Download pdf - Inteligencia Comercial y Optimización

Evento organizado para los miembros d la A i b de l Asociacin d i i de Egresados AGEUP 25.04.2012

Inteligencia Comercial y Optimizacin p

Indice Evolucin de la Inteligencia Comercial Caso - Optimizacin de campaas Caso - Optimizacin de pedidos Surtido Caso - Marketing Mix Modelling Caso - Pricing Intelligence

Inteligencia Comercial

Informacin I f i externa

Informacin I f i interna

Toma de decisiones mas rentables

Inteligencia Comercial

Optimizacin

Geomarketing

Inteligencia ComercialMaximizar el beneficio = Ser excelente en Segmentacin por valor y CLIENTES necesidad (Customer Management) Plan de Clientes Optimizacin de Campaas d Marketing de k i

OFERTA COMERCIAL CANALES(Channel Management) Cuadros de mando Canales integrados (multicanalidad) P fit&L Profit&Loss C t l Control Planes de expansin Optimizacion de territorios Optimizacin de rutas comerciales Product/Category Management Packs productos (categorias), Optimization de pedidos Di de productos Diseo d d t Experiencia de Servicio Optimizacin de Precios

Inteligencia Comercial - CasoConsolidar y Segmentar

Rentabilidad

Tipologa de clientes Demographicvariables Behaviourvariables Behaviour variables

Estados de stados compra

New

Active

New Dormant

Opt Out

Dormant

Recuperated

Inteligencia Comercial - CasoConsolidar y Segmentar

Ocasionales (abuelos, ti ( b l tios, amigos) Familias Numerosas Familias con nios mayores Familias con nios pequeos

Familias con Bebes

Inteligencia Comercial - CasoPlan de expansin de Puntos de VentaIdentificamos variables sociodemogrficas ms importantes y nuestro nivel de penetracin en zonas con alto potencial t i lt t i l

Inteligencia Comercial - CasoPlan de expansin de Puntos de VentaAlto Potencial Baja Penetracin Potencial Alto Potencial Alta Penetracin Potencial

Inteligencia Comercial - CasoModelos de Cross-Selling Pack1 Pack 1 Pack 2 PackN Pack N

Familias Numerosas N

24%

35%

8%

Familias con nios pequeos Familias con Bebes B b

30%

15%

12%

12%

10%

40%

Scorings por paquete

Inteligencia Comercial - CasoModelos de Cross-Selling - Tienda Online

Vestido

Complementos Vestidos

Inteligencia Comercial - CasoModelos de Cross-Selling - Multicanalidad

Inteligencia Comercial - CasoCuadros de Mando

El conocimiento de los clientes permite la personalizacin de productos y servicios y compartir mtricas de rentabilidad de clientes



Optimizacin de campaasSeleccin de Campaas Venta estimada Tienda X = estimada,

212 mil Alertpoints Reactivation

101 101 101 102 102 102 102 103 103 103 103 104 104 104 104 105 105 105 105 106 106 106 06 106 107 107 107 107 108 108 108 108 109 109 109 109

Gift Alert Reactiva Double Gift Idcustomer Reactiva Double Alert Gift points Alert tion Reactiva Double Idcustomer points Gift points Alert tion Promoti Reactiva Double Idcustomer points Promoti P Idcustomer points d tion Promoti i points Promoti21points tion 14 101 8points 14

Sales by 75 97 20 21 Sales by Sales campaignby 75 97 20 21 Sales by 75 97 20 21 campaign 75 97 20 21 campaign campaign

88 14 14 21 14 14 21 8 41 14 12 14 11 21 13 13 41 12 11 13 41 12 11 26 13 24 41 20 12 12 11 26 24 20 12 26 24 20 12 25 26 12 24 6 20 4 12 25 12 6 4 25 12 6 4 23 25 4 12 2 6 21 4 23 4 2 21 23 4 2 21 23 14 4 12 2 11 21 6 66 14 12 11 14 12 11 13 6 2 14 16 12 9 11 3 24 6 13 24 16 9 13 24 16 9 11 13 18 24 2 16 8 9 11 18 2 8 11 18 2 8 16 11 12 18 20 2 11 8 16 12 20 11 16 12 20 11 16 12 20 11

103 104 105

102 106 107 108

109

101

Gift Prom.

