Desayuno amdia: Big Data, hacia una visión 360° de mis clientes

BIG DATA, hacia una visión 360
del cliente
Santiago Criado
Gerente Mkg Operativo Equifax
santiago.criado@equifax.com

Contenido
Tendencias actuales

Que es Big Data?
Big Data y BI
Big Data en la practica
Enfoque Visión 360
Conclusiones

© Equifax Confidential and Proprietary

3

Preguntas tradicionales de MKG


4

Un mundo cambiante: nuevos modelos de negocio


5

Un mundo cambiante


6

Un mundo cambiante: IT drivers
Conectividad
Dispositivos


7

Conectividad: aumento ancho de banda


8

Conectividad: global


9

Dispositivos


10


11


12

Source: IBM, Big Data innovatoin Summit, Miami, November 13, 2013.


13

 Nuevas preguntas de MKG
 Extender visiones actuales del ciente
(MDM, CRM, ERP, etc.) a traves de
incorporacion de fuentes de informacion
adicionales, externas e internas
Software

 Necesidad de
conocimiento mas
profundo de los
sentimientos del
cliente desde
fuentes externas e
internas

 Deseo de
incrementar fidelidad
y satisfaccion
entendiendo cuales
son las acciones
significativas
necesarias
14

 Desafio para conseguir la
informacion adecuada
para el usuario adecuado
p/ proveer a los clientes
lo necesario para
resolver sus
problemas, cross-sell &
up-sell

Drivers hacia Big Data
 Mayor transparencia: los datos pueden ser compartidos de manera que
antes no eran posibles, como el acceso de los consumidores a precios
competitivos y un comentario a través de los teléfonos móviles
 Analiticos avanzados: técnicas de análisis más recientes se centran en la
predicción del futuro en lugar de describir el pasado, velocidades de
supercomputación aceleran acceso a datos, lo que permite que nuevos
modelos se construyan más rápido
 Integration de datos: hay soporte para vision 360° de clientes, supera
problemas con datos en “quintas” separadas en una organizacion y permite
reunir y consolidar datos de fuentes dispares
 Performance Dashboards: disponibilizar el poder de los datos en menos
del usuario final
 Procesamiento Real-Time: permite una respuesta más rápida y resolución
de problemas, los datos de servicio al cliente pueden ser analizados en
tiempo real para predecir la pérdida de clientes y solucionar problemas


16


17

Contenido
Tendencias actuales

Que es Big Data?
Big Data y BI
Enfoque Visión 360
Conclusiones


18

Que es Big Data?
Existen muchas definiciones…
 McKinsey Global Institute: “large pools of data that can be
captured, communicated, aggregated, stored, and analyzed.”
 Aberdeen: “…six terabytes to 1,000 terabytes…”
 Wikipedia: Generally, data that becomes “awkward to work with” using
traditional data management tools

Big data abarca tres dimensiones…
 Volumen: Typically terabytes or petabytes
 Variedad: Beyond structured - text, audio, video,
click streams, log files, and more
 Velocidad: Time-sensitive, streaming data
can maximize data’s business value

19

Data

Que es Big Data?


20

Que es Big Data?

Big Data es la frontera en la
capacidad de una empresa para
almacenar, procesar y acceder toda
la data que necesita para
operar, tomar decisiones, reducir
riesgos y dar servicio a los clientes.”

21

IBM


22

IBM


23

Big Data son TODOS tus Datos


24

El cambio mental en Big Data
Legacy Paradigm

Big Data Paradigm

Estructurado / Transactional /
Corporativo

Estructurado - no estructurado /
Derivados / Internet

¿Qué pasó?
Decidir qué datos serán relevantes

Reunir todos los datos posibles
Ejecutar algoritmos sobre datos para
encontrar modelos/ patrones

Recopilación de Datos
Buscar respuestas
Analizar negocios existentes
Jugadores Legacy
Analytics: muestras

Buscar Preguntas
Creación de Nuevos Negocios
Poner en práctica el modelo
Analytics:100% universo

Source: Cowen and Company, “Big Data: A New Breed of Database Vendor Means Trouble For The Existing Order,” July 1, 2012, page 6.


26

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Tendencias actuales

Que es Big Data?
Big Data y BI
Enfoque Visión 360
Conclusiones


27

BI actual en una telco

Alimentacion tipicamente batch

Datos muy estructurados: CDR’s
Datasets en Silos – bajo crossover y enriquecimiento de datos
Enfasis en análisis financiero
Reporting operacional basado en sistemas transaccionales

28

Crecimiento en datos
Caracterizados por Volumen, Velocidad y Variedad

No necesariamente x aumento en cantidad clientes
Crecimiento en datos cuali y cuanti sobre cada cliente
Crecimiento no linear
Requiere herramientas de data mining y text mining


29

Estrategia frente a Big Data
Simplicidad

 Abstraer al usuario de negocio de las complejidades tecnicas de BD
Performance

 Procesos bacth seguiran siendo dominantes
 Tareas pesadas, buscar proveedores especializados
Monetizacion Datos

