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Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

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Esta es la presentación de la charla que dio Adolfo Kvitca.

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Page 1: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2
Page 2: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

El papel de las redes socialesEl papel de las redes sociales en la comunicacien la comunicacióón con el clienten con el cliente

Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook

Adolfo KvitcaDirector Soluciones Predictivas

SPSS Argentina SA

Copyright SPSS Argentina SA. Todos los derechos reservados.

Page 3: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

¿Son las redes sociales una moda?Mas del 50% de la población mundial tiene menos de 30 años

96% de ellos son miembros de una red social

El trafico semanal de Facebook supera al de Google

Facebook creció 200 millones de usuarios en menos de un año

Si Facebook fuera un país, seria el 3ro en tamaño

La herramienta de búsqueda mas utilizada en el mundo es YouTube

Hay mas de 200 millones de Blogs

El segmento de mujeres entre 55 y 65 años es el de mayor crecimiento en Facebook

La generación Y y Z consideran que el e-mail “fué”

24 de los 25 diarios mas importantes experimentaron disminución de su circulación

Solo 18% de las campañas tradicionales de TV generar un ROI positivo

En la última navidad, la venta de Kindle eBooks superó la venta de libros de papel

Page 4: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

¿Son las redes sociales una moda?34% de los bloggers escriben opiniones acerca de productos y marcas

25% de los resultados al búscar las 20 principales marcas, son links a contenidos generados por usuarios

78% de los consumidores creen mas en las recomendaciones de sus pares que en los avisos

50% del trafico de internet móvil de UK es para Facebook. La gente actualiza los datos en todo momento y lugar… imagine lo que significa una mala experiencia como cliente

No buscamos mas noticias, productos o servicios… ellos nos encuentran a nosotros.

Las compañías exitosas en redes sociales: escuchan primero y venden después

Le gusta lo que dicen en la web sobre tu marca y productos? Mejor que si!

No tenemos la opción de intervenir o no en las Redes Sociales… la pregunta es: ¿cuán bien lo haremos?

El ROI de intervenir en Redes Sociales consiste en que su empresa todavía exista en 5 años

Las redes sociales no son una moda, constituyen una cambiofundamental en la manera en que nos comunicamos

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También en Argentina

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También en Argentina

Page 7: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

Las empresas quieren conocer lo que piensan sus clientes…

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También en Argentina?

Page 9: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

Esto es suficiente?Anuncios basados en Perfiles

Estadísticamente, los amigos tienden a comportarse igual, comparten intereses.Si alguien hace click en un anuncio, la gente en su lista de contactos tiene tres o cuatro veces más probabilidades que la media para hacer clic en él.

Pero en Facebook la gente NO mira

los avisos...

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Esto es suficiente?Avisos asociados a la búsqueda

Facebook GoogleImpressions 225,875 15,386Clicks 178 688CTR 0.08% 4.47%Pages per visit 1.22 1.61Bounce rate 82.84% 67.21%Average time on site 13 sec 42 secConversion Rate 11.76% 22.26%

Los usuarios están interesados en el

resultado!

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Como aprovecharComo aprovecharel el focusfocus groupgroup masmasgrande del mundogrande del mundo

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Tip #1Hable el lenguaje del consumidor

¿TV o Televisión?

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Tip #2Examine Blogs y Redes Sociales

Y entienda que valoran sus clientes para armar su anuncios

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Tip #3Mejore su site

WEB Analytics & Mining•Qué actividades son realizadas con mas frecuencia?

•Encuentran lo que buscan?•Cuál es la primer actividad, cual la ultima?

•Que combinación de actividades terminan en compra?

•Como puedo clasificar al usuario en función de las actividades que realiza?

•Como se si esta mirando o va a comprar?

•Etc

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Tip #4Cree una experiencia personalizada

Banners, Pagina de Entrada, etc

Cross SellingWebMining!!!

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Tip #5Arme su propia red social

• Redireccione a los nuevos clientes a conocer la cuenta que tiene su empresa en las red social

– Ofrecer, a quienes acaban de hacer su compra, un futuro descuento si se hace “amigo” de su red

• Concéntrese en la construcción de una comunidad– El truco es generar el deseo de “volver”. Eso significa que se debe interactuar con nuevos

contenidos, ofertas exclusivas, consejos e información que de otra manera no podrían conseguir

• Juegue su juego– Es cierto que debe tratar bien a todos sus clientes, pero eso no significa que debe tratar a todos por

igual. Invite a probar los productos y que cuenten los resultados que han obtenido.– Es una oportunidad para mejorar la fidelidad, la repetibilidad y crear “fans”. Los clientes que han

dedicado tiempo para hacerse seguidor de su empresa o recibir ofertas o descuentos exclusivos de sus productos pueden ser muy buenos “recomendadores” y activar el “boca a boca”

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Tip #6Ayude a la gente a expresarse

¿Porque no ayudarlos? ¿Y ayudar a su negocio? A la gente le gusta opinar…

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Si no lo hace…Otros lo harán!

