Análisis predictivo en las acciones online Marketing on Tour 17 de junio de 2009 Juan Ramírez Senior Sales Engineer
SPSS Empresa de Software Más de 40 años de innovación en tecnología analítica Presencia en más de 60 países Más de 250.000 clientes WW Cotiza en NASDAQ Liderazgo Líder del mercado en Análisis Predictivo Informes de Analistas: Gartner, Meta Group, Bloor Research, KD Nuggets, Frost & Sullivan, Nucleus Research, entre otros. Reconocimiento del mercado: CRMGuru.com, Banker, Intelligent Enterprise Magazine, CRM Magazine, Business Intelligence Magazine, entre otros. Experiencia demostrada El 95% de las empresas del Fortune 1000 son clientes de SPSS Más de 2.500 Clientes en España Algunas referencias de clientes: Banco Popular, La Caixa, Winterthur, Vodafone, Cortefiel, Travel Club, Yell, Sogecable, Mutua Madrileña, Seguros Santa a Lucía, Caixa a Catalunya au 2009 SPSS Inc. 2
SPSS, Predictive Analytics Market leader. Source: Gartner Group http://mediaproducts.gartner.com/reprints/sas/vol5/article3/article3.html 2009 SPSS Inc. 3
El gap de conocimiento y el gap de ejecución 100 Datos de cliente rabytes of Data Ter 75 50 25 Capacidad analítica Capacidad de ejecución Gap de conocimiento Gap de ejecución 0 1960 1970 1980 1990 2000 2010 Time La mayoría de las organizaciones tratan de analizar todos los datos disponibles para, entonces, darse cuenta de que no tienen la capacidad de desplegar de forma efectiva los resultados Gareth Herschel, Gartner Inc. Fuente: Gartner Business Intelligence Summit 2005. 2009 SPSS Inc. 4
Qué es el Análisis Predictivo? Análisis Técnicas Apoyo a = Analíticas Predictivo + la toma de Avanzadas decisiones - Análisis estadístico - Minería de datos - Minería de texto - Visualización - Informes -Scoring - Reglas 2009 SPSS Inc. 5
Análisis predictivo en los procesos de negocio Analizar los datos para entender el pasado y predecir el futuro Análisis Predictivo Recomendar la acción más apropiada a tomar Fuentes de datos Almacenar información detallada de clientes, eventos, etc. Customer Product CRM service &Market Finance & risk Operations Procesos de negocio 2009 SPSS Inc. 6
Análisis Predictivo y Análisis Web El análisis predictivo en combinación con el análisis tradicional Web, añade un valor sustancial a cualquier negocio y debería formar parte de la hoja de ruta de cualquier compañía que invierta en Web analytics Source: Bloor Research April 2003 2009 SPSS Inc. 7
Web Analytics vs. Web Mining Web Analytics Recogida y presentación de datos de navegación en el site Generación de informes más o menos complejos que pueden incluir: Cruces de variables Conversión: Sales Funnel ROI de acciones de Marketing Web Mining Utilización de técnicas estadísticas avanzadas para encontrar patrones de comportamiento Algoritmos de segmentación Regresión logística Árboles de decisión Redes Neuronales Algoritmos de asociación Minería de texto 2009 SPSS Inc. 8
El Web Mining se construye sobre el lweb banalytics Análisis Ad-hoc Web Mining Preguntas no estructuradas Reporting Operacional Web Analytics Convencional Preguntas estructuradas Probablemente ya están haciendo esto utilizando Webtrends, Coremetrics, WebSideStory, Omniture o cualquier otro proveedor 2009 SPSS Inc. 9
Introduciendo Web Mining La mayoría de las empresas utilizan los datos Web para generar informes Web analytics Los datos Web tienen un valor latente mucho mayor del que puede extraerse sólo mediante el análisis convencional Mediante la introducción de Web Mining, las organizaciones pueden: Dar respuesta a preguntas de negocio Tomar decisiones fundamentadas Mejorar la rentabilidad de la actividad online 2009 SPSS Inc. 10
La visión de los datos Web Respuesta Acciones Online Actividad Por dónde ha llegado a nuestro site? Qué acciones ha realizado una vez en el site? Visión de negocio del sitio Web Visión técnica ca del sitio Web Clickstream Cada página y el orden en el que fue vista Demasiados datos. No es una buena base para el análisis de negocio 2009 SPSS Inc. 11
