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

BIG DATA, hacia una visión 360 del cliente

Santiago CriadoGerente Mkg Operativo [email protected]

© Equifax Confidential and Proprietary© Equifax Confidential and Proprietary

Contenido

Tendencias actuales

Que es Big Data?

Big Data y BI

Big Data en la practica

Enfoque Visión 360

Conclusiones

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Preguntas tradicionales de MKG


Un mundo cambiante: nuevos modelos de negocio


Un mundo cambiante


Un mundo cambiante: IT drivers

Conectividad

Dispositivos


Conectividad: aumento ancho de banda


Conectividad: global


Dispositivos




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


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

So

ftwa

re

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

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

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

Nuevas preguntas de MKG


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

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Tendencias actuales

Que es Big Data?

Big Data y BI


Enfoque Visión 360

Conclusiones

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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

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Data


Que es Big Data?

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Que es Big Data?

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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.”


IBM


IBM


Big Data son TODOS tus Datos

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El cambio mental en Big Data

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Big Data ParadigmEstructurado - no estructurado / Derivados / Internet

Reunir todos los datos posibles

Ejecutar algoritmos sobre datos para encontrar modelos/ patrones

Buscar Preguntas

Creación de Nuevos Negocios

Poner en práctica el modelo

Analytics:100% universo

Legacy ParadigmEstructurado / Transactional / Corporativo

¿Qué pasó?

Decidir qué datos serán relevantes

Recopilación de Datos

Buscar respuestas

Analizar negocios existentes

Jugadores Legacy

Analytics: muestras

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


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Tendencias actuales

Que es Big Data?

Big Data y BI


Enfoque Visión 360

Conclusiones

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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


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


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


Situación actual y Progresión


Datos estructurados


Datos no estructurados


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


Mundo NoSQL vs Mundo SQL

Tecnologia Open Source

Muchas pymes buscando liderazgo

Alta complejidad / pocos recursos

Roadmap inmaduro y cambiante

Tecnologia conocida y con historia

Fuerte industria, muchos recursos

Habilidades disponibles

Estandar del mercado de RDB


RDBMS vs. Map Reduce/ Hadoop

Tamaño datos: Gigabytes Petabytes

Acceso: Interactivo y batch batch

Updates: Lee y escribe varias veces escribe una vez, lee varias

Estructura Estática Dinámica

Integridad Alta Baja

Escalabilidad no linear Linear


Procesamiento datos no estructuradosSoluciones 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



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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Que es Big Data?

Big Data y BI


Enfoque Vision 360

Conclusiones

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Y como hago negocios?

Explora tus datos para encontrar insights accionables

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Usuarios finales creando preguntas a sus datos y recibir accionables

Explorar datos en todas las dimensiones: histogramas, timelines, demograficos, 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



Explorar demográficos

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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



Explorar geografias

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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



Explorar relaciones sociales

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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


Casos de uso

Personalizacion y mensajeria

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Personalizar comunicaciones con clientes segmentando audiencias basadas en atributos

Por intereses especificos y patrones de movilidad

Por el uso de smartphones en momentos especificos (casa/ trabajo)

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..


Casos de uso

Prospecting buscando clones o gemelos

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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.


Contenido

Tendencias actuales

Que es Big Data?

Big Data y BI


Enfoque Visión 360

Conclusiones

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CobranzasMejora tasa de

recupero

MarketingDetecta consumidores

sobre la base de ingresos predichos

FraudeIdentifica fraudes

potenciales y reduce las perdidas

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Equifax Decision 360 genera decisiones confiables y rentables a traves del ciclo de vida del crédito. . .

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

Identifica patrones

fraudulentos a traves de

activos unicos de datos

Usa informacion verificada del cliente para

autenticas su identidad

Refina segmentacion para ofertas de

alto nivel

Optimiza priorizacion de colas de espera

Incorpora datos laborales e ingreso

para asegurar cobranza

Identifica clientes con mayores tasas de

cobranza

RiesgoMejora rentabilidad

y reduce las perdidas


IP Address

Que descripcion de target/ NSE aplica para la IP address que acaba de

visitar tu sitio?

Nuevas tecnicas de marketing que targetean direcciones IP

especificas (inclusive mobile)

Es el cliente tambien dueño de

una pyme?Pyme/ Negocio

Clientes a quienes deben ofrecer productos segmento empresa

Como deben comercializar las sucursales en c/u de sus

territorios

Que target/NSE promedia alrededor

de tu sucursal?Barrio/ Localidad

Cuales el gasto total del hogar con

Ud versus otras IFs?

Tu share of wallet share, y donde debes focalizar los esfuerzos

para venta cruzadaHogar

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. . .respondiendo las preguntas pertinentes en cada nivel de consumidor

Individual

Cual es la propension dada del cliente y su habilida para pagar?

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

adecuado

Decision 360 ayuda a decidir: Decision 360 puede revelar:


IP Address

Que actividad ha sido observada en esta IP?

Cuantas identitdades estan asociadas con la misma? La IP esta asociada con fraude?

Actividad sospechosa que pueda justificar una nueva revisión antes

de proporcionar acceso, información o la realización de negocios en línea

La empresa es real? Tiene derechos la

persona para representar legalmente a

la compañia? Pyme/ Negocio

Que se necesita mas informacion

Si los individuos y la informacion representada probablemente

sean acertados o fraudulentos

Cuales son las caracteristicas comunes

de los individuos y hogares promedio del

area? Barrio/ Localidad

El hogar esta asociado a comportamiento

fraudulento o fraude conocido?

Lazos del hogar a las personas.Comportamientos anómalosElementos de identificación

individualHogar

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Individual

La identidad corresponde a una persona real? Es

quien dice ser? Esta asociado con fraude?

Verificacion y autenticacion de ID.Verificacion de reclamosFraude y deteccion de ID

sospechoso




Que clientes estan exhibiendo cambios

en los pagos?Pyme/ Negocio

Como reducir el gasto en productos monitoreando clientes

para modificar condiciones de credito

Como recuperar ingresos siendo los primeros en ubicar a clientes

q se hayan mudado recientemente

Que clientes tienen nuevas direcciones o numeros telefonicos?

Barrio/ Localidad

Como el impacto en ingresos puede

generar resultados en cobranzas?

Como aprovechar insights del cliente adicionales para optimizar

estrategias de tratamientoHogar

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Individual

Quien tiene la mayor probabilidad de pago? Los clientes con mejores chances

de recupero de tu cartera




Contenido

Tendencias actuales

Que es Big Data?

Big Data y BI


Enfoque Visión 360

Conclusiones

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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.

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Contenido

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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

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Gracias!

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Santiago Criado

Gerente Mkg Operativo Equifax

[email protected]

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