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7 consejos de Algar Tech para aumentar las ventas, satisfacción y fidelidad de clientes con Big Data
Danilo Nato – Arquitectura de Soluciones
DATABIG
“Para algunos investigadores, Big
Data es tan revolucionario en la vida humana,
como el descubrimiento del fuego o el inicio de
la agricultura.”
Edición disponible en veja.abril.com.br/acervodigital
“En la economía industrial, el
petróleo es el oro negro. En la economía del
futuro, el oro es el dato.”
Relevancia de Big Data
La historia de las
tecnologías en torno al
BIG DATA
AN
TIG
ON
OV
O
BIG DATA
Estadística
Machine Learning
Data Mining Text MiningOptimizació
n
BUSINESS ANALYTICS
In-memory
Hadoop
Big Data: Antiguo o Nuevo?
PRINCIPIOS BIG DATA (3V´S)VELOCIDAD DE LOS DATOS
VOLÚMEN DE LOS DATOS
VARIEDADE DE LOS DATOS
RESULTAD
OS
AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS
INDICADORES PARA LA DECISIÓN
NUEVOS INSIGHTS
SISTEMASETL
ExtractTransform
Load
Data WareHouse
Estructurando Datos
Sistema 2
Sistema 1
ETL
ExtractTransformLoad
StageArea
Producción
Sistema 3
Sistema 2
Sistema 1
Copia
Visión y Big Data
Sistemas Transaccionales
Data Warehouse
Entrega por Ciclos(2 a 4 semanas cada
ciclo)
Entrega por Ciclos(Período depende de la
complejidad de las visiones)
-QlikView-Tableau-SpotFire
-Múltiples Modelos Predictivos;-Tratamiento de Datos - Semi-Automático;-Optimización de metadatos de modelos;-Dashboard de Gestión;-Entrega de Contenido;
Planillas Planillas
Datos de Texto
Business Intelligence/ BIG DATA
Elaboração: Inteligência Algar Tech
Web Data Web Data
Sistema 3
Arquitectura de un Data WareHouse
Herramientas Data View
1. Conquiste nuevos clientes a través de las redes sociales
(Web Analytics)
Caso 1
Hacer Encuesta70 % de Asertividad
30 % de AsertividadANTES
DESPUÉS
Caso 2
Algún tiempo DESPUES....
WEB ANALYTICS SE TRATA DE LA EXTRACCIÓN DE DATOS DESESTRUCTURADOS RELACIONADOS CON LA INTERNET COMO BLOGS, WEBSITES, REDES SOCIALES, A TRAVÉS DE PROCESOS PARA EL MANEJO Y ESTANDARIZACIÓN CON EL OBJETIVO DE ESTRUTURAR Y APLICAR MODELOS ESTADÍSTICOS PARA PREVEER ACCIÓNES O ACTUAR PROACTIVAMENTE.
(Web Analytics)
Más de 1,35 billones
Más de 500 millones
Fonte: Tech Mundo
Más de 89 millones
Más de 41,2 millones
Fonte: Tech Mundo
DATOS
DATAFICATION
Preferences (preferencia)
Pricing (precio)
Places (Lugares)
People (Personas)
Brand Metions
Intention/ Action
Apps
Rates
Price or cost mentions
Location -Check-in
BIO
Personalidad
4 P’s
Que consumen
Cuáles son los lugares que mas frecuentan
Cuales canales de TV ven
Cuales son sus marcas preferidas
Cual es la percepción sobre los precios de determinada marca/producto
El rasgo de la personalidad de quien menciona o disfruta de determinada marca
IMAGINE SE FUESE POSIBLE CONOECER A LOS CLIENTES DE SU COMPETENCIA DE ESA FORMA?
2. Conozca quienes son los clientes que tuvieron buenas y malas experiencias, y que se manifestaron a
través de las redes sociales (Web Analytics)
Tipos de Clientes
Promotores de la marca/ producto
Detractores
“Son aquellos que mencionan y promueven su marca o su producto para amigos, resaltando su diferencial y cuan satisfactorio es para su cliente.”
“Son aquellos que divulgan las fallas de manera negativa, le hablan mal de la marca a los demás clientes, mencionan defectos y experiencias negativas mal gestionadas.”
Y si fuese posible identificar de forma rápida y actuar de acuerdo a cada perfil de cliente?
•Apoyarse y comunicar de manera proactiva con los promotores, buscando aumentar sus ventas mediante el aumento de nuevos clientes.
• Tener una visión de extremo a extremo con el fin de convertir a través de acciones de retención personalizadas al entender la experiencia del consumidor y el porque del evento ocurrido.
“Con aplicaciones analíticas se hace imposible consolidar ese tipo de datos, aplicados a los procedimientos de procesamiento de datos y reglas
de negocio personalizadas, dando como resultado una visión única, atención personalizada y una optima relación con su cliente.”