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• Principios Básicos:– Oferta transparente– Comunicaciones Relevantes– Experiencia satisfactoria en todos los puntos de interacción– Valor del Incentivo

• Claves:– Disciplina

CEM no es sobre la creación de lemas como "este es el año del cliente." Tiene que ser un conjunto de actividades permanentes y bien establecidas

– El aumento de la lealtadCEM no se trata de una creencia altruista que los clientes deben ser tratados mejor. Tiene que estar vinculado a comportamientos de los consumidores mas rentables a largo plazo

– ExpectativasCEM debe ser construido desde la perspectiva de los clientes

Tip #7Genere una Experiencia Satisfactoria

Customer Experience Management (CEM)

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At every customer interaction with a company, there is at least one "moment of truth" an interaction that can disproportionately positively or negatively affect

the customer experience.

Cada interacción es una oportunidad…

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At banks, emotionally charged interactions (e.g., receiving financial advice and negotiating mortgages as opposed to buying travelers’ checks) can have dramatic

impacts on the organization’s bottom line

Source: Survey of 2,229 large banks customers - McKinsey - “The moment of Truth in Customer Service”

87% 72%

Cada interacción es una oportunidad…

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Tip #8Hágalo constantemente

1. Hable el lenguaje del consumidor2. Examine Blogs y Redes Sociales3. Mejore su site4. Cree una experiencia personalizada5. Arme su propia red social6. Ayude a la gente a expresarse7. Genere una experiencia satisfactoria

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Data MiningData Mining

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Que saben las empresas de sus Clientes

Datos de Comportamiento- Historia de pago- Historia de uso- Transacciones

Datos descriptivos- Atributos- Caracteristicas demograficas- Datos geograficos- Fecha de alta

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La información se utiliza para…

Mayor Ganancia

Aun masGanancia

Menor Costo

Adquisición Crecimiento

Tiempo

Ganancia

Costo

Ganancia

Fuga

Maximizando el Cross-Sell y Up-SellExtendiendo la relación lo más posible

Aumentado el nivel de Respuesta

Adquirir, Potenciar y Retenera los mejores clientes

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Data MiningPermite predecir la respuesta esperada, lo que permite seleccionar el target en

forma optima y realizar ofertas diferenciadas

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Data MiningPero luego de recibir la oferta…

y con NO clientes también!estos clientes hablan con otros clientes

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Data Mining & Redes SocialesLa información de redes sociales mejora los modelos predictivos

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Los Los clientesclientes tienentienen mucho mucho parapara decirdecir

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Las empresas quieren conocer lo que piensan sus clientes…

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Pero…¿escuchan realmente?

En una encuesta realizada a clientesclientes que interrumpieron el uso de un servicio o producto:

–– 74% atenci74% atencióón al clienten al cliente– 25% precio– 14% funcionalidad del producto/servicio

La misma encuesta realizada a los gerentesgerentes de dichas empresas:

– 63% precio– 36% funcionalidad del producto/servicio–– 22% atenci22% atencióón al clienten al cliente

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• Análisis actitudinal = Investigación de Mercado– Rara vez supera las encuestas anuales de satisfacción de clientes. – Los datos no se almacenan centralmente y aprovechados por todos.– No hay conexión con sistemas operacionales

• Análisis comportamental = CRM analítico– Incluye reporting, bi y data mining– Enfocado en sistemas operacionales

• Base de datos de clientes• Base de datos transaccional

Situación Actual de las Actividades Orientadas al Cliente

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80%

Fuentes de Opiniones disponibles para las empresas

• Encuestas

• CRMs y SFAs

• Internet

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Encuesta rápida• ¿Que porcentaje de compañías recaban información de sus clientes (encuestas/reclamos)?– 95%

• ¿Que porcentaje comunica los resultados a sus empleados?– 50%

• ¿Que porcentaje aplica la información obtenida para mejorar sus procesos de negocio?– 10%

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95% de las empresas 95% de las empresas realizan encuestasrealizan encuestas

50% comunica a sus empleados los resultados de las mismas

30% toman decisiones en función de los resultados

10% implementan 10% implementan cambios y mejorascambios y mejoras

5% informan a los 5% informan a los clientes estos cambiosclientes estos cambios

95%

50%

30%

10% 5%

CollectFeedback

Alert Staff

Uses Insight

Deploy and

Improve

Tell Customers

El uso de las opiniones

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• A las personas les gusta dar su opinión• Su empresa ya dispone de un gran abanico

de iniciativas para capturar las opiniones de sus clientes

• Y este conocimiento permite mejorar la operatoria y la calidad de los productos ofrecidos.