DoubleP oints

Optimizacin de campaasSeleccin de Campaas

Motivacin Definir las estrategia comercial para sacar el mayor provecho al presupuesto existente seleccionando las campaas comerciales con mayor rentabilidad

Complicaciones Presupuesto Nmero de ofertas realizadas por segmento de clientes Capacidades y restricciones de los canales de distribucin Incompatibilidades Cliente - canal, cliente - tipo de producto, entre productos

Mejoras Maximizar el valor esperado del retorno de la inversin Disponer de una herramienta de simulacin que de soporte a la decisin

Optimizacin de campaasSeleccin de Campaas EntidadSegmentos de Clientes

Descripcin CaractersticasLosclientesson agrupados por segmentosde caractersticas similares,esdecir, similares es decir porunareaccin similaralascampaas deMarketing Productosquese Productos que se desenalanzaral mercado Perfil del Cliente: estudiantes, jubilados, etc. Nivel de Ingresos: bajos, medios, altos. Tamao del Segmento: dato que se utiliza para impedir que se hagan ms ofertas que tamao del segmento segmento. MnimoNmerodeOfertas:mnimonmerodeofertasquedeseamosrealizaralsegmento. MximoNmerodeOfertas:mximonmerodeofertasquedeseamoshaceralsegmento Tipo de Producto: los productos son agrupados por tipo con el objetivo de posibilitar al usuario de negocio crear restricciones o reglas que le permita crear o excluir tipos d producto a un determinado segmento de clientes o a l i ti de d t d t i d t d li t un segmento que cumple cierta propiedad. Ejemplo: no quiero asignar ningn producto relacionado con salud a estudiantes con ingresos bajos. Productos: Productos asociados a la campaa comercial. En este caso veremos una campaa, un producto. campaa producto Mnimo Nmero de Campaas: Mnimo nmero de campaas Mximo Nmero de Campaas: Mximo nmero de campaas Mximo presupuesto: coste que tiene para la compaa realizar la campaa p Tipo de canal: e-mail, oficina directa, call-center. Es posible que determinadas campaas no se quieran notificar por un determinado canal.

Productos

Campaas

Un Campaa comercialcontiene variosproductosa lanzaralmercado

Canal

Canales de notificacindelas campaas comerciales

Capacidad del Canal: mximo nmero de ofertas que un canal puede realizar. Costes fijos: es utilizado para los costes de subcontratacin de canales externos. Unidad de Coste por Oferta: coste de realizar la oferta

Optimizacin de campaasSeleccin de Campaas Disciplina Funcin Ejemplo Maximizar Beneficio Neto = Beneficio Esperado Costo Fijo de Campaa Costes Fijos del Canal Costes Variables del Canal Sujeto a : Restricciones Duras Un Segmento de cliente solo puede ser accedido por un nico canal

Investigaci n Operativa

MaximizarelBeneficioNetosujeto j aun conjuntoderestriccionesdel problema

No se pueden realizar ms ofertas para una campaa q p que el tamao del segmento. g Restricciones Blandas Para cada segmento de cliente se puede indicar un mnimo de ofertas a realizar Excluir Tipos de Producto a determinados Clientes Incompatibilidades entre productos para que no sean ofertados al mismo segmento de clientes.

Estadstica y Datamining

Realiza losSegmentos. CalculalaProbabilidaddeCompra C l l l P b bilid d d C deundeterminadoProductopor canal Calculaelbeneficioesperadoenel casodecompradelproducto.

