SAS BUSINESS ANALYTICS PARA REALIZAR ANA

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Competir con Analytics
Fernando Mogetta
Gerente de Consultoría de Negocios
SAS Argentina

OCHO NIVELES DE ANALYTICS

REPORTES STANDARD
Contesta las preguntas: ¿Qué pasó? ¿Cuándo pasó?
1
REPORTES AD HOC
Contesta las preguntas: ¿Cuánto? ¿Dónde? ¿Quién?
2
QUERY DRILLDOWN (OLAP)
Contesta las preguntas: ¿Dónde está exactamente el
problema? ¿Qué producto? ¿Qué cliente? ¿En qué
región?
3
ALERTAS
Contesta las preguntas: ¿Cuándo reaccionar? ¿Qué
acciones son necesarias?
4

ANALISIS ESTADISTICO
Contesta las preguntas: ¿Porqué está pasando? ¿Cuál es
la relación?
5
FORECASTING
Contesta las preguntas: ¿Qué pasa si esta tendencia
continúa? ¿Cuánto se necesitará? ¿Cuándo y dónde?
6
MODELADO PREDICTIVO
Contesta las preguntas: ¿Qué pasará a continuación?
¿Cómo afectará a mi negocio?
7
OPTIMIZACION
Contesta las preguntas: ¿Cómo hacer las cosas mejor?
¿Cuál es la mejor decisión ante un problema complejo?
8

¿Qué pasó?
¿ Cuánto, con qué frecuencia, dónde?
¿Dónde está exactamente el problema?
¿Qué acciones son necesarias?
¿Por qué está pasando?
¿Qué pasa si esta tendencia continúa?
¿Qué será lo próximo que va a pasar?
¿Qué es lo mejor que podría pasar?
Valor
agregado
al
Negocio
Reportes
Standard
Reportes
Ad-Hoc
Query
Drill-Down
Alertas
Análisis
Estadístico
Forecasting
Modelado
Predictivo
Optimización
Grado de Inteligencia
Business Intelligence Business Analytics
De los Datos a la Inteligencia

¿Qué es Competir con Analytics?
Es hacer uso extensivo de diferentes
técnicas de análisis de datos, que
permiten tomar la mejor decisión posible
en cada escenario.
¿Por qué competir con Analytics?
El análisis sofisticado de los datos, combinado con
procesos que permitan una efectiva ejecución de las
decisiones, permite generar ventajas competitivas
decisivas.
Competing on Analytics (Thomas Davenport)

Ningún uso.
“Volando a ciegas”.
Sin datos confiables.
Ningún uso.
“Volando a ciegas”.
Sin datos confiables.
Uso oportunístico localizado.
Utiliza analytics para mejorar
determinadas actividades.
Uso oportunístico localizado.
Utiliza analytics para mejorar
determinadas actividades.
Esfuerzo de integración de
datos y propagación del uso
de analytics.
Esfuerzo de integración de
datos y propagación del uso
de analytics.
Uso extendido de analytics.
Ventaja competitiva
sostenible. Analytics es el
driver principal de la
performance y el valor.
Uso extendido de analytics.
Ventaja competitiva
sostenible. Analytics es el
driver principal de la
performance y el valor.
¿Cómo utilizar analytics para
innovar y diferenciarse?
¿Cómo utilizar analytics para
innovar y diferenciarse?
Los 5 estadíos de la competencia analítica
- Avanzado + Avanzado

• Pronosticar ingresos, crecimiento y performance
• Identificar los drivers del costo
• Optimizar la distribución de la fuerza de trabajo
• Predecir la fuga de talentos
• Identificar segmentos de
clientes y sus
características
• Predecir comportamientos
de Compra, Uso y Fuga
• Determinar precios
óptimos y entender la
sensibilidad al precio
• Definir la acción u oferta
óptima para cada cliente
• Medir el posicionamiento
de marca
• Pronosticar la
demanda de
productos y servicios
• Optimizar los niveles
de inventario /
servicio al cliente
• Optimizar logística de
distribución
• Gestión Integral del
Riesgo
Calificación crediticia
Riesgo de Crédito
Riesgo de Mercado
Riesgo Operacional
•Detección de fraude
•Detección de lavado de
dinero
•Optimizar límite de
crédito
• Optimizar la utilización
de canales de soporte
• Brindar contenido
personalizado y
relevante
Uso de analytics en todas las áreas de la organización

