We speak analytics CLIPPING DE PRENSA. ACCENTURE-Executive Forum

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15 octubre 2013
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We speak analytics CLIPPING DE PRENSA. ACCENTURE-Executive Forum

  1. 1. Cobertura de Prensa JORNADAS WE SPEAK ANALYTICS 15 de octubre de 2013
  2. 2. La Agencia Tributaria utiliza el marketing para hacer frente al fraude fiscal Profesionales de agencias y empresas se han reunido en Torre Espacio para hablar del uso de métricas y la gestión del big data en los negocios. Pero „We speak analytics‟ ha contado no sólo con case studies de compañías privadas, sino también con la presencia de la Agencia Estatal de Administración Tributaria, que a través del uso de métricas logra combatir el fraude fiscal. En „We speak analytics‟, evento organizado por Accenture y Executive Forum España, José Borja Tomé, subdirector general de Tecnologías de Análisis de la Información en la Agencia Tributaria, ha participado al mismo nivel que José Manuel Narciso (director de CRM de Bankia), Jose Luis Flórez (responsable global de Big Data Analytics de Accenture), José Manuel Redondo (director de marketing digital de El Corte Inglés) y Mathias Knippenberg (Business and Systems Integration Consultant de Accenture US). La jornada ha puesto de manifiesto que la Agencia Tributaria usa un tipo de herramientas que suele ser utilizado en el mundo del marketing. La segmentación y el cruce de variables permiten identificar a sujetos que evaden impuestos. José Borja Tomé afirma que la AEAT utiliza el ‘análisis de información para la lucha contra el fraude fiscal’ en un contexto en el que el fin a veces ‘no es ya no pagar sino buscar que la Agencia Tributaria me dé dinero’.
  3. 3. El uso del marketing en la Agencia Tributaria ha obtenido un elevado ROI: cada año en la lucha contra el fraude se recauda un 10% más que en el anterior, cifra que supone 10.000 millones de euros. El subdirector matiza que esto es posible ‘a pesar de la reducción de plantilla’ y debido a ‘mejores sistemas’, ‘pese a que la actividad económica está disminuyendo’. Pese a los éxitos, el camino no es fácil. Tomé señala la dificultad de elaborar sistemas ya que ‘las operaciones son heterogéneas’ y comprenden conceptos distintos como rentas, sociedades, IVA y devoluciones. Además, nuestras variables se cruzan con las de otras personas ya que en „transacciones‟ damos „información sobre un segundo‟ y ahí se puede ver si ese ciudadano dice también de sí mismo lo que afirmamos sobre ellos. Los sistemas de control de la Agencia Tributaria se dividen en „extensivos‟, que suponen un análisis automatizado para el conjunto de contribuyentes (como en la renta), e „intensivos‟, donde ‘se selecciona a los que son más probables de hacer fraude’ y ‘cumplen condiciones que se consideran más favorables a que se cometan los peores fraudes’. La última forma comprende acciones como ‘ir al lugar y ver trabajadores’. El uso de sistemas de análisis de la AEAT se ha ido intensificando desde 2008 ‘pero últimamente más’ ya que ‘cada vez tenemos más datos, la realidad es más compleja y la tecnología cada vez permite más’. Zújar, tras una primera versión en 1993, ha permitido a la Agencia elaborar un excell con 173 conceptos con datos de los ciudadanos como „inmuebles‟, „vehículos‟, „relaciones‟ y „transacciones‟. ‘Esa información’ de Zújar ‘se carga y se cruza con las facturas’ de los contribuyentes mediante el programa Prometeo. Esto permite, por ejemplo, ver si hay diferencias, entre el IVA que declaró un ciudadano y el que se le imputó. Para casos en los que el contribuyente no quiera colaborar, el programa Buscón analiza la información contenida en discos duras y papeles, que será devuelta al usuario de forma ordenada a través de un generador de informes. Si la Agencia decide compartir la información analizada con alguna entidad puede utilizar, de manera responsable y controlada, Genio, que define los intercambios de datos. Por último, la AEAT cuenta con Teseo para observar las relaciones existentes entre los contribuyentes, a modo de mapa de red social.