Anlisis clster Anlisisclster Modelodiscriminante:regresinlogstica y rbolesde decisin Modelos desegmentacion bietapicos,Kohonen

El Cliente carga un escenario de simulacin predeterminado. Para este escenario se cargarn los datos procedentes de los sistemas de informacin operacionales de la compaa. As como el modelo matemtico y datos estadsticos que d soporte a la solucin. da t l l i

20

4 2 Datos del segmento de los clientes por perfil.

1 3 Beneficio esperado por segmento de cliente

21

2 1 Para la presentacin de los datos en forma de tabla pivote podemos usar las entidades de negocio indicadas. Si q queremos conocer el Beneficio esperado por perfil solo tenemos que arrastrar la informacin

22

1

En esta tabla pivote podemos observar la informacin del beneficio esperado por producto y perfil del cliente

23

2

1

Vista de los productos a comercializar en la campaa y su ti tipo

24

Datos de las Campaas comerciales 2

3 1

Datos de los Canales de Comercializacin

25

2 Anlisis de datos estadsticos donde d d se i di l probabilidad indica la b bilid d de compra por canal, producto y segmento 3 Tabla pivote para visualizar la informacin de la probabilidad por perfil del cliente, canal y producto 1

26

2

3

Restricciones que indiquen que un tipo de producto no debe ser asignado a un i d determinado perfil de cliente 4

Restricciones que una R i i determinada campaa no puede ser ofrecida por un d t determinado i d canal 5

1

Restricciones que indican que a un determinado perfil no se le puede acceder por un determinado canal

Restricciones de incompatibilidad entre productos

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2

Parmetros Globales de la Campaa donde se indica: - El presupuesto que tiene la compaa para ejecutar la campaa. - El mnimo y el mximo nmero de campaas que quiere sacar al mercado - El mnimo y el mximo de productos por campaas - En este ejemplo se muestra un producto, una campaa p

1

28

1

2

Resolucin del p problema matemtico para encontrar la solucin ptima

29

2

6 Nmero de ofertas que deben realizarse por segmento, t campaa y canal.

1 3 5 Campaas que deben ejecutarse ejec tarse 4

Canales usados para realizar las campaas

30

2

1 3 4

31

1 Beneficio esperado, Costes fijos de Campaa, de Canal, variables de Canal y Ganancia neta Beneficio esperado por campaa 2

3

Tabla Pivote donde d d se i di indica el beneficio esperado por perfil y ti d fil tipo de producto Observamos que a los desempleados se les asigna productos de tipo Seguros, el usuario podra preguntarse. Qu impacta sobre la cuenta de resultados crear una t i i d ?

4

32

3 1Duplica el escenario original y crea uno nuevo El usuario de Negocio puede crear restricciones fcilmente y ver el impacto que tiene en la cuenta de resultados

2

33

1

Resolucin del p problema matemtico para encontrar la nueva solucin y poder compararla

34

1

2

3

Mostramos las diferencias

4

Observamos que la restriccin se ha tenido en cuenta y que no se ha asignado productos de seguros a desempleados. Ah d l d Ahora hemos h mejorado con la nueva solucin?. 35 Comparamos con el escenario anterior

1 Podemos observar que con la nueva decisin no se ha mejorado el beneficio neto 2

3

Diferencias respecto al escenario de referencia f i36

37

1

3 4

2

En los objetivos se indica una ganancia mnima de 155.000 e indica que la prioridad es obligatoria. El motor intentar relajar algunas restricciones para llegar a la solucin indicando qu restricciones se ha tenido t id que saltar lt38

1

39

1 Podemos observar que hemos incrementado el beneficio, pero en contraposicin nos hemos saltado una restriccin al hacer 9 campaas comerciales en lugar de 8. Siento no viable. 2

40

Indicamos que esta restriccin no se la q puede saltar. Para esto indicamos la prioridad a obligatoria. y resolvemos nuevamente 1

41

2

1

42

Para alcanzar los 155.000 el motor ha tenido que relajar la restriccin del canal TeleSales 3. 1

