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Las 5Vs de Big Data en aerolíneas Madrid 28 de Mayo de2015

Dimitris Bountolos Director de Experiencia de Cliente

Nuestro modelo de negocio cuenta con mas de 40 puntos de contacto con el cliente

Aterrizo Entro en avión

Me siento

Espero despegue

Despego VUELO

Como Disfruto Descanso Turbulencia Espero

aterrizaje

Alternativas de transporte

Comparo viajes Inicio contratación

Incidencias en compra

Completo la compra

Pago

Preparo viaje

Check in Me desplazo a aeropuerto

Facturo equipaje

SALIDA Paso por seguridad

Busco embarque

Incidencias en v uelo

Conecto con destino

Espero a nuevo embarque

Recojo equipaje

Salgo del aeropuerto

LLEGADA Me desplazo a mi destino

Disfruto de mi destino

Incidencias en equipaje

Pago conjunto

Factura Oferta Fidelización

ENTRE VUELOS Entre viajes

Espero

Embarco

Información de consumo

1ª Jornada de la Dirección de Atención al Cliente : Gas Natural

Las 5Vs de Big Data en aerolíneas

No solamente operamos un modelo de negocio intenso en puntos de contacto, lo hacemos en cientos de países de manera simultanea

La batalla por la diferenciación, por la creación de valor es una obsesión…


Explotar el poder del “yo” a través de interacciones “on-demand” requiere tratar infinidad de datos


Es necesario un análisis dinámico de una realidad en continuo cambio


¿xxxxxxx


Big Data Definition

“R. Magoulas” When the

size of the data becomes

part of the problem


El valor a capturar existe pero la capacidad de capturarlo requiere una visión integrada de la oportunidad, de los medios y la estrategia


Vivimos en medio de una revolución de oportunidades parcialmente incorporadas al negocio de un modo tangible


La visión de Silos de una empresa tambien puede llegar al Big Data


A veces ni siquiera hay silos, simplemente no se sabe lo que hay…


Velocidad Volumen Variedad

Sensores

Logs

Bases de Datos

Docs

Media

Business Apps

Social Media

Web Pública

Archivos

No siempre hemos tenido en cuenta la importancia de la veracidad y el valor de la información 5 Vs mejor que 3 Vs


Volumen Velocidad Variedad

Valor Veracidad

El volumen de datos relacionados con los los mas de 8 millones de clientes…..


> 6 millones de clientes Iberia Plus

> Dos millones de usuarios en redes sociales


Nuestros motores, una fuente masiva de información en tiempo real

Estructurar la información, vectorizar las conversaciones…


•  Extracción por atributos

•  Por vectores •  Agregada •  Individualizada •  Por patrones •  Por modelos

predictivos •  …

¿Podemos usar algoritmos de Meetic para el social seating ?


El ocio les une… El trabajo les separa El descanso les puede

La asignación automática de los asientos por defecto teniendo en cuenta afinidades puede cambiarte la experiencia de volar…..

Identificar quien es el leader de un grupo que ni siquiera sabíamos que era un grupo…..


La velocidad en el uso de la información una variable que no debe obsesionarnos…


Bajas velocidades y diferentes fuentes de información pueden requerir del Big Data


Patrones lentos pero masivos

Visualización agregada

Enriquecimiento

Las tendencias masiva aún con baja velocidad aportan dinámicas sobre las que capturar un valor invisible a nuestro alcance

Tratar las ubicaciones de tus contactos profesionales y cruzarlo con la puntualidad….


Contactos de Linkedin en cada

ubicación

De los valores a la toma de decisiones…..


NO ES UN PROBLEMA DE DATOS E INFAESTRUCTURA


REQUIERE DE LA TRANSFORMACIÓN

DEL NEGOCIO

ES UN MODELO DE CAMBIO CONTINUO

REQUIERE DE GRANDES

DECISIONES


Asientos Precios

Elasticidades Demanda Rutas Puntos de Venta

Acilliaries Comericalización

….