 Encontrar el modelo de negocio adecuado / propuesta de valor
 Encontrar el formato de delivery adecuado (webservices ideales p/ alta velocidad pero
poca carga de datos)

Compliance

 Ir de la mano de los reguladores
 Mantener datos anonimos
 Datos consolidados son una opcion


30

Situación actual y Progresión


31

Datos estructurados


32

Datos no estructurados


33

Peras y manzanas

Volumen y Velocidad se resuelven en plataformas SQL / RDBMS

Datos no estructurados y multiestructurados (video, web, twitter feed, etc.)
requieren tecnologia noSQL:

 Frameworks de programacion complejos
 Pocos recursos disponibles

34

Mundo NoSQL vs Mundo SQL

Tecnologia Open Source

Tecnologia conocida y con historia

Muchas pymes buscando liderazgo
Alta complejidad / pocos recursos

Fuerte industria, muchos recursos
Habilidades disponibles
Estandar del mercado de RDB

Roadmap inmaduro y cambiante


35

RDBMS vs. Map Reduce/ Hadoop
Tamaño datos: Gigabytes

Petabytes

Acceso:
Updates:
Estructura
Integridad
Escalabilidad

batch
escribe una vez, lee varias
Dinámica
Baja
Linear


Interactivo y batch
Lee y escribe varias veces
Estática
Alta
no linear

36

Procesamiento datos no estructurados
Soluciones caseras

 Amplia familia de servidores para correr Hadoop, controlados por
aplicaciones propietarias q ejecuten MapReduce

 Hardware propietario Hadoop/MapReduce con conectividad a ppales
DW usando traductores NoSQL/SQL

 Ambos requieren Capex
Alternativa: Buscar ayuda externa!

 Crear un buró de Big Data para provea experiencia en datos y
business analytics

 Crear una extranet con socios Big Data – alineados a la industria y
mercados verticales

 Desafio: como articular requerimientos para extracción datos y como
consolidarlos con datos convencionales estructurados

37


38

Resumen
RDBMS es aun una plataforma efectiva para datos estructurados y
permaneceran asi
Datos no estructurados requieren non-RDBMS a pesar del volumen y
velocidad
NoSQL es efectivo pero aun inmaduro y difícil de justificar ROI
SI hay recursos disponibles, podes hacer un PoC pero sin entrar en
produccion

Usa la nube: si esta creado en la nube, queda en la nube (evitas storage
de datos no útiles)
Busca socios para Big Data y crea tu extranet, comunidad o buró de Big
Data
Data monetisation empieza en casa: justificalo para disminuir costos
Data monetisation generará revenue cuando el contexto lo permita

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Contenido
Tendencias actuales

Que es Big Data?
Big Data y BI
Enfoque Vision 360
Conclusiones


40

Y como hago negocios?
Explora tus datos para encontrar insights accionables
Usuarios finales creando
preguntas a sus datos y recibir
accionables
Explorar datos en todas las
dimensiones:
histogramas, timelines, demogra
ficos, geograficos y sociales.
Explorar interactivamente
billones de datos en poco tiempo
Almacenar resultados para
reportes interactivos
Crear campañas para actuar en
cada segmento descubierto y
medir resultados

41

Explorar demográficos
Explorar de tu poblacion target la
demografia e intereses y usarlos
para afinar futuras exploraciones
EJ: edad, genero, ingreso del
hogar, estado civil
Saber sus intereses generales
desde categorias como deportes
o educacion hasta especificas
como futbol, golf o Pink Floyd
Usar analiticos como grado de
influencia o indice de
sociabilidad para caracterizar tu
audiencia


42

Explorar geografias
Cualquier grupo de personas
puede ser localizado en un
mapa basado en donde
viven, trabajan o lugares mas
frecuentados
Seleccionar el area como unidad
de análisis para futuras
evaluaciones y acciones

Conseguir info extra sobre
cualquier localidad (ej: futbol o
nivel ingreso) para comprender
mejor que es relevante en esa
zona


43

Explorar relaciones sociales
Explorar las relaciones en redes
sociales de tus clientes para
crear nuevos targets con sus
familiares, amigos o compañeros
de trabajo
Identifica a quienes no son tus
clientes y sobre ellos aplicá
campaña de adquisicion


44

Casos de uso
Personalizacion y mensajeria

Personalizar comunicaciones
con clientes segmentando
audiencias basadas en atributos

Alertas en tiempo real.
Marketing Directo en base a
Geolocalizacion en tiempo real
para atacar a su público en el
momento y lugar correcto con la
oferta precisa..

Por intereses especificos y
patrones de movilidad
Por el uso de smartphones
en momentos especificos
(casa/ trabajo)


45

Casos de uso
Prospecting buscando clones o gemelos

Aquirir nuevos clientes que sean
identicos a tus mejores clientes y
accionar sobre ellos las
campañas o promociones
A partir de atributos comunes de
quienes has calificado como tus
clientes premium, en base a
criterios especificos.