43

44

1 2 Incrementamos la capacidad y el coste del canal. -Capacidad a 5000 -Coste a 3000 -Como se h C ha incrementado el coste fijo del canal, aumentamos a mentamos en 1000 nuestro presupuesto

3

45

1

46

2

2

Observamos que con el incremento del coste fijo del canal obtenemos un mejor resultado en la l cuenta d t de resultados

3

147

2 1 Sistema de Si t d reporting para comparar escenarios i

48


Optimizacin de pedidosSeleccin de CampaasNecesidad d R d N id d de Reduccin d St k en Pl t f i de Stocks Plataformas Sobre-stock en productos de baja rotacin Carencia de sistemas de simulacin para la negociacin de condiciones con proveedores Sistemas propietarios no configurables Orientados a Nivel de Servicio no a costes Servicio, Continuas modificaciones manuales sobre los pedidos propuestos (60%) Carencia de Informacin para justificar los pedidos Desconocimiento de los algoritmos subyacentes Sin funcionalidades de simulacin

SITUA ACIN

Implementacin de un Sistema de Pedidos basado en Costes C No exclusivamente orientado al Nivel de Servicio Tiene en cuenta costes financieros, de transporte, de pedido, etc., Modelo de Optimizacin Abierto Planteado en lenguaje matemtico accesible Funciones de Coste fcilmente identificables y modificables Posibilidad de Simulacin de Escenarios Soporte a la negociacin con proveedores Soporte a la explicacin de pedidos

Automatizacin de las propuestas de Pedido Reduccin de intervenciones Manuales (10%) R d i d i t i M l Clculo de varios pedidos consecutivos

BENEF FICIOS

SOLUC CIN

v

Reduccin de Stocks Permitiendo roturas en productos poco importantes Disminucin de otros costes (transporte, pedido, ) Garantizando el abastecimiento de las tiendas

v

Cobertura de factores particulares de la compaa p p Agrupacin de Proveedores (superproveedores) Pedidos cadencieros (semanales, mensuales, )

Optimizacin de pedidosDescripcin del proceso optimizado

Previsin de pedidos de tienda p Previsin de cada una de las tiendas para cada articulo Se consideran la politicas de almacn (plataforma) de cada tienda y stock existente Se obtiene una previsin de pedidos a plataforma C esta prevision d pedidos d ti d para cada una d Con t i i de did de tienda d de las plataformas mas: Las restricciones impuestas por el proveedor (lote de pedido, camin completo, mnimo de pedido, horarios de apertura, etc.,) Las restricciones impuestas por la propia plataforma(das de apertura, apertura mximo por artculo, etc ) artculo etc.,) Y las restricciones propias del artculo (ciclo de pedido, caducidad, stock de seguridad, bloqueos, reservas, etc.,)

Optimizacin de pedidosDescripcin del proceso optimizado

Clculo del pedido ptimo en funcin de: Costes de tenencia (costes financieros de almacenamiento) Costes de pedido (que incluye costes administrativos ms costes de transporte). C Costes de rotura ( (calculados en f funcin de la previsin de venta perdida).

El clculo de pedidos responde, pues, a dos preguntas fundamentales: Cundo pedir: interesa pedir por el hecho de que un artculo vaya a entrar en stock de seguridad, o bi conviene esperar un poco a que t t kd id d bien i otros artculos de mayor importancia se encuentren en esta situacin? Qu pedir: Una vez decido pedir en una fecha concreta: qu artculos incluyo en el pedido? me interesa adelantar el pedido de artculos que van a entrar en punto de pedido en breve, o bien sobre-stockearme de los artculos que ya estoy pidiendo?

Optimizacin de pedidosOptimizacin de Pedidos en el Sector Textil




Marketing Mix Modelling Plataformas Modelos de Marketing Mix. Plataformas Modelos Valores de Marca. Plataformas Seguimiento Publicitario. Plataformas ad-hoc.

