Customer intelligence

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Customer Intelligence, Oportunidades y Desafíos Seminario Inteligencia de Clientes Universidad de Talca 11 de diciembre de 2014, Curicó

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Customer Intelligence,Oportunidades y Desafíos

Seminario Inteligencia de ClientesUniversidad de Talca

11 de diciembre de 2014, Curicó

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Acerca del relator

• Diego Arenas Contreras, Ing. C. en Computación, Universidad de Talca; Dip. en Business Intelligence y Dip. en Customer Intelligence, U. de Chile.

• Docente en diplomado en Inteligencia de Clientes, U. de Chile

• Consultor con vasta experiencia en proyectos BI, Data Mining y Customer Intelligence

• @darenasc en twitter• http://analisisbi.blogspot.com – quedará disponible

la presentación

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• Qué es Customer Intelligence– Relación con Business Intelligence

• Cómo aprovechar Customer Intelligence– Data Mining y CI

• Oportunidades y Desafíos– Incorporando nuevas tecnologías– Ejemplo CI con Open Source

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Antecedentes

• Las organizaciones están almacenando cada vez más datos acerca de sus clientes

• Existe una necesidad de conocer mejor a los clientes para gestionarlos correctamente

• Los clientes demandan cada vez más reconocimiento por parte de las organizaciones

• Se suman nuevas tecnologías y tendencias al análisis de información

• Buena noticia! - Las herramientas para trabajar con datos están al alcance de usuarios motivados

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Relación con Business Intelligence

• BI se hace cargo del proceso de generación de información relevante para el proceso de toma decisiones

• Entrega la información correcta a la persona correcta en el momento correcto.

Datos Información Conocimiento Acciones Repetibles

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Cuando colocamos al Cliente en el centro de nuestro proceso

de toma de decisiones, hablamos de Customer

Intelligence

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Customer Intelligence

BI CRM

ERP EPM

CLIENTE

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¿Son todos mis clientes iguales?¿Tienen todos el mismo valor?

¿Se comportan de la misma manera?

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Qué es Customer Intelligence

• Customer de Consumidor

• Customer Intelligence es hacer uso efectivo de los datos (activo) pero centrado en el cliente o consumidor

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• Qué es Customer Intelligence– Relación con Business Intelligence

• Cómo aprovechar Customer Intelligence– Data Mining y CI

• Oportunidades y Desafíos– Incorporando nuevas tecnologías– Ejemplo CI con Open Source

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Para qué sirve hacer CI

• Conocer y anticipar las necesidades de nuestros clientes

• Gestionar eficientemente los recursos disponibles

• Maximizar la relación Empresa-Cliente

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CI en las organizaciones

Industrias• Telecomunicaciones• Banca• Educación• Retail• RRHH• Servicios• Etc.

Oportunidades• Prospección de clientes• Identificación de valor de los

clientes• Segmentación de clientes• Fuga de clientes• Cross-selling • Upselling• NBO, próxima mejor oferta,

acción• NBA, próxima mejor acción• Patrones en el comportamiento

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CI en las organizaciones• La estrategia de Inteligencia de Clientes debe

alinearse con la estrategia de la organización y debe estar en la medida de las capacidades de ésta

• Se deben identificar los focos principales de análisis y comenzar siempre con el fin en el horizonte

• Es un proceso iterativo y cíclicoRecolectar

datos

Explorar

Insights

Evaluar y mejorar

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CI y Data Mining

Problemas

Clasificación

Regresión

Agrupamiento

Reglas de asociación

Análisis correlacional

Predictivos (supervisados)

Descriptivos

(no Supervisados)

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CI y Data Mining

• Clasificación:– Fuga sí o no de clientes– Comprará o no la oferta que deseo enviarle

• Reglas de Asociación:– Qué productos compran los clientes en conjunto?– Qué atenciones tienen un patrón?

• Agrupamiento:– Por valor – RFM– Por necesidad

• Análisis de correlación– Satisfacción vs Comportamiento

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Agrupamiento

- Clustering es un método para agrupar conjuntos de datos en grupos más pequeños y similares

- Un clúster busca agrupar datos homogéneos dentro de un clúster y heterogéneos entre clústers

Ejemplo tomado desde clases de Introducción a Data Mining Universidade do Porto

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Agrupamiento

La noción de clúster es ambigua

Ejemplo tomado desde clases de Introducción a Data Mining Universidade do Porto

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Agrupamiento

¿Qué sería una agrupación natural de estos datos?

Familia Colegio Mujeres Hombres

Segmentar es subjetivo

Ejemplo tomado desde clases de Introducción a Data Mining Universidade do Porto

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Se requieren competencias tanto Técnicas como Analíticas

• Resolución de problemas y búsqueda de soluciones

• Creatividad• Práctica y estudio constante• Preocupación en la revisión de resultados• Capacidad de síntesis• Interpretación de resultados• Ética en el manejo de datos

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• Qué es Customer Intelligence– Relación con Business Intelligence

• Cómo aprovechar Customer Intelligence– Data Mining y CI

• Oportunidades y Desafíos– Incorporando nuevas tecnologías– Ejemplo CI con Open Source

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Oportunidades y Desafíos

• Nuevas tecnologías se desarrollan día a día y es importante conectarlas con una estrategia de Inteligencia de Clientes

• CI tradicional utiliza la información transaccional disponible

• Big Data, Open Data, Text Mining, Sentiment Analysis, Social Network Analysis son un ejemplo

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Oportunidades y Desafíos

• Incoporar data desde las redes sociales como Facebook y Twitter (ejemplo twitter)

• Hacer uso de los datos abiertos, p.ej.: Censo, Casen, Presupuesto de la nación, etc.

• Portal de datos del gobierno http://datos.gob.cl/datasets

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Oportunidades y Desafíos

• Incorporar análisis de redes para identificar clientes influyentes, hacer ofertas directas y llegar a un grupo de consumidores

• Análisis de sentimiento para saber cómo hablan de mi marca, positiva o negativamente

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Algunas herramientas

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Ejemplo CI con Open Source

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MUCHAS GRACIAS

¿DUDAS?

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Links

• R Project, http://www.r-project.org/• RapidMiner Studio,

https://rapidminer.com/products/studio/• Weka,

http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html

• SugarCRM, http://www.sugarcrm.com/• OpenBravo ERP,

http://www.openbravo.com/es/