  4. 4. J.M. Redondo (El Corte Inglés) en #speakanalytics: “Cada vez es más importante que negocio y tecnología vayan de la mano” José Manuel Redondo, director de marketing digital de El Corte Inglés ha participado también en el evento de Accenture ”We Speak Analytics” con la ponencia “Digital Analytics” en la que ha explicado qué avances se están produciendo dentro del mundo analítico. Ha comenzado hablando del cambio que hemos sufrido ya que ”venimos de un mundo tremendamente sencillo, teníamos un usuario, unos sitios webs y un servidor”, ha explicado. Datos como que el 90% eran ordenadores de mesa o que el sistema operativo por excelencia para el 99% era Explorer son un ejemplo de esta sencillez. Además, ”nos conectábamos desde un solo punto de conexión y podías decir que una cookie era un usuario” ha asegurado Redondo. “En esa conexión recogía la analítica el JS y de ahí se generaba el output de datos y el cliente era más de negocio que de sistemas”, ha explicado. Para explicar el cambio sufrido Redondo afirmó que “el 45% de las transacciones ocurren desde un dispositivo móvil”. Además, también ha dicho que las tabletas se han convertido en algo fundamental para la experiencia del usuario. Esto ha provocado que se “añadan puntos de interacción a la tienda, la interacción del usuario con dispositivos y servicios conectados”. Y no solo se refería a los dispositivos como tabletas o smartphones si no que “cada vez hay más objetos que generan interacciones”, como las instalaciones de las aseguradoras en algunos vehículos para conocer más datos sobre la conducción. Redondo no podía obviar el big data, por lo que ha dicho respecto a éste que “si cada una de las interacciones generan datos, empezamos a tener volúmenes inmensos de información”. Pero para el director de marketing digital de El Corte Inglés hay que saber por donde empezar. “Necesitamos métricas que permitan medir el impacto en nuestros objetivos”. “Cada sistema de medición tiene que estar orientado a las particularidades de cada negocio” ha insistido. “Para conseguir esto hay que diseñar una correcta implementación” ha afirmado. “La propia naturaleza de la web ha ido cambiando. Cada vez es más importante que el negocio y la tecnología vayan de la mano”.
  5. 5. Ampliar la mirada es otro de los aspectos importantes para adaptarnos a estos cambios producidos ya que “cada usuario es un repositorio con datos”. Ahora además de la identificación del aparato desde el que se realiza la compra también se pueden obtener otros como los datos de navegación, datos sociodemográficos y los datos de compra. El cambio es enorme ya que en la analítica tradicional solo se sabía que alguien había comprado desde algún sitio “ahora queremos saber quién lo ha comprado y si ha comprado desde distintos dispositivos”. Además hay que tener una “visión completa del negocio”. No todo acaba en el mundo digital tras la compra. “Ese producto tiene que llegar en forma y en tiempo. Hasta que eso no ocurre no hemos cerrado la experiencia”, ha asegurado. Para finalizar, en cuanto al tipo de métricas que “debemos tener”, tanto en su empresa como generar son las que consigan “que nos conozcan, que sean activos, retenerlos, monetizar sus visitias y que nos recomienden”. M. Knippenberg (Accenture) en #speakanalytics: “Hay que recomendar el producto adecuado en el momento y al consumidor adecuado” Continuando con la jornada centrada en analítica y big data que Accenture ha organizado hoy en la Torre Espacio de Madrid, “We Speak Analytics”, el analista y consultor estadounidense de Accenture, Matt Knippenberg, ha asegurado al inicio de su ponencia, “Analítica para los grandes establecimientos en EE.UU.” que hay que terminar con la plataforma que usa información histórica sobre el comportamiento de los consumidores “a favor de las nuevas tendencias como el big data para mejorar la experiencia del usuario a través de la obtención de información de su compra”. Knieppenberg ha destacado algunos puntos que considera más importantes, como las nuevas ventas, el conocimiento del consumidor, la nueva generación de CRM, la monetización de los datos, la satisfacción, la tasa de conversión o la integración on/off, sobre la que ha asegurado que hay que “conocer dónde está la gente online y off line pero dando una experiencia única y común”. Otros aspectos que considera claves son la lealtad y las redes sociales, asegurando que “nos encontramos en la era digital, todo lo digital tiene que estar presente en nuestro contacto con el cliente” “Hay que ir a las tiendas físicas”, ha dicho Knippenberg, como consejo para conocer a la competencia. También ha explicado que hay que conocer los cambios y adaptarse a ellos. “Ha habido muchos como por ejemplo más de 30 visitas a la web en un día”.