Marketing Mix Modelling



Marketing Mix ModellingMedir y predecir los intangibles de la marca

Marketing Mix ModellingAccediendo, simulando y controlando


Pricing IntelligenceSegn el Estudio Europeo de Pricing 2009 IE Business School



Pricing IntelligenceElasticidad de precio La elasticidad precio se define como el cambio en las ventas de un bien tras un cambio en su precio o en el precio d otros bi bi i l i de t bienes:

Elasticidad propia: Cambio en las ventas de un bien ante cambios en su propio precio. Esta elasticidad es negativa.

Elasticidad cruzada: Cambio en las ventas de un bien ante cambios en los precios de otros bienes. Esta elasticidad es positiva si los dos bienes son sustitutos y negativa si los dos bienes son complementos. Ejemplo de matriz (simtrica) de elasticidades de bienes sustitutos:Producto Producto Producto Producto Producto P d t 1 P d t 2P d t 3P d t 4P d t 5 Producto 1 Producto 2 Producto 3 Producto 4 Producto 5 -2.00 0.50 0.10 0 10 0.05 0.20 0.50 -3.00 0.60 0 60 0.01 0.40 0.10 0.60 -2.50 2 50 0.30 0.20 0.05 0.01 0.30 0 30 -4.00 0.10 0.20 0.40 0.20 0 20 0.10 -3.00

Pricing Intelligence1. Para clasificar los productos en funcin del grado de sustituibilidad:Las elasticidades cruzadas proporcionan informacin sobre el grado de sustituibilidad y permiten identificar a l sustitutos ms cercanos d cada tit ibilid d it id tifi los tit t de d producto.Producto 1 Producto 2 Producto 3 Producto 4 Producto 5 Producto 1 Producto 2 Producto 3 Producto 4 Producto 5 -2.00 0.50 0.10 0.05 0.20 0.50 -3.00 0.60 0.01 0.40 0.10 0.60 -2.50 0.30 0.20 0.05 0.01 0.30 -4.00 0.10 0.20 0.40 0.20 0.10 -3.00

Pricing Intelligence1. Para clasificar los productos en funcin del grado de sustituibilidad: Una vez que se definen las elasticidades cruzadas y propias, seremos capaces de lanzar una segmentacin de productos y concluir qu productos son sustitutivos y cuales son complementarios. Con esta informacin, seremos capaces de adelantarnos a las necesidades de los clientes y ofrecerles exactamente lo que ellos necesitan optimizando as los costes de la comunicacin. Se aplica esta informacin para hacer el anlisis del carro de la compra y venta cruzada a los clientes.

Pricing Intelligence2. Para calcular el efecto sobre las ventas de un cambio en los precios de uno o varios productos:

ANTES del CAMBIO en PRECIO Producto 1 2 3 4 5 Descripcin Abc Abc Abc Abc Abc Ventas (unidades) 100 69 61 42 35 Precio Ventas () 10.0 9.0 90 9.4 8.8 10.3 1000 621 567 372 357 Cambio en el precio -5% -5% 5% -5% -5% -5%

DESPUES del CAMBIO en PRECIO Cambio en las ventas (unidades) 6% 7% 7% 18% 11% Ventas (unidades) 106 74 65 50 38 Precio 9.5 8.5 85 8.9 8.3 9.7 Ventas () 1005 634 574 416 375 Cambio en las Ventas () 0% 2% 1% 12% 5%

Pricing Intelligence3. Para calcular los precios que maximizan los beneficios: A partir de la matriz de elasticidades y de informacin sobre el margen que se obtiene sobre cada producto es posible determinar los precios que maximizan los beneficios. Esta metodologa es ampliamente utilizada para estimar los efectos de las fusiones sobre los precios (simulacin de fusiones o merger simulation) simulation). Para ello es necesario la utilizacin de un algoritmo de optimizacin numrica que no se describe en esta presentacin.

MUCHAS GRACIAS

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Julio Quionez Villanueva Socio Director S i Di t [email protected]