Cliente Produto Mídia Atributo ....
Thiago Servicio Facebook Promotor .....
3. Combine datos relevantes de las redes sociales (Web Analytics) con datos internos para anticiparse a
las acciones.
ALMACENARcada movimiento
MEJORAR el enfoque del cliente
Conocer socialmente a los CLIENTES
ENRIQUECIMIENTO de datos
Nuevos Insights Nuevas Estratégias
REDES SOCIALES nos pueden proporcionar información como:
Que consumen
Cuáles son los lugares que mas frecuentan
Cuales canales de TV ven
Cuales son sus marcas preferidas
Cual es la percepción sobre los precios de determinada marca/producto
El rasgo de la personalidad de quien menciona o disfruta de determinada marca
SISTEMAS
DATOS SISTEMÁTICOS nos pueden proporcionar información como:
Quienes son
Cuanto compran
Que compran
Satisfacción/ Reclamos
Índices de contactos
Motivo de sus contactos
Donde viven
SISTEMAS
WEB ANALYTICS
4. Conozca analíticamente cada cliente de su base de datos, de forma impactante y asertiva.
Tasa de cancelación
Optimización de la Operación
Cross-sell Up-Sell
Credit Scoring
Detección de Fraudes
Análisis de sentimiento
Campañas
Segmentación
Geo procesamiento
Adquisición de clientes
Reglas de relacionamiento
ETL
ExtractTransformLoad
Sistema 3
Sistema 2
Sistema 1
Planillas
Web Data
CED – Customer Experience Data Base
Buenos días!En que le
puedo ayudar?
Me gustaría cancelar .
Cuál es el motivo señor?
Muy caro.
Me informe su CC señor?
000.123.456
Un momento por favor!
Señor, tenemos una oferta del 10% de
descuento?
Le gostaria tomarla?
Brasil yAmérica Latina
OBJETIVO!
5. Adicione datos secundarios para conocer los puntos a ser estudiados para un crecimiento exponencial.
“El crecimiento de las empresas debe estar conectado a los datos relevantes para una definición lógica y asertiva de la estrategia, para eso se cuenta con fuentes secundarias.”
Sistemas automáticos en punto-de-venta
Datos comparados
Bancos de datos de otras empresas
Datos de censos económicos y poblaciones
Organizaciones
Asociaciones de clase
Paneles realizados por institutos de investigación
“Analizar y obtener insights combinados con datos transaccionales que ayuden aumentar de forma exponencial el crecimiento de las organizaciones.”
6. Tenga un gobierno de los datos y aplicaciones analíticas que sean ejecutadas automáticamente.
Customer Experience powered by Big Data
7. Influencie el mercado proactivamente, previendo acciones de clientes, prospects.
Big Data ayudando a las Empresas en todas las etapas!
ReconquistaSegmentación
de Mercado
PúblicoObjetivo
Personalización del Mensaje
Optimizaciónde Precio
Paquete deProductos
Cross-sell
Up-sell
Diferenciaciónde Servicios
Adqu
irir
Crecer
Retener
Análisis de sensibilidad personalizada
Identificación de variables
Identificación de prospectos
Agrupación estratégica de segmentos
Prever Lifetime Value
Estimar rentabilidad
Modelo de uso probable
Modelo de oferta de aceptación
Combinación de productos ofrecidos
Como lo hacemos
1. Entendemos a nuestros clientes
2. Recolectamos datos
4. Tratamos los datos
3. Unificamos los datos
6. Establecemos modelos
estadísticos
5. Exploramos los datos
7. Prevemos resultados
10. Distribuimos información
8. Automatizamos el proceso analítico
9. Generamos información
11. Fomentamos la
inteligencia
12. Reducimos los costes
13. Mejoramos las ventas
Analytics Hadoop Optimización In-memory DB Data Viz
PREPARAÇÃOMODELAGEM GESTÃO WEBSERVICES
Tecnologías
Que es BIG DATA para Algar Tech?
Software
Hardware
Personas
Metodología
Data MiningHadoop
In-memoryOptimización Redes Sociales
Datos no estructurados
Data Visualization
Portafolio de Servicios
NEGOCIOS DIGITALES
GEXP – GESTIÓN DE LA EXPERIENCIA DEL CLIENTEGESTIÓN DE MOVILIDAD - BYOD
Cliente
Automatización
Redes Sociales
CED
Base de Datos Big Data
Dashboard – Redes Sociales
Previsiones
Dashboard de Negocio
Infraestrutura de TIC
Servicios Administrados
Aplicaciones de Negocio
Interacción multicanal
Empresa Algar Tech Cliente
Bases Externas
Macro Entrega – Algar Tech
