data day - perdiendo dinero con analytics
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Perdiendo Dinerocon Analytics
Amigos y enemigos de la rentabilidad en los proyectos
analíticos1
Inversiones
Vida promedio de analista en empresa X:
9m
Y no podemos hacer análisis que vemos en las noticias.
El modelo fue el mismo tras un año
de data-‐warehousing.
Lock In
Value Pricing
¿Computadora Personal? � Incompatibilidades: 10 y 75%
¿Laptop? à 40% más cara si es de tipo empresarial.
Pasamos del software AAA al BBB:
• Modelos mejoraron X% su ROI.
• Se producían N estudios al mes y ahora subimos a M.
• No podíamos hacer modelos ZZZ y ahora ya los tenemos.
Enemigos del valor.
Un analista fue a un curso de AAA:
• Sus modelos mejoraron.
• Es más veloz.
• Hizo un modelo nuevo.
Point and Click
Perspectiva delproveedor
Datos Uso
Contratamos analista experto y pudimos:
• Lanzar familias de estudios nuevos.
• Anticipar necesidades y hallar más aplicaciones.
• Entrenar al equipo de casa.
Vocacióndiferente
Crisis académica
Sobreestimarconsulta externa
Documentamos actividades del área-‐cliente y:
• El analista formó mejores métricas.
• Hicimos análisis oportunos acorde al flujo de trabajo.
• Las responsabilidades son precisas.
Sin flujos de trabajo
Sin controlde calidad
Recopilamos información mediante sensores:
• Sabemos cuando el cliente viene y no compra.
• Registramos clientes únicos, aún cuando no nos lo dice.
Caducidad deinformación
Retrasos
Las actividades quedan registradas y descritas:
• Los datos son fiel reflejo del negocio.
• El cliente se interesa por corregir y actualizar su información.
• Podemos ver, decidir y actuar en tiempo real.
Capturamanual
Auditabilidad
Juntas sindocumentos
Proyecto perfecto: campañas marketing
Contactos 10,000
Utilidad 2,000
Costo 20
Incremento % 10
Semanas 2
1,700,0006%
94%
Proyecto perfecto: recommendersystem
Contactos 30
Utilidad 500
Incremento % 25
Semanas 4
3,550,0006%
94%
Proyecto perfecto: prevención de fraude
Proporción 20,000
Transacciones diarias [K] 3,500
Importe 700 90%
Detección incremental % 10
Semanas 8
4,071,25010%
¿Qué pérdida anual se puede
alcanzar?• Plataforma / cursos equivocados:
• Provocó lock-‐in, y hay que migrar un año de programas.• MXN 400k
• Colocó más componentes que los que realmente usamos.• MXN 18M
• No podemos hacer los estudios que vemos en libros, revistas.• MXN 20M
Plataforma: M MXN 18.
¿Qué pérdida anual se puede
alcanzar?• Fallas en equipo analista:
• Sus estimaciones de ganancia no son alcanzadas en la práctica.• MXN 2M
• No inician o tardan mucho en hacer análisis.• MXN 20M
• Se requirió más tiempo de consulta externa.• MXN 400k
Plataforma: M MXN 18.
Analistas: M MXN 20.
¿Qué pérdida anual se puede
alcanzar?• Fallas en definición del negocio:
• Se entregó el análisis, pero el equipo receptor no sabía cómo aprovecharlo.• MXN 16M
• La caducidad de datos añadió un factor de merma.• MXN 2M
Plataforma: M MXN 18.
Analistas: M MXN 20.
Negocio: M MXN 16.
¿Qué podemos hacer?
• Prototipos
• Prueba la utilidad para el negocio.
• Cómo entregar el resultado.
• Evita Lock-‐In: pego a estándares.
• Mejora Value Pricing: mejor posición.
¿Qué podemos hacer?
• Mediciones incrementales.
• Identifican dónde crecer la inversión y dónde dejar de perder.
• Atraen interés a través de rendimientos claros.
• Prototipos
¿Qué podemos hacer?
• Invertir en capacidades.
• Entrenamiento acorde a plan de trabajo, no acorde a herramienta.
• Consulta combinada con entrenamiento.
• Prototipos• Mediciones
incrementales
¿Qué podemos hacer?
• Prototipos• Mediciones
incrementales• Invertir en
capacidades
MitosReduce empleos
• La optimización conserva negocios en México.• Call center.• Manufactura.• Análisis.• Turismo.
Reduce empleos
• Optimización sólo es una función; también hay estrategia y perfilado.• Ventas y Marketing.• Prevención de fraude.• Evasión.
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•
Contacto
• IPE SA de CVSan Francisco 1626-801, Colonia Del Valle, México DF.Teléfono: 5534 8086 al 89.ipe.mx
• José Antonio Padrós EscalanteDirector de Servicios Analíticos.MSc. Advanced Computer [email protected]@ipe.mx
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