Accede al curso online completo aquí: En este webinario el PH. D. Julián Ramírez nos habla sobre la Inteligencia de Negocios como el impulsor de las Empresas 2.0 y nos da unos ejemplos muy claros al respecto de como usar la investigación de mercados para llevarlas al siguiente nivel.

1. Business Intelligence
para Empresas 2.0

2. #BusinessIntelligence

3. Investigador de la Universidad Autónoma de Occidente,
en Cali (Colombia)
Mis pasiones: la Inteligencia de Negocios y la Gestión de
Tecnologías de Información
Economista, Magíster en Administración y Doctor en
Ingeniería - Industria y Organizaciones de la Universidad
Nacional de Colombia
Julián Ramírez, Ph. D.
julian@julianramirez.co bit.ly/julian_ramirez

4. Business Intelligence para Empresas 2.0
4 aspectos claves
caracterizan a la sociedad
del Siglo XXI
● Aumento de la calidad de bienes y servicios
● Incremento en la productividad
● Apertura comercial e internacionalización
económica
● Incremento en la tecnología

5. Está presente en todos las situaciones de nuestra
sociedad, su influencia es permanente y modifica
conductas, hábitos y preferencias.
Todo lo que toca, lo altera.
La Tecnología
Business Intelligence para Empresas 2.0

6. Business Intelligence para Empresas 2.0
Tecnología, informática y sistemas de información
La tecnología es conocimiento
aplicado a la resolución de
problemas reales
La informática se relaciona con el
uso de tecnologías computarizadas
para el tratamiento de la
información
Los sistemas de información son
un conjunto de componentes
(personas, procesos y tecnologías)
para capturar, integrar, analizar y
distribuir información para la toma
de decisiones

7. Situación actual
de las TIC en
Latinoamérica
● Desarrollo tecnológico deficiente
● Se requiere de:
⬩ Mayor competitividad ante el mundo
⬩ Adopción y generación de
tecnologías basadas en la
innovación
⬩ Mayor inversión en I&D
⬩ Fortalecimiento del sector industrial y
de las instituciones encargadas del
desarrollo tecnológico en los países

8. “La tecnología está contenida en cada actividad de valor de
una empresa, y es importante si afecta positivamente a las
ventajas competitivas y a la estructura del sector”
- Porter, La Ventaja Competitiva (1985)
Business Intelligence para Empresas 2.0

9. Business Intelligence para Empresas 2.0
¿Qué es la inteligencia
de negocios?
Es la habilidad adquirida por las empresas para
transformar datos en información e información en
conocimiento, de modo que se optimice el proceso
de toma de decisiones.
Sabiduría
Conocimiento
Información
Datos
Hechos

10. Business Intelligence para Empresas 2.0
Puntos de Vista sobre
Inteligencia de Negocios
Punto de Vista Estratégico
- Vehículo de Distribución
- Importante para la transformación de
negocios
- Generación de innovación y ventajas
competitivas
Punto de Vista Informático
Técnicas y metodologías para reunir, depurar
y transformar datos estructurados y no
estructurados
- Incluyen herramientas para visualización

11. Business Intelligence para Empresas 2.0
La inteligencia de negocios implementada de
manera adecuada permite:
Observar
¿Qué es lo que está
ocurriendo?
Comprender
¿Por qué ocurre?
Predecir
¿Qué ocurrirá?
Colaborar
¿Qué debería hacer
el equipo?
Decidir
¿Qué camino se
debe seguir?

12. ¿Preguntas?

13. Niveles de la inteligencia de negocios
Nivel 1
Transaccional
Nivel 2
Táctico
Nivel 3
Analítico
Nivel 4
Estratégico
Nivel 5
Avanzado
Nivel 6
Innovador
Evolución
Capacidad Analítica
Pronóstico
Modelamiento predictivo
Dashboards
DW Departamental
Gobierno datos
Acceso usuarios
Amplio
Herramientas
Analíticas
KPIs - BU
Datamarts BU
Acceso usuarios BU
Reportes
consolidados BU
Excel, Access
Reportes
Resumidos
ERPs
Real Time
Análisis avanzado
Scorecards
Pronóstico
Automatización
decisiones x eventos
DW Corporativo
KPIs Corporativos
Gobierno negocio
Procesos corp.
Globalizados
Servicios analíticos
EDW Activo
Colaborativo
KPIs globales vs mercado
¿Qué pasó?
¿Por qué pasó?
¿Qué puede
pasar?
¿Qué está
pasando?
¿Qué queremos
que pase?
Retorno de
Inversión

14. Componentes de la inteligencia de negocios
REPORTING AD HOC QUERY DATA MINING OLAP ANALYSIS
DATA VISUALIZATION DATA EXPLORATION TEXT
ANALYSIS
TERADATA
WAREHOUSE

15. Mineria de datos (Data Mining)
DATA MINING
DescriptivePredictive
Classification Regression Clustering Summarization
Association Rules
Sequence
Discovery
Time Series
Analysis
Prediction
Data Inicial Data Segmentada Dara Preprocesada Data transformada Modelo Conocimiento

16. ¿Preguntas?