Registro Único Demografía Ubicación

Historia Viaje Preferencias

Actividades Off.

Uso de equipos Tiempo en

parking Maletas

facturadas Pesos

Volúmenes

Plan de Vuelos Consumo de Fuel

Pesos Tiempos de

rodaje Tiempos de

vuelo Rcursos

Reservas y Transacciones

Fidelización y Personalización

Operaciones aeroportuarias

Operaciones en vuelos

Información de Soporte: Climatología, flota, ingresos, redes sociales…

Las aerolíneas estamos trabajando en 5 ejes el desarrollo del Big Data


Diseño de la infaestructura Análisis predictivos

Inteligencia de Negocio Conexión de los Datos

Etapas de un modelo Big Data

Para desarrollar un modelo de implantación efectivo es necesario incorporar perfiles técnicos y funcionales


El reto del Big Data no debe abordarse solo con un foco tecnológico/plataformas


Creación de INSIGHTS

Donde pueden usarse los INSIGHTS

Delivery de los INSIGHTS

El Cliente

Estructurar en todas las áreas un modelo de trabajo en tres etapas


Diseño dinámico de la oferta Datos de Clientes Productos

Reglas de Asignación

Ofertas Cruzadas

Modelo Omnichannel de asignación

Web Móvil Agencia Call Center

La oferta y la demanda hoy interseccionan de un modo dinámico..

•  Los modelos predictivos basados en plataformas / soluciones Big Data en un entorno omnicanal tienen capacidad de dinamizar y paquetizar la oferta de productos y servicios en tiempo real consiguiendo:

•  Mayor Conversión •  Mayor Ingreso medio •  Menos Abandono •  Mayor recomendación


Los modelos de captura de valor a través del Big Data en aerolíneas también deben ser Lean y Agile

•  Sistematizar la aproximación al problema /oportunidad

•  Diseccionar las etapas y desplegar soluciones por fases

•  Garantizar plataformas escalables , serviciables

•  Garantizar una correcta imputación de los costes generados y de los beneficios obtenidos


Datos

Análisis

Software

Procesos

Estrategia

Puntuación General

Gente

Promoción Espacio Precio Compra Disponibilidad Medios Ranking

El cruce de los requisitos y las áreas de implementación del Big Data nos deben aportar las líneas prioritarias de trabajo


•  El Big Data ofrece beneficios importantes para todas las compañías del sector transporte: •  Mejora de la toma de decisiones •  Nuevos productos y servicios •  Mejora de las relaciones

interpersonales •  Mas y mas económico

procesamiento de información •  Ciclos de análisis mas rápidos /

cortos

•  Los retos aún están por abordar de cara a capturar todo el potencial •  Creación de fuentes integradas de

datos •  Trabajar en entornos tecnológicos

híbridos y diseñar transiciones a la medida

•  Mejorar los perfiles y competencias de los responsables de los departamentos y sus equipos

•  Desarrollar cambios sostenidos que reinventen y generen una ventaja competitiva

•  Recomendaciones para acelerar la captura de valor: •  Investigar sobre el Big Data, enmarcarlo como un eje estratégico, analiza el

factor tecnológico siendo consciente de los procesos donde conviven diferentes soluciones, trabaja con partners de experiencia

Beneficios , Retos y Recomendaciones a la hora de abordar el ecosistema del Big Data en una aerolínea/gran empresa

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Antes del maratón Después del maratón

VB informativo

Obsequio a bordo

Redes Sociales

VB emotivo

Email informativo Email felicitación

Saludo Personal

Contact Center Aeropuerto


Ejemplo de una interacción transversal online y offline muy personalizada de un grupo de interés a través de un análisis

previo basado en el Big Data : Maratón de NY -2014

Conseguir a través del Big Data susurros masivos de recomendación Las 5Vs de Big Data en aerolíneas

Muchas Gracias

Dimitris Bountolos Director de Experiencia de Cliente e-mail: [email protected] Twitter: @dimitrisbm

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