jornada v data mining & business intelligence

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Jornada V Data Mining & Business Intelligence Proyecto CRM Analítico en Telecom Personal Roberto Castillo Ivanauskas Encargado de Business Analytics

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Este es un caso de exito en el cual trabaje y se presento en la Universidad Austral de Buenos Aires

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Page 1: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Jornada V Data Mining &

Business IntelligenceProyecto CRM Analítico en Telecom Personal

Roberto Castillo IvanauskasEncargado de Business Analytics

Page 2: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Agenda Mercado

Objetivos del Negocio

Cambio de Estrategia CRM

Estrategia CRM Elegida

Proyecto CRM Analítico

Solución Implementada

Beneficios del Proyecto

Lecciones Aprendidas

Page 3: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

La Empresa

Grupo Telecom

14,5 millones de clientes (∆15 %)

Market Share: 30,7%

Líder en Smartphones

Productos: Factura

Tarjeta

Abono Fijo

3.800 empleados

Page 4: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Mercado

Alta penetración Mercado saturado

Fuerte competencia Alternativas de consumo

La marca no es suficiente Reducción de la lealtad

“Churn War”

PENETRACIÓN

CRECIMIENTO

2002 - 2006

17.4% - 76.2%

TRANSICIÓN

2007 - 2008

96.6% - 100%

MADUREZ

2009 y ss.

+ 100%

Page 5: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Objetivos del Negocio

Adquirir de manera selectiva

Desarrollar el Valor a largo plazo y la Relación con los Clientes

Administrar el Ciclo de Vida de los Clientes

Fidelizar y Retener a los Clientes Valiosos

Desarrollar Nuevos Negocios

Page 6: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Cambio de Estrategia CRMMarketing Tradicional

Productos estándar

Clientes masivos

Mensajes hacia los clientes

Éxito: Adquisición de un gran volumen de clientes

Marketing 1to1

Productos y Servicios personalizados

Cliente tratado como individuo

Diálogo permanente con los clientes

Éxito: Adquisición y retención de clientes rentables de por vida

Page 7: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Estrategia CRM Elegida

QUIENES SON NUESTROS CLIENTES?

MEDIR EL VALOR DELCLIENTE.

CÓMO SE COMPORTAN?

IDENTIFICAR LAS EXPECTATIVAS DEL

CLIENTE

LLEGAR A NUESTROS CLIENTES POR EL CANAL

MÁS EFICIENTE, EN EL MOMENTO OPORTUNO

DISEÑAR OFERTAS SIMPLES, CLARAS Y

DIRECTAS PARA EL CLIENTE

IMPLEMENTAR PROCESOS y

SISTEMAS CENTRADOS EN EL

CLIENTE

GESTIONAR LAS EXPERIENCIAS DEL

CLIENTEInteractuar

Diferenciar

Identificar

Personalizar

Page 8: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Estrategia CRM Elegida

Identificar

Segmentación

Interactuar

Personalizar

CRM OPERATIVO

CRM ANALITICO

Diferenciar

Page 9: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Proyecto CRM Analítico

Campaign Management

SegmentacionesCustomer Retention Cross Sell Up Sell

Page 10: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Solución Implementada

CRM Analítico CRM Operativo

email

Web

Mailing

SAT

SMS

Call Center

DATAWAREHOUSECampaign

Management

Inte

ractuar

Diferenciar

Ide

nti

fica

r

Personalizar

Data Mining

Customer Retention

Segmentación

Cross Sell & Up Sell

Análisis & Profiling

OL

AP

ModelosAnalíticos

Enterprise

Guide

Sistemas

Operacionales

OSS

BSS

CDR’s

Page 11: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Campaign Management

Base centralizada de campañas

Herramientas de Profiling y Estadísticas

Interfaz gráfica y user friendly

Campañas multi-canal y multi-etapas

Medición de resultados

Cliente

Target

Definición de la

Oferta

Diseño de la

Campaña

Ejecución y Acompaña

miento

Análisis de Retorno

Page 12: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Campaign Management

DWH

Profiling &

Segmentación

CAMPAÑASRESPUESTAS

GRUPO CONTROL

FOTO CLIENTES

TARGET

EVENTOS

CONTACTOS YRESPUESTAS

TARGET

% CONTACTO% RESPUESTASEX-ANTE / EX-POST

CONTACTOS YRESPUESTAS

DATA MININGSEGMENTOS y SCORES

Page 13: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Campaign Management

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

800

CAMPAÑAS… INTENTOS DE CONTACTO…

Adecuación de la

oferta

Utilización plena

SAS Campaign

Management

• Unificación y Centralización de

los Canales

• Mejora de targets

Implementación de

Modelos de Data Mining

– Incremento del

volumen de campañas

Ampliación de la capacidad de los

canales

Page 14: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Data Mining

DWH

SAS Enterprise Miner

DATOS HISTÓRICOSVARIABLE TARGET

SCORE

FOTO CLIENTES

MODELO PREDICTIVO

DATOS ACTUALES

CAMPAING

MANAGEMENT

SCORE

Segmentaciones Customer Retention Cross Sell Up Sell

Entrenamiento

Puntuación

Page 15: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Segmentaciones

Regularidad de Recarga

Día

s e

ntr

eR

eca

rga

Recargas Frecuente

Recargas Usual

Recargas Regular

Recargas Muy Poco

•Dirigidas

Juegos

SMS

Datos

Aplicaciones

Voz

•No Dirigidas

Page 16: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Customer Retention

Churn score

Top scoring churners

Tasa de contacto del canal

Oferta

Timming

Beneficios:

Proactividad

Clientes retenidos

Costos por cliente retenido

La tasa de churn de los no contactados casi duplica a la de los designados para la campaña !!

Page 17: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Cross Sell Up Sell

Gamer Trivias Música

Navegador por Placa 3G

Adquisición de una Placa 3G /

Netbook SmartPhones

Adquisición Inicial (Venta) o Cater hacia

Blackberry o terminales con

Windows Mobile

Migraciones

de Producto

CROSS SELL

Ofrecer a un cliente productos o servicios adicionales o complementarios que pueden ser de su interés.

UP SELL

Ofrecer productos o servicios de costo y características superiores a los que el cliente ya posee.

Aumentar la frecuencia con la cual el cliente ya consume un producto o servicio en el presente.

Page 18: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Beneficios del ProyectoOrganización

Foco: Equipos de marketing y IT dedicados

Procesos & tecnología

Industrialización

Automatización

Centralización de la información

Monitoreo y control

Negocios

Reducción del Churn

Aumento del Revenue

Page 19: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Lecciones Aprendidas Objetivos claros y compartidos

Apoyo de las Direcciones

Apoyo metodológico

Integración Marketing y IT

Foco: equipos dedicados (Mkt & IT)

Repositorio de datos sólido y consistente (Datawarehouse)

Adecuar la capacidad de los sistemas

Page 20: Jornada V Data Mining & Business Intelligence

Muchas [email protected]