17. Problema de Negocios

18. Una reconocida empresa del sector de telefonía móvil en Colombia
Altísimos niveles de deserción en clientes VIP, los cuales son de tasas del 28,37% anuales
Cada cliente VIP representa una facturación mensual promedio de $207.818, los cuales no
se captan si el cliente se retira del plan. Los costos de mantener al cliente en el plan por un
mes adicional son de $52.280, pero si el cliente decide retirarse entonces la empresa no
recupera dicha inversión.
¡Usemos BI para ayudarles a resolver el problema!
Business Intelligence para Empresas 2.0

19. Business Intelligence para Empresas 2.0
Características
Muestra
119,000 clientes
(con características para
ser VIP)
Información
Demográfica, Psicográfica,
Transaccional, etc.
A consideración
Otros escenarios. (Servicio,
geográficos, web, etc.)
Variable objetivo
La deserción. Binaria.
0 = no desertó
y 1 = desertó.

20. En consideración de lo anterior, seleccionaremos un algoritmo de clasificación ampliamente
conocido: CHAID
¿Por qué escogemos este algoritmo? porque nos permite:
Separar los desertores de los no desertores
A partir de la separación encontrar las variables que tienen mayor incidencia en el
problema
Luego, dentro de las variables, identificar cómo se agrupan los desertores y no
desertores
Por último, analizar el ROI para determinar el potencial de éxito y la prioridad de
campañas a mejorar la retención
Business Intelligence para Empresas 2.0

21. Durante el modelado
Traemos los datos
Garantizamos su completitud
y calidad
Creamos o transformamos
variables que faciliten el
modelado
Business Intelligence para Empresas 2.0
PREVIO AL
MODELADO
Primer modelo (aprendizaje)
Ajustamos criterios de este
modelo:
Tamaño de los nodos
Niveles del árbol
Criterios de separación
EN EL MODELADO
LIFT
Ajuste
Evaluación
Implementación
POSTERIOR AL
MODELADO

22. Resultados del modelo
Business Intelligence para Empresas 2.0

23. Nodo 0
Categoría % n
■ No 71,6 85624
■ Sí 28,4 33916
Total 100,0 119540
Desertor?
Nodo 1
Categoría % n
■ No 81,4 63384
■ Sí 18,6 14456
Total 65,1 77840
Nodo 2
Categoría % n
■ No 53,3 22240
■ Sí 46,7 19460
Total 34,9 41700
Sí
No
El usuario compró su
equipo nuevo con el
operador
Valor P corregido = 0,000 Chi
Cuadrado = 10546,720, df=1

24. Business Intelligence para Empresas 2.0
Top 3 perfiles con mayor probabilidad de desertar:
● Si no compró el equipo, tiene entre 25 y 36 años, y gana
menos de $3.300.000 mensuales.
● Si no compró el equipo y tiene menos de 25 años.
● Si no compró el equipo, tiene menos de 29 años y vive en
Bogotá, Barranquill, Cali o Bucaramanga.

25. Business Intelligence para Empresas 2.0
Resultados
● Atacar los tres nodos de la parte superior
con un buen ROI.
● Esto significa que si retenemos a esos
clientes de manera prioritaria vamos a
ver resultados efectivos.
● Por cada peso invertido en la retención
del nodo 22 se recupera la inversión
2.43 veces, amortizando la BI.
Resumen de ganancias para nodos
Método de crecimiento: CHAID
Variable dependiente: Desertor?

26. Business Intelligence para Empresas 2.0
Resultados
● Se debe tener en cuenta que el resultado
del modelo no está garantizado al 100%.
● En este caso, es muy efectivo (75.6%)
pero apenas promete el 25.4% de
efectividad.
● Se puede mejorar permitiéndole al
modelo aprender
Clasificación
Método de crecimiento: CHAID
Variable dependiente: Desertor?

27. Business Intelligence para Empresas 2.0
¿Y qué pasó después?
☑ La compañía invirtió en campañas de retención proactiva
☑ El modelo ayudó a reducir la deserción en un 35% el primer
año; 47% en el segundo.
☑ Decisión estratégica crucial: separar el segmento VIP más
crítico, los jóvenes
☑ Investigaron razones y actitudes de los clientes de Medellín
y sus diferencias respecto a otras ciudades
☑ Se implementaron los modelos para otros propósitos
☑ Al terminar el segundo año, se recuperó lo invertido

28. Gracias

29. ¿Preguntas?

30. Quiz final
1. ¿Cuál es el valor agregado común que le aportan
los sistemas de información empresariales (ERP,
CRM, BPM, BI, KMS, SCM) a las
organizaciones?
2. Explique el concepto de ventaja competitiva
basada en información que se explicó durante las
exposiciones.