USO DE ANALYTICS EN LA GESTIÓN
DE CLIENTES
Ejemplos

Tiempo
Valor
2-Modelos Predictivos
4-Optimización de Marketing
Objetivo: Aumentar el Valor del Cliente
Pérdida
Adquisición
mas eficiente
Modelos de
Cross/up sell
Ganancia
Mejor
Cross/Up Sell
Mejor
Cross/Up Sell Mejor
Cross/Up Sell
3-Administración de Campañas
1-Valor del Cliente
Retención
Mas efectiva
Modelos
de Retención

Enterprise Intelligence Platform
Segmentación
Vista Integrada del
Cliente
Modelado
de Comportamiento
Administración de
Campañas
Contactos
Inteligentes
DataMart de
Análisis de
Clientes
Optimización/Automatización de
Campañas
Análisis del Cliente
Gestión de Datos
Ciclo completo de Customer Intelligence
Modify
Sample
Explore Model
Assess

Enterprise Intelligence Platform
Segmentación
Vista Integrada del
Cliente
Modelado
de Comportamiento
Administración de
Campañas
Contactos
Inteligentes
DataMart de
Análisis de
Clientes
Optimización/Automatización de
Campañas
Análisis del Cliente
Gestión de Datos
Ciclo completo de Customer Intelligence

Muchos de los análisis actuales de clientes son realizados en forma
individual: asumen que las personas toman sus decisiones de
compra en forma independiente unas de otras.
Análisis de Redes Sociales
78% de los consumidores confían en las recomendaciones de sus pares
Sólo el 14% confía en los avisos publicitarios
Para realmente entender el comportamiento de los
clientes, debemos explorar información de sus redes de
contactos.
Para realmente entender el comportamiento de los
clientes, debemos explorar información de sus redes de
contactos.

Comunidad
Outlier
Seguidor
Marginal
Puente
Conector entre
diferentes
comunidades
Líder
Comunidad
Seguidor
Identificación de Comunidades y Roles

Churn Contagioso
Identificación de redes de clientes que son objetivo ideal
para campañas de adquisición para paquetes de
productos o servicios.
Marketing Viral
Segmentación
Se ha demostrado que la tasa de adopción de un
producto puede aumentarse entre 5 y 17 veces
(dependiendo del producto), utilizando una campaña
“viral” para promoverlo
Se puede comprobar que la tasa de churn (fuga) se
duplica cuando un vecino en la red ha dejado la
compañía recientemente
Análisis de Redes Sociales: Usos

Blogs Foros Revisiones Páginas
Web
Redes
Sociales
Recolecta, limpia, integra y
organiza datos no
estructurados provenientes de
fuentes internas y externas
Encuestas
SAS Social Media Analytics
SMA Portal
Social Media Analytics
•Posicionamiento de marcas
•Reputación
•Experiencia de clientes
•Lealtad
•Efectividad de de las acciones
de marketing
Combina estadística con reglas
linguísticas y text mining para
analizar y categorizar opiniones,
comentarios, revisiones,
conversaciones, etcétera, y
generar indicadores para medir:

• Telecom Personal: Modelos de Retención Prepago y
Pospago y Automatización de Campañas de Marketing
• Telefónica de Argentina: Inteligencia Comercial aplicada a
clientes Empresas y Residenciales
• Telcel (México): Análisis de Redes Sociales para retención
de clientes ante la portabilidad numérica.
Ejemplos de uso reales

