Análisis de Clientes ¿Cómo satisfacer las necesidades en constante evolución de sus clientes? En el mercado actual cada vez más globalizado y competitivo, los clientes tienen más opciones que nunca a su disposición. Muchos analistas y periodistas, de hecho, lo llaman una "economía del cliente". La atracción de clientes de forma asequible y el cumplimiento de sus expectativas en selección, precio, calidad y servicio son esenciales para una estrategia de valor para el cliente. No obstante, es igualmente importante identificar y conservar los clientes rentables e incrementar su valor en el transcurso del tiempo. Esto requiere la capacidad de anticiparse a las necesidades del cliente y presentar ofertas atractivas de una forma correcta y en el momento oportuno. Las empresas que puedan hacerlo serán las que prosperarán en la economía del cliente Lo invitamos a ver ésta presentación para mostrarle: • Cómo desarrollar relaciones con mayor intimidad de los clientes • Cómo anticiparse a los cambios en las actitudes y preferencias del cliente • Cómo crear campañas de Marketing más eficaces y rentables utilizando minería de datos • Cómo utilizar la minería de datos, estadísticas y gestión que pueden crear perfiles predictivos

2. En un planeta inteligente,
cada uno está
conectado
con todo.
Como resultado, enfrentamos
- Una explosión de datos
- Una sociedad hyper-conectada
- Una creciente demanda de los clientes
- La presión de innovar constantemente

3. Modelar la toma de decisiones proveniente de la información
Area de Mejora - Conomiento del Cliente
Clientes
Operaciones
Ventas
Mercado y competidores
Recursos humanos
Cadena de suministro
Administración del riesgo
Finanzas
73%
50%
49%
44%
43%
40%
38%
32%

4. Business
Analytics
Mejor comprensión de las tendencias, patrones y anomalías;
adaptación a un ambiente cambiante; entendimiento de las
necesidades de nuestros clientes; predicción de riesgos y
oportunidades; maximizar la eficiencia operacional y
visualización en un ambiente claro y flexible.
Business intelligence
Consultas, reportes, análisis,
dashboards, planeación, modelado de
escenarios, monitoreo en tiempo real y
software predictivo.
Performance management
Planeación, presupuesto, pronósticos,
modelado de rentabilidad, administración de la
estrategia, consolidación y administración de la
gestión.
Predictive analytics
Análisis de datos estructurados y no
estructurados a través de minería de
datos, modelado predictivo, y análisis de
escenarios “what-if” .
Risk management
Regulación y políticas de cumplimiento,
control financiero, riesgo operacional,
control de IT y auditoría interna.
Analytical decision management
Integración automatizada de el análisis
predictivo y reglas de negocio dentro de los
procesos de negocio para la óptima toma
de decisiones.
20%Reducción de la tasa de
accidentes.
FleetRisk Advisors

5.  Son una serie de técnicas que permiten descubrir patrones de
comportamiento en grandes volúmenes de datos. Una definición más formal
sería:
¿Que áreas?
• Estadística
• Inteligencia Artificial
• Computación Gráfica
• Bases de Datos
El Data Mining es un proceso que permite extraer conclusiones confiables sobre las
condiciones presentes y los eventos futuros, a través de la aplicación de métodos estadísticos,
matemáticos y de reconocimiento de patrones.
Gartner Group

6. ¿Cómo puedo capturar y analizar
información acerca de mis
clientes, prospectos o respecto a la
satisfacción de mis empleados?
¿Cómo puedo predecir
comportamientos y preferencias, de tal
forma que pueda prevenir la deserción y
el fraude, ó maximizar el resultado de mis
campañas?
¿Cómo puedo tomar decisiones optimas en
tiempo real o adelantarme a problemas
potenciales, en vez de tomar decisiones
cuando ya es demasiado tarde?

7. Atraer los
mejores clientes
Retener clientes
rentables
Aumentar el
valor del cliente
Gestionar el
Riesgo
Detectar y prevenir
Incumplimientos
“¿Cuál es el mejor
próximo producto para
un cliente?“
“¿Qué clientes
tienen más
probabilidad de
abandonar?”
“¿Qué actividades
son potencialmente
más fraudulentas?”
“¿Qué clientes tienen
más probabilidad de
impagos?”
“¿Qué clientes
son los más
rentables para
mi negocio?”

8. Captura Predicción Acción
…
…
Data
Collection
Decision Management
Collaboration & Deployment
Services
Plataforma
Información
Statistics
Text
Mining
Data
Mining
Capacidades predictivas para la
toma de decisiones de manera
continua hechas de manera
confiable en sus resultados
Tecnología única para el
despliegue de resultados y
metodologías que máximizan el
impacto del análisis en la
operación
Recolección de
información de diversas
fuentes de datos

9. 9
 Recolección de datos: SPSS Data Collection
 Entrega una vista exacta de las actitudes de los
clientes y sus opiniones
 Análisis: SPSS Statistics
 Manejo confiable de los resultados y decisiones
 Pronósticos
 Modelado Predictivo: SPSS Modeler
 Extrae conocimiento para la toma de decisiones
(estructurado y no estructurado)
 Aplicación del análisis: Collaboration and
Deployment
 Maximiza el impacto analítico en la operación
 Reglas de Negocio: Decision Management
 Óptimiza la toma de decisiones
Plataforma SPSS

11. “En un momento en el que las compañías ofrecen
productos similares y usan tecnologías comparables,
los procesos de negocios son de los últimos puntos
de diferenciación restantes.”
Tom Davenport, “Competing on Analytics”