¿Como calificaría el tratamiento recibido por su Obra Social? Malo, Regular, Bueno o Excelente?Pero entonces...

¿Por qué el feedback de los clientes no es parte central de las actividades de CRM de algunas organizaciones?

Las opiniones tienen valor de negocio

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• Encuestas:– Preguntas Abiertas

• CRMs y SFAs– Comentarios– e-mails

• Internet– Chat– Blogs + Foros– Páginas Web

80%

Fuentes de Opiniones disponibles para las empresas

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El anEl anáálisis de Textoslisis de Textos

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Extracción dePalabras Extracción de

Expresiones

Extracción deEntidades

ClienteNo

ContentoTelefonoCelular

CambiarClaro

ClienteNo Contento

Telefono CelularCambiar

ClaroCliente -> CRM

Claro -> Telco (no color)Telefono Celular -> Telco

No ContentoCambiar

Cliente -> Telefono Celular -> Insatisfecho (Negativo)Cambiar a (Negative) -> Claro (Competencia)

El cliente no está contento con el teléfono cel - quiere cambiar a Claro

Extracción deRelaciones

El análisis de Textos

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Text AnalysisText Analysis

Datos NOestructurados

Extraer2º

Patrones

Tipos

Términos

Categorizar3º

Exportar4º

Datosestructuradas

Importar1º

Categorías

Conjunto de datos

MS Excel(.xls)

ODBC

SPSS(.sav)

Dimensions(.mdd)

MS Excel(.xls)

SPSS(.sav)

¿Cómo trabajan estas herramientas?

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• Capturar conceptos a partir de encuestas– Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados (“crear nuestra propia realidad”).– Capturar respuestas alternativas importantes.

Principales Aplicaciones

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Objetivo:Entender el mercado para mejorar los productos y desarrollar un programa de fidelidad

Se realizó una investigación de mercado sobre compradores actuales y potenciales (aplicando Text Analysis):

–Estilo de vida: encuesta a 2000 personas al año, preguntando sobre intereses, valores, percepciones y comportamiento de compra sobre productos cosméticos

–Test de uso: los clientes expresan en sus propias palabras su opinión y experiencia luego de una demostración del producto

–Entrevistas a vendedores: se solicita la opinión a los vendedores sobre los estilos de compra, necesidades y percepciones de los compradores

Resultados:• Se utilizó la información obtenida para mejorar los productos, envases e instrucciones

• Se identificó diferencias entre clientes nuevos y existentes para desarrollar un programa de fidelidad efectivo

Ejemplo: Encuestas

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Panel de Categorías

Panel de Resultados Extraídos

Panel de Datos

Ejemplo: Encuestas

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nuevos materiales – buen precio

ofertas

textura

ofertas

envase

suavidad

colores

Ejemplo: Encuestas

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• Capturar conceptos a partir de encuestas– Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados (“crear nuestra propia realidad”).– Capturar respuestas alternativas importantes.

• Analizar Comentarios– Clasificar los motivos de queja.– Implementar controles de calidad. Detectar areas de mejora.– Predecir fallas de componentes.– Predecir clientes en riesgo de “abandono” y sus motivos.

Principales Aplicaciones

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Objetivo:Detectar los clientes con riesgo de dejar el servicio para implementar acciones de retención.

• Se analiza los comentarios, quejas y reclamos de los call centers• Y se combina con información de consumo y atributos del

clientes• Se correlaciona dichas características con la propensión a dejar

el servicioResultados:•Se detectaron nuevas áreas con problemas

•Se implemento un programa de retención

•Se redujo la tasa de fuga en un 30%

Ejemplo: Analizar Comentarios

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Ejemplo: Analizar Comentarios

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Ejemplo: Analizar Comentarios

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Ejemplo: Analizar Comentarios

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CHURNSoporte técnico

Nuevo tel. ASAP

Nuevo tel.

Sucursal más cercana

Tarifa por minuto Manager ASAPCentro de ayuda

Handset

At. al cliente

Cambio de plan

CHURNSoporte técnico

Nuevo tel. ASAP

Nuevo tel.

Sucursal más cercana

Tarifa por minuto Manager ASAPCentro de ayuda

Handset

At. al cliente

Cambio de plan

Lineas Gruesas = Relaciones mas fuertesLineas Gruesas = Relaciones mas fuertes

Ejemplo: Analizar Comentarios

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Ejemplo: Analizar Comentarios

Page 52: Desayuno AMDIA: Las Bases de Datos en los tiempos de Facebook 2

• Capturar conceptos a partir de encuestas– Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados (“crear nuestra propia realidad”).– Capturar respuestas alternativas importantes.