  6. 6. La misión del retailer, explicó Knippenberg, es “descubrir al consumidor. Qué y cómo compran”. Y es que, ha insistido, “el conocimiento del cliente es clave”. ”Los clientes quieren una conversación uno a uno y personalización en los canales digitales y en interacciones cara a cara”, ha explicado. Y en este sentido es muy importante tener en cuenta la experiencia del cliente y combinarla con la empresa “en todos los puntos de contacto con el consumidor”. “Si el cliente gana la compañía gana”, concluyó. J.L. Flórez (Accenture) en #speakanalytics: “El paradigma tradicional del análisis ha cambiado. No solo el contenido cambia, también la estructura” José Luis Flórez, socio de Accenture, ha compartido hoy su visión sobre cómo entiende que es el mercado y qué papel juega en él el big data, durante la celebración del “We Speak Analytics” con una ponencia llamada “Big Data Analitycs”. Flórez ha querido insistir en que “hablar de big data en términos de volumen no tiene sentido. Seguro que lo que manejamos ahora dentro de 4 años será pobre”. Además, ha admitido que “el paradigma tradicional del análisis ha cambiado”. Hace unos años ““los contenidos eran dinámicos, pero las estructuras eran limitadas. Sin embargo en el contexto actual, no sólo el contenido cambia, sino también la estructura que ahora es fluida y cambia constantemente”. Para explicarlo ha usado la web como punto de partida de un ejemplo claro. En cuanto al objetivo del big data ha asegurado que “el big data analytics pretende responder a lo que sé y lo que no sé”. Aunque ha querido insistir en que “es mucho más lo que no sé que no sé”, por lo que considera importante insistir en este aspecto. “Esto es lo que genera un cambio trascendental que afecta a la forma de la que se hace análisis en las organizaciones”. También ha admitido que actualmente el modelo ha cambiado tanto que “se requieren una capacitaciones muy distintas a las anteriores”. Actualmente “diferenciamos dos objetivos principales: la automatización del aprendizaje y el conocimiento y el descubrimiento”. En estas dos fases u objetivos “se está hablando mucho de la visualización”. Según Flórez, dentro del descubrimiento hay varias fases como el filtrado, tagging, modeling,
  7. 7. profiling, “que consiste en explicar porqué pasa así” y , la parte del testado. “Este bucle nos ha permitido identificar un nuevo conocimiento acerca de lo que está sucediendo y cuando lo tengo, tengo que enriquecerme con este conocimiento”, por eso “ambas fases se retroalimentan”. En cuanto a la automatización, ha asegurado que “puede ser menos exigente que la primera”, mientras que los datos “para mi negocio, dependen de lo específicos que sean. En función de cómo sea mi negocio, la información será de un tipo o de otra” ha dicho. Por último, ha querido destacar las 3 ventajas del big data analytics: velocidad de datos, predicción a escala y la perspectiva social.

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