46

Contenido
Tendencias actuales

Que es Big Data?
Big Data y BI
Enfoque Visión 360
Conclusiones


47

Equifax Decision 360 genera decisiones confiables y
rentables a traves del ciclo de vida del crédito. . .
Riesgo
Mejora rentabilidad
y reduce las
perdidas
Estima el patrimonio
economico de los
individuos, los
hogares y las
empresas
Evalua la
propension, habilidad
y capacidad de pago
Aprovecha tendencias
cliente/
macroeconomicas
para alineamiento
estrategico proactivo

Fraude
Identifica fraudes
potenciales y
reduce las perdidas

Marketing
Detecta consumidores
sobre la base de
ingresos predichos

Identifica
patrones
fraudulentos a
traves de
activos unicos
de datos
Usa informacion
verificada del
cliente para
autenticas su
identidad

48

Refina
segmentacion
para ofertas de
alto nivel

Cobranzas
Mejora tasa de
recupero

Optimiza priorizacion
de colas de espera
Incorpora datos
laborales e ingreso
para asegurar
cobranza
Identifica clientes con
mayores tasas de
cobranza

. . .respondiendo las preguntas pertinentes en cada nivel de consumidor
Decision 360 puede revelar:

Decision 360 ayuda a decidir:
Cual es la propension
dada del cliente y su
habilida para pagar?
Individual
Cuales el gasto
total del hogar con
Ud versus otras
IFs?

Hogar

Que target/NSE
promedia alrededor
de tu sucursal?
Barrio/ Localidad
Es el cliente
tambien dueño de
una pyme?

Que descripcion de target/
NSE aplica para la IP
address que acaba de
visitar tu sitio?


El perfi lde riesgo real del cliente
junto con el producto mas
adecuado

Tu share of wallet share, y donde
debes focalizar los esfuerzos
para venta cruzada

Como deben comercializar las
sucursales en c/u de sus
territorios

Clientes a quienes deben ofrecer
productos segmento empresa
Pyme/ Negocio
Nuevas tecnicas de marketing que
targetean direcciones IP
especificas (inclusive mobile)
IP Address

49


La identidad corresponde
a una persona real? Es
quien dice ser? Esta
asociado con fraude?
El hogar esta asociado a
comportamiento
fraudulento o fraude
conocido?
Cuales son las
caracteristicas comunes
de los individuos y
hogares promedio del
area?
La empresa es real?
Tiene derechos la
persona para
representar legalmente a
la compañia?
Que actividad ha sido
observada en esta IP?
Cuantas identitdades estan
asociadas con la misma? La
IP esta asociada con fraude?


Individual

Verificacion y autenticacion de ID.
Verificacion de reclamos
Fraude y deteccion de ID
sospechoso

Hogar

Lazos del hogar a las personas.
Comportamientos anómalos
Elementos de identificación
individual

Barrio/ Localidad

Si los individuos y la informacion
representada probablemente
sean acertados o fraudulentos

Que se necesita mas informacion
Pyme/ Negocio

IP Address

50

Actividad sospechosa que pueda
justificar una nueva revisión antes
de proporcionar acceso, información
o la realización de negocios en línea


Quien tiene la mayor
probabilidad de pago?

Los clientes con mejores chances
de recupero de tu cartera
Individual

Como el impacto en
ingresos puede
generar resultados en
cobranzas?

Hogar

Como aprovechar insights del
cliente adicionales para optimizar
estrategias de tratamiento

Barrio/ Localidad

Como recuperar ingresos siendo
los primeros en ubicar a clientes
q se hayan mudado
recientemente

Pyme/ Negocio

Como reducir el gasto en
productos monitoreando clientes
para modificar condiciones de
credito

Que clientes tienen
nuevas direcciones o
numeros telefonicos?

Que clientes estan
exhibiendo cambios
en los pagos?


51

Contenido
Tendencias actuales

Que es Big Data?
Big Data y BI
Enfoque Visión 360
Conclusiones


52

Conclusiones
Estudiá la tecnologia requerida por Big Data

Empezá con una estrategia y objetivos claros
Mapeá toda la data interna y externa disponible en la empresa
Prepará a la empresa para este nuevo escenario
Compartí casos de estudio exitosos en otras empresas
Armá y desarrolla a tu equipo de Data Scientists
Un data scientist es una persona que es mejor en estadistica que cualquier
ingeniero en sistemas y a su vez es mejor en ingenieria en sistemas que
cualquier estadistico.


53

Contenido


54

Contenido
Estudiá la tecnologia requerida por Big Data

Empezá con una estrategia y objetivos claros
Mapeá toda la data interna y externa disponible en la empresa
Prepará a la empresa para este nuevo escenario
Compartí casos de estudio exitosos en otras empresas
Armá y desarrolla a tu equipo de Data Scientists
Creá valor desde tus activos de datos


55

Gracias!
Santiago Criado
Gerente Mkg Operativo Equifax
santiago.criado@equifax.com


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