAS Digital Marketing Personalización de contenido Crear y administrar contenido digital personalizado, incluyendo y SMS

44 Adaptar ofertas en tiempo real SAS Real-time Decision Manager Tomar decisiones y entregar recomendaciones en tiempo real, optimizando cada interacción con el cliente para incrementar los ingresos, mejorar el nivel de satisfacción y aumentar la retención. Automatizar el proceso de recomendación implementando un motor de decisión centralizado y consistente. Incorporar datos de la interacción en curso para tomar decisiones más acertadas.

45 Analizar la performance de marketing SAS Campaign Management Reporting Monitorear la performance de las campañas

46 Automatización/Optimización de Campañas Proceso integrado Entender las necesidades del cliente Gestionar campañas Optimizar campañas Analizar la performance de Marketing Adaptar ofertas en tiempo real Enviar ofertas personalizadas

47 Automatización/Optimización de Campañas Casos de clientes Telecom Personal utiliza SAS Campaign Management para automatizar la ejecución y monitoreo de resultados de sus campañas de marketing, multiplicando por 5 la cantidad de campañas al segundo año. Movistar Argentina redujo los tiempos de preparación de las campañas de un promedio de 15 horas, a 10 minutos, con SAS Campaign Management.

48 Todas las áreas de una organización pueden aprovechar Business Analytics Identificar segmentos de clientes y sus características Ventas y Marketing Predecir comportamientos de Compra, Uso y Fuga Determinar precios óptimos y entender la sensibilidad al precio Recursos Humanos Definir la acción u oferta óptima para cada cliente Finanzas y Control Medir el posicionamiento de marca Pronosticar la demanda de productos y servicios Supply Chain Optimizar los niveles de inventario / servicio al cliente Optimizar logística de distribución Gestión Integral del Riesgo Riesgo Fraude 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 Servicio al Cliente 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

49 Cuál es el desafío? 100 Disponibilidad de datos de Clientes Terabytes de Datos Brecha de Conocimiento Brecha de Ejecución Capacidad Analítica Capacidad de Ejecución Tiempo Fuente: Gartner Group 2010

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51 Fernando Mogetta Gracias! Company Confidential - For Internal Use Only Copyright 2010, SAS Institute 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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