Este documento describe cómo las empresas pueden obtener ganancias mediante el análisis de grandes cantidades de datos de clientes. Se menciona que al analizar los hábitos de compra y la mezcla de 25 productos adquiridos por los clientes en diferentes meses, se pueden identificar indicadores para acciones de marketing específicas. También se discute el concepto de Big Data y cómo involucra grandes volúmenes de datos complejos que deben analizarse rápidamente.

1. Querétaro, México 27/01/2014

2. BIG DATA: Información que genera ganancias.

4. Más de 25 productos diferentes…
En los hábitos de compra de ciertas clientes…

5. Si lo adquieren en Marzo
De esta variedad de productos, si se nota que adquieren
cierta mezcla de esos 25 productos, estos son indicadores de…

6. Agosto

7. De ese comportamiento se detonan acciones de marketing específicas

8. BIGDATA
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¿QUÉ SE DICE QUE ÉS BIGDATA?

9. El propósito de la minería de datos es convertir datos en conocimiento. Aquí aplica en su
totalidad la frase: “Información es poder”. Lo que con todo ello se intenta extraer es
información o conocimiento que sea:
• Válido.
• Novedoso: que aporte algo nuevo.
• Potencialmente útil: debe derivar hacia la toma de decisiones de actuación.
• Comprensible para el usuario: el operador que va a analizar la información o el decisor.
Big Data no es más que un derivado de todos estos conceptos anteriores, uniendo a lo
anterior tres conceptos básicos:
• Volumen de datos: de un tamaño más que considerable
• Complejidad de los datos: en cuanto a su dificultad de tratamiento, lo que denomina
"datos desestructurados" (p.e. imágenes, vídeo, texto)
• Velocidad de análisis, explotación y decisión: siendo el objetivo máximo el 'tiempo real',
minimizando el tiempo entre la entrada de información input en el proceso y las decisiones.
BIGDATA
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10. Pero en nuestras vidas, ¿dónde están presentes las soluciones de Big Data? A continuación,
les comentamos algunos casos de utilización:
- Un hospital de Canadá, en conjunto con la Universidad de Ontario, desarrolló una
solución de Big Data para monitorear en tiempo real los indicadores de salud de recién
nacidos prematuros. El análisis de esos datos permitió a los doctores anticipar acciones
para mitigar las amenazas a la vida de esos bebés.
- El proyecto Global Pulse, de las Naciones Unidas prevé utilizar una solución de Big Data
para analizar los mensajes de las redes sociales para evitar el aumento del desempleo,
baja de consumo y posibles epidemias.
- Para buscar la mejor ubicación para la instalación de turbinas eólicas, una empresa
europea analizó petabytes de datos climáticos utilizando una solución de Big Data. Ese
análisis, que normalmente tardaría semanas, tomó apenas algunas horas.
- Algunas compañías manufactureras utilizan el Big Data para mejorar el proceso de
distribución de sus productos, cruzando información del método de producción de los
de los mismos, el modelo de embalaje más indicado, de acuerdo con las formas
utilizadas, y métodos y procesos de sus distribuidores para bajar costos.
BIGDATA
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11. INTELIGENCIA
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12. Humanware
Personal debidamente capacitado y
especializado en la tarea correspondiente
dentro del ciclo de la inteligencia.
Hardware
Servidores eficientes para integración y
análisis de datos.
Software
Software de manipulación de datos,
higiene y análisis.
Dataware
Una bran cantidad de datos de muy
diversas fuentes incluyendo la replica de
base operativa.
REQUISITOS
DE INTELIGENCIA

13. Inteligencia Comercial
Cuando la utilizamos para beneficio del negocio en
términos comerciales. Ejemplos: Análisis de mercado,
estrategias de mercadotecnia, análisis de relación
con clientes (CRM), tendencias de consumo.
Inteligencia Administrativa
Cuando la utilizamos para fortalecer la administración
al crear una base de conocimiento a partir del
conocimiento de empleados y clientes que ayudará
a tomar las mejores decisiones. Ejemplo:
Gamification para aumentar productividad.
Inteligencia Política
Cuando la aplicamos a la mercadotecnia política o
a la administración pública. Ejemplos: Planeación de
las estrategias de campaña, conocimiento de
necesidades de la población; planificación del gasto
publico, al conocer el impacto de las políticas
publicas sobre la ciudadanía, economía, etc.
APLICACIONES
DE INTELIGENCIA DE
DATOS

14. CICLO DE
BIGDATA
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Recolección

15. DATOS
NO
ESTRUCTURADOS
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La mayoría de la información tratada por
soluciones de Big Data son datos que llamamos
“no estructurados” y que generalmente están
disponibles en una base de datos: Facturas
emitidas, productos comprados por un cliente en
un determinado período, presupuestos y
evolución de los mismos, de su utilización y
consumo, datos de voz, imágenes, entre otros.