Posibilidades de Web Mining Web Mining Descriptivo Web Mining Predictivo Obtener conocimiento de grandes volúmenes de datos mediante el uso de métodos estadísticos para descubrir patrones y relaciones ocultas en los mismos Aplicación: Entender las razones por las que nos visitan descubriendo coincidencias en comportamientos, búsquedas de contenidos o contenidos visitados Utilizar datos históricos y actuales para predecir la ocurrencia de algún evento en el futuro Aplicación: Determinar la oferta más efectiva para realizar a un cliente durante el curso de una visita o en una campaña de email 2009 SPSS Inc. 12
El funnel de ventas online Marketing Online -Buscadores Tráfico directo -Banners - Búsquedas no pagadas -Email 100.000000 Home Page 1 Preguntas de negocio Cómo han llegado? 30.000000 2 Qué han hecho? h Página de producto 5.000 Cesta 1.000 Compran 3 Cuál ha sido el resultado? Postventa: Opinión de los clientes Qué opinión tienen? 2009 SPSS Inc. 13 4
Ejemplos de técnicas aplicables
1) Análisis RFM Existen distintos grupos de usuarios que pueden ser identificados ifi d por su comportamiento en cuanto a su frecuencia de visitas y el valor que generan La actividad online en nuestro site puede ser tratada con un scoring RFM (Recency, Frequency, Monetary) para generar una segmentación de valor 2009 SPSS Inc. 15
1) Análisis RFM 2009 SPSS Inc. 16
2) Segmentación de usuarios Clasificar la actividad en el site y buscar patrones de comportamiento homogéneo Hay que definir todos los eventos que pueden suceder en el site 2009 SPSS Inc. 17
2) Segmentación de usuarios 2009 SPSS Inc. 18
3) Propensión En los análisis de propensión se utilizan los datos históricos de uso, compra y registro, junto con las segmentaciones realizadas para predecir la propensión a un evento concreto. Por ejemplo, es posible predecir qué oferta de productos va a tener mayor probabilidad de respuesta positiva en una campaña de e-mail. 2009 SPSS Inc. 19
3) Propensión El gráfico de ganancia permite evaluar la bondad predictiva del modelo 2009 SPSS Inc. 20
3) Propensión Profiling de acciones online Generación de variables que describan nuestra presencia online: Tipo de site Duración de la campaña Creatividad utilizada Ubicación Público objetivo Incluir las variables como entradas en el modelo de propensión para poder valorar su impacto 2009 SPSS Inc. 21
4) Análisis de asociación Análisis de cesta de la compra. Probabilidad de que dos o más productos (o categorías de producto) aparezcan a la vez en la cesta. Permite gestión dinámica de contenidos y promociones de venta cruzada. Este análisis se puede realizar tanto para compra como para los eventos que se definan para la actividad del site 2009 SPSS Inc. 22
4) Análisis de asociación 2009 SPSS Inc. 23
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5) Análisis de texto no estructurado Recoger el feedback que los clientes dejan en blogs, foros y otros espacios online Preparar el texto para el análisis Extraer conceptos Aplicar técnicas lingüísticas Construir categorías Desplegar en modelos predictivos Análisis de sentimiento Extraer y cuantificar las opiniones positivas y negativas de los clientes Análisis de hechos y eventos Extraer y cuantificar eventos importantes 2009 SPSS Inc. 25
5) Conceptos y sentimiento 2009 SPSS Inc. 26
Conclusiones
El Análisis Predictivo de las acciones online permite: Un salto cualitativo en el análisis de la información de la actividad online: Cómo se comportan mis visitantes/clientes Qué opinan mis clientes Un punto de apoyo para la toma de decisiones online: Qué contenido presentar A quién realizar campañas Dónde anunciarme El camino más corto para rentabilizar la actividad online 2009 SPSS Inc. 28
Muchas gracias por su atención Juan M. Ramírez Sr. Sales Engineer Tel : +34 902 123 606 Fax : +34 913 083 521 SPSS Ibérica Plaza de Colón 2 Torre II Planta 16 28046 Madrid jramirez@spss.com www.spss.com/es 2009 SPSS Inc. 29