• Analizar Comentarios– Clasificar los motivos de queja.– Implementar controles de calidad. Detectar areas de mejora.– Predecir fallas de componentes.– Predecir clientes en riesgo de “abandono” y sus motivos.

• Extraer opiniones de la Web– Imagen y Posicionamiento de marca– Análisis de Competencia

Principales Aplicaciones

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Objetivo:Entender lo que opinan los usuarios sobre el hotel Hilton y sus principales competidores

• Se analizaron las opiniones de los usuarios del foro, realizados entre Agosto de 2005 y Julio de 2006

• Se limitó el análisis a los hoteles Hilton, Hyatt, InterContinental, Marriott y Starwood

Resultados:Se obtuvo información sobre la percepción general de los usuarios sobre el hotel, su reacción frente a promociones específicas propias y de la competencia y la identificación áreas problemáticas.

Ejemplo: Extraer opiniones de la Web

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Informacion sobre Plan de acciónPercepción general Administrar imagenIndicación de las áreas problemática Corregir ProblemasGrado de Fidelidad Conocer el shareMiembro de Programas Especiales Vincular con datos de EncuestasPercepción general Convertir clientes insatisfechos Reacción frente a Promociones Explotar debilidades

Mejorar Promociones

Vos mismo

Tus clientes

Tus competidores

Ejemplo: Extraer opiniones de la Web

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¿De que hablan principalmente los usuarios?

Temas descubiertos por SPSS Text Analysis• Precios: Dónde y cómo obtener buenos precios

• Experiencias: Experiencias (positivas y negativas) respecto a su estadía en los hoteles.

• Noches: Noches libres obtenidas con los programas de fidelidad

• Propiedad/Hotel: Apariencia física e instalaciones.

• Habitación: Condición de las habitaciones del hotel

• Upgrades: Como reciben upgrades a suites

• Check-In/Reservas: Comentarios sobre el proceso de reservas y el de check-in

• Promociones: Información acerca de promociones especiales

• Bonos/Puntos: Discusión acerca de distintas maneras de ganar más o utilizar los puntos del hotel ganados a través de los programas de fidelidad.

Índice de Satisfacción: una medida de la razón entre comentarios positivos y negativos

Ejemplo: Extraer opiniones de la Web

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• El Índice de Satisfacción puede usarse para comparar el sentimiento alrededor de los temas discutidos frecuentemente entre diferentes marcas.

• En este ejemplo, las discusiones acerca de la “cama” generalmente son más negativas en el foro del Hilton que en el de Starwood.

Comparar Índices de Satisfacción entre marcas

Ejemplo: Extraer opiniones de la Web

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Detección de usuarios “formadores de opinión”

Ejemplo: Extraer opiniones de la Web

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“Text Analysis will emerge as the hot area in customer relationship management by 2006 and will revolutionize customer service strategies by 2008”

Gartner

“Before, we’d have to choose: do we want qualitative research or quantitative? With SPSS we are not having to make that decision because

they can offer the combination.”

Nucleus Research

¿Qué dicen los expertos?

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CONCLUSIONESCONCLUSIONES

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Datos de Comportamiento- Historia de pago- Historia de uso- Transacciones

Datos descriptivos- Atributos- Caracteristicas demograficas- Datos geograficos- Fecha de alta

Datos Actitudinales- Opiniones- Preferencias- Necesidades- Deseos

Datos de Interacción- Ofertas- Reclamos- Notas- Navegación en Web- Redes Sociales

Una visión 360 del cliente

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Analizar y predecir la oferta correcta y el momento en el cual realizarla

Entregar ofertas personalizadas considerando necesidades expresadas

Tener un mejor entendimiento de las necesidades del cliente y su red social

El circulo virtuoso

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ConclusionesLas redes sociales no son una moda, constituyen una cambio fundamental en la manera en que nos comunicamos Internet es el focus group mas grande del mundoEl Data Mining permite optimizar las campañas definiendo segmentos objetivos de manera optima y realizando ofertas personalizadas.El Data Mining utiliza informacion demografica, de comportamiento, de interaccion, de redes y actitudinalEs posible analizar los textos de encuestas, quejas, blogs, redes, etc.Construir una red social propia y ayudar a los usuarios a expresarse, nos da la posibilidad de mejorar los productos y servicios, gracias a una escucha activa del cliente. Por otra parte amplía el impacto del “marketing boca a boca” (Word of Mouth) y también lo hace medible y rentabilizable.

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Ahora puede escucharlos!!!

Los clientes tienen mucho para decir...

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Desayunos AMDIA 2010

PREGUNTAS

Gracias !!!

Adolfo Kvitca

Director de Soluciones Predictivas

SPSS Argentina [email protected]