USO DE ANALYTICS EN SUPPLY
CHAIN
Ejemplos

Generación de pronósticos en gran escala

Análisis interactivo de resultados

Simulación y comparación de escenarios

Pronóstico de la demanda en ATM/ Sucursales
Costos de reaprovisionamiento
Tasas de interés
Niveles de servicio requeridos
Distribución de calendarios reaprovisionamiento de
ATM’s/ Sucursales
Monitoreo de ATM’s/ Sucursales
Generación de Reportes e Indicadores de Gestión
Generación de un calendario óptimo de
reaprovisionamiento para cada ATM/ Sucursal
Minimizar costos y/o
Maximizar niveles de servicio
Reabasteci-
miento de ATM’s/
Sucursales a lo
largo del tiempo
• Capacidades
• Montos mínimos
y máximos
• Denominaciones
• Días de
abastecimiento
• Otras
restricciones
Retroalimentación del Modelo
Optimización
Datos de Entrada
Acciones Recomendadas
Ejecución
Objetivo
Restric-
ciones
Variables
De
Decisión

Definición de Restricciones
Definición de Objetivo
de Optimización
Definición de
Escenarios
Alternativos
Optimización

• Banco Hipotecario pronostica la demanda de sus
productos (préstamos, seguros, etc.).
• Banco Hipotecario planifica la utilización de recursos
de soporte para el procesamiento de los productos.
• Telecom Personal pronostica utilización de servicios.

USO DE ANALYTICS EN GESTION DE
RIESGOS Y FRAUDE
Ejemplos

Tablero de Gestión de Riesgos
Tablero de Gestión de Riesgos
Gestión Integral del Riesgo

• HSBC Argentina utiliza SAS para desarrollar modelos
de Credit Scoring y Cobranza.
• Citi Argentina utiliza SAS para definir estrategias de
incremento/decremento de líneas de crédito (Existing
Customer Management).
• BBVA Argentina usa SAS para cálculos de Reservas
Ajustadas por Riesgo.
• Banco de Chile usa SAS para la identificación de
transacciones de lavado de dinero.

USO DE ANALYTICS EN SERVICIO AL
CLIENTE
Ejemplos

Internet
Celular
POS/ATM
IVR
Call Center
SAS Real-Time
Decision Manager
SAS Real-Time Decision Manager

• La Aduana Paraguay utiliza modelos predictivos de
SAS en tiempo real para calcular la probabilidad de
que una transacción aduanera sea fraudulanta.
• HSBC a nivel global valida en tiempo real las
transacciones con tarjetas de crédito.

DE PERFORMANCE
Ejemplos

Tableros de indicadores tradicionales

Tableros con proyección de performance

34
Validación de los mapas Estratégicos

35
Simulación de escenarios

• BACTSSA (Buenos Aires Container Terminal S.A.) utiliza
SAS Activity-Based Costing para calcular los costos de
sus servicios y analizar rentabilidad.
• ENERSA (Energía de Entre Ríos S.A.) está
desarrollando modelos de costos implementar el
concepto de gestión basada en actividades y cumplir
requerimientos regulatorios (ENRE).

DE RECURSOS HUMANOS
Ejemplos

SAS Human Capital Management

• Banco Hipotecario utiliza SAS para pronosticar el
personal necesario para soportar el Proceso de Alta de
Productos.
• Un importante Call Center en Argentina implementó un
modelo de análisis de rotación.

• Pronosticar ingresos, crecimiento y performance
• Identificar los drivers del costo
• Optimizar la distribución de la fuerza de trabajo
• Predecir la fuga de talentos
• Identificar segmentos de
clientes y sus
características
• Predecir comportamientos
de Compra, Uso y Fuga
• Determinar precios
óptimos y entender la
sensibilidad al precio
• Definir la acción u oferta
óptima para cada cliente
• Medir el posicionamiento
de marca
• Pronosticar la
demanda de
productos y servicios
• Optimizar los niveles
de inventario /
servicio al cliente
• Optimizar logística de
distribución
• Gestión Integral del
Riesgo
Calificación crediticia
Riesgo de Crédito
Riesgo de Mercado
Riesgo Operacional
• Detección de fraude
• Detección de lavado de
dinero
• Optimizar límite de
crédito
• Optimizar la utilización
de canales de soporte
• Brindar contenido
personalizado y
relevante
Uso de analytics en todas las áreas de la organización

SAS Business Analytics Framework

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“Sé que estamos desperdiciando la mitad de
nuestro presupuesto de Marketing, el problema
es que no sé qué mitad”.
John Wanamaker, “el padre del advertising”

Gracias !
Fernando Mogetta
fernando.mogetta@sas.com

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