16. BENEFICIOS DE DATOS DE ALTA CALIDAD
Si bien hay beneficios a tener datos de alta calidad,
la mayoría no saben realmente lo bueno que es
limpieza de datos precisos. Según el estudio de
TDWI*, la mitad de los encuestados "no han
estudiado el tema" de los beneficios que trae la
Calidad de Datos.
Tres principales ventajas de la alta calidad de los
datos:
- Una mayor confianza en los sistemas de análisis (76
%),
- Menos tiempo de la conciliación de datos (70 %) y
- La única versión de la verdad (69%).
*The Data Warehousing Institute (TDWI)
Higienización
y Enriquecimiento
de datos
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17. Otros beneficios:
- las ganancias en la satisfacción del cliente (57%)
- reducción de costos (56%)
- y aumento de los ingresos (30 %).
Estos son los tipos de datos propensos a problemas
de calidad:
Los datos de los clientes 74%
Datos de los productos 43%
Los datos financieros 36%
Datos de contacto de ventas 27%
Datos de los sistemas ERP / CRM 25%
Empleado de datos 16%
Cooperación multinacional 12%
Otros 10%
Higienización
y Enriquecimiento
de datos
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18. Higienización
y Enriquecimiento
de datos

19. Higienización
y Enriquecimiento
de datos

20. Higienización
y Enriquecimiento
de datos

21. CICLO DE
BIGDATA
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Análisis y Producción
• Hay análisis en cada fase del ciclo de la inteligencia, pero en la fase
de análisis los analistas deben conocer las operaciones del negocio
a la perfección para encontrar significado de a la información.
• La retroalimentación a la base de conocimiento es imperativa.

22. CICLO DE
BIGDATA
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Análisis y Producción

23. CICLO DE
BIGDATA
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Utilización
• Utilice los datos lo más posible; busque como cada conocimiento adquirido
puede ayudar a los diversos procesos del negocio o a nuevas oportunidades
de negocios.
• En muchos casos el compartir o intercambiar algún conocimiento adquirido
ahorra dinero, tiempo y esfuerzo.

24. MANUFACTURA
- Calidad de producto/ rastreo y disminución de defectos.
- Planeación y optimización de abastecimientos.
- Rastreo de productos/ componentes y partes hasta el consumidor final.
- Proyección de niveles de producción.
- Incremento en eficiencia de energía.
BENEFICIOS
POR ÁREAS.

25. RECURSOS HUMANOS
- Incrementar la retención de talento y disminuir la rotación.
- Identificar la efectividad de campañas de reclutamiento.
- Determinar empleados potenciales a promover y sus talentos (banco de
conocimiento) e identificar incentivos correctos.
- Elevar la moral y sentido de pertenencia.
- Identificar los empleados que son "centros de influencia" para mejorar la lealtad
interna.
BENEFICIOS
POR ÁREAS.

26. LOGÍSTICA
- Monitoreo de embarques
- Identificación de picos en costos así como donde y porqué ocurren.
- Incrementar eficiencia de energía.
- Identificar "cuellos de botella" en cadenas de proveedores.
- Identificar adecuados niveles de inventarios.
BENEFICIOS
POR ÁREAS.

27. MERCADOTECNIA
- Identificar clientes nuevos y con mayor valor/ potencial.
- Identificar oportunidades de ventas cruzadas
- Determinar técnicas óptimas de ventas.
- Determinación de precios
- Recuperación de cartera vencida
BENEFICIOS
POR ÁREAS.

28. CRM en comercio detallista
PROBLEMÁTICA
La captura en múltiples sistemas de atención a clientes, tanto legados como
actuales, genera duplicidades, inconsistencias y huecos en la información
contenida en los repositorios de estos en las compañías de comercio al detalle. Esto
genera problemas en dos vertientes principalmente.
-Costos de mantenimiento extra de estos repositorios.
-Ineficacia en programas de venta cruzada y perdida de clientes por fallas en su
atención.
Casos
de Éxito
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29. CRM en comercio detallista
SOLUCIÓN
Implementar procesos de administración total de la calidad de los datos, que en primera
instancia limpien, estandaricen y enriquezcan la información de los clientes, mediante la
creación de un repositorio único de clientes a partir de los sistemas legados o con la unificación
de repositorios distribuidos en distintos puntos de captura. Y que una vez hecho esto mantengan
la consistencia y precisión de dicha información, mediante la creación de procesos de
validación automáticos y en línea de actualizaciones o adiciones a dicho repositorio.
BENEFICIOS
Identificación de oportunidades de campañas de marketing y focalización de las mismas.
Aumento de la efectividad de campañas de venta cruzada entre clientes.
Disminución de pérdida de clientes por falta de atención o errores en esta.
Casos
de Éxito
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30. Captación de nuevos productos y nuevos clientes
PROBLEMÁTICA
Las instituciones se enfrentan con la necesidad de
captar mayor número clientes y productos
mediante procesos de venta cruzada entre sus
mismos clientes o captación de nuevos clientes
debido al aumento de sus metas. Dichos procesos
genera altos costos, debido a que no tienen
procesos definidos de flujos de información ya que
los canales de captación pueden se externos o
internos, esto genera:
- Ofertas repetitivas de un producto al mismo
cliente.
- Falta de localización del prospecto.
- Expedientes con falta de información esto genera
que sus campañas no cumplan con sus metas
establecida se cumpla con el tiempo que se tiene
planeado realizarlo.
Casos
de Éxito
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31. Captación de nuevos productos y nuevos clientes
SOLUCIÓN
Mediante procesos especializados de match, normalización y enriquecimiento de datos, es
posible regenerar un expediente con datos inexactos o incompletos partiendo de fuentes
internas de tal manera que aumente de manera significativa la posibilidad de localizarlo y
realizar ventas cruzadas.
- Domicilios alternos del cliente.
- Domicilios de familiares.
- Números telefónicos de familiares.
- Números telefónicos alternos del mismo cliente.
- Dirección alterna mediante número telefónico
otorgado por el cliente.
BENEFICIOS
- Aumento en la localización de los clientes.
- Aumento en la venta de productos o servicios.
- Aumento de hit en las campañas.
- Reducción del costo de las campañas.
- Reducción en los costos de entrega de papelería.
- Reducción de gastos de cobranza posteriores.
Casos
de Éxito

32. Recuperación de cartera vencida.
Las instituciones de crédito se enfrentan con la
necesidad de iniciar procesos de cobranza de
cartera vencida hacia sus clientes. Estos
procesos no siempre resultan exitosos debido a
la dificultad que existe en la localización física
de los clientes morosos. Este problema puede
representar la no recuperación de créditos en
niveles hasta de un 15% del total de la cartera
de la institución.
Casos
de Éxito
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33. Recuperación de cartera vencida.
SOLUCIÓN
Mediante procesos especializados de enriquecimiento de datos, es posible reconstruir un
expediente del cliente de tal manera que aumente de manera significativa la posibilidad de
encontrarlo. Partiendo de información de los expedientes originales, hemos desarrollado
técnicas de "rearmado" de los datos, de tal manera que podemos generar información como
la siguiente:
- Domicilios alternos del cliente.
- Domicilios de familiares.
- Números telefónicos de familiares.
- Números telefónicos alternos del mismo cliente.
- Dirección alterna mediante número telefónico
otorgado por el cliente.
BENEFICIOS
- Aumento en la recuperación de la cartera vencida hasta
un 30 % o más.
- Reducción de gastos de cobranza.
- Reducción en los niveles de protección de capital.
- Reducción del tiempo de localización de los clientes con cartera Vencida.
Casos
de Éxito
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34. Información de
contacto:
Corporativo
Armando Birlain Shaffler 2001,
Torre Corporativo II, Central Park
Col. Centro. Sur C.P .76090
Querétaro, Qro.
Tels. +52(442) 183.23.66 / 67
http://www.claroscuro-ei.com
contacto@claroscuro-ei.com