Customer Analytics; qué se necesita y cómo conseguirlo by Josep Curto
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Customer Analytics Josep Curto
CEO, Delfos Research
Josep Curto
• CEO, Delfos Research
• Profesor en IE Business
School, UOC, EOI, Kschool, U-
TAD
• Escritor
• Analista de mercado
• Consultor estratégico
• Emprendedor
Esta es una
sesión de
participación y
los dos mejores
comentarios
tienen premio
Agenda
De la intuición a la evidencia
Panorámica de técnicas analíticas
Analítica en el ciclo de vida del cliente
Triada: Objetivos, Herramientas y Valor
Descubriendo casos de uso
Barreras y retos
Cómo elegir un buen socio
6
De la intuición a la evidencia
Cuando sólo
confiamos en la
intuición, nos
llevamos
decepciones
Cuando se
compite con
Customer
Analytics, no
dejas tus
aciones al
azar
El contexto
Cada objeto, persona
y organización tiene
una huella digital
Industrial
Revolution
Information
Revolution
Cognitive
Revolution
¿Qué significa fundamentarse en evidencias?
• Hacerse preguntas
• Evaluar de forma
sistemática las
evidencias
• Diseminar los
resultados
12
Panorámica de técnicas
analíticas
Customer Analytics en la vida real
Ingestión de datos
Almacenamiento y procesamiento de datos
Análisis de datos
Visualización y comunicacion de datos
Capacidades descriptivas
y de diagnóstico
Business
Intelligence
Capacidades predictivas,
prescriptivas y
preventivas
Business Analytics
Capacidad de generar
valor a partir datos
complejos
Big Data
¿Qué significa capacidades analíticas?
¿Dónde está la diferencia analítica?
Inteligencia Artificial
Machine Learning
Deep Learning
NLP
Sistemas Cognitivos
16
Analítica en el ciclo de vida
del cliente
Hemos cometido un grave error
Atención Familiaridad Consideración Compra Lealtad
Pero el cliente hace lo que quiere
Y a esto le hemos llamado Customer Journey
Lo que se traduce en ciclos iterativos
Fuente: McKinsey
¿Qué podemos hacer?
Descubrir
Explorar
Comprar
Usar
Preguntar
Atraer
Identificar el
nuevo ciclo del
cliente en
nuestra
organización
Analizar el ciclo
Descubrir
Explorar
Comprar
Usar
Preguntar
Atraer
Segmentar
clientes
(Clustering)
Optimizar la oferta de
marketing
(Marketing Mix Modeling)
Entender el uso
(Recommendation Analysis)
Identificar qué pasará
(Propensity Models)
Entender la satisfacción
(Voice of the Customer)
Reducir el abandono
(Churn Analysis)
Influenciando la compra
Datos Modelización Acciones
Árboles de decisión
Redes Neuronales
Regresión Logística
Tipos de Datos
Calidad del dato
Integración, Persistencia
Público
Descuento, promoción
Momento
24
Tríada: Valor, Objetivos y
Herramientas
¿Qué perseguimos con la analítica de clientes?
Generar valor
para la