módulo sobre analytics
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Analytics Datos, relaciones, modelos, matemáticas, y mucho sentido común
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Contenidos
! Elementos iniciales: información y Big Data
! Segmentos en los 90s
! Microsegmentando en clusters
! KPIs y métricas usuales
! Reglas del negocio, scoring y modelos
! Dashboards: la visión de alto nivel
! Ajustes: Azarenka vs Sarandos
! Ejemplos recientes en la industria
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Preámbulo: definición del analytics
! No es KPIs, no es Big Data
! No es Business Intelligence (BI), no es conocimiento.
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Metodología de los KPIs
! Cuál es el foco? n Imaginar evolución del proyecto.
! Qué es lo se mide? n Construir un “tablero de comando” n “Balanced scorecard” = BSC
! Cómo se lleva a cabo? n Mediciones alineadas con la estrategia n Comunican (sotto voce) valores a seguir n A menudo se usan dimensiones
! Objetivo: culturalLlegar a una cultura n Debe funcionar sin que sea una imposición n El número no le gana al sentido común
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Analytics en medio del contexto
! No es el negocio, no es el IT, no es el presente.
! Pero para planear y ejecutar se debe entender TODO el negocio.
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Algunas métricas usuales ! MRR = ingresos mensuales
! VW = visitas al sitio web (usual en B2C)
! Leads = contactos (usual en B2B)
! Clientes totales
! Nuevos clientes
! Costo de adquisición del cliente
! Churn
! Retención
! Vida media de cliente
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Definiciones
! Conocimiento
! Data Warehouse
! Montar el Analytics
! Extraer tendencias
! Setear KPIs a medir
! El límite del Big Data
! El concepto de proxy
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Modelos: relación con CRM y data mining
! Conocimiento
! Data Warehouse
! Montar el Analytics
! Extraer tendencias
! Setear KPIs a medir
! Cross-sell
! Deep-sell
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Actividad: definamos KPIs con Murakami
! Peso
! Distancia
! Velocidad
! Resistencia
! Testeos intermedios
! Felicidad
! Alma y cuerpo
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Haciendo crecer el Analytics
! “Built, deploy, mantain”
! El rol de los “data scientists”
! Construcción de modelos: Python, PMML, KIJI
! Scoring
! Chequear input (métricas)
! Planear output (dashboards)
! Workflows
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Ámbitos previos y actuales
! Psicohistoria de Isaac Asimov
! Predicción del amor en Facebook
! Telecomunicaciones
! Cupido.org
! Retail
! Oil & Gas
! Netflix
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Ejemplo: un dashboard para VOD
18 Turnover ARPU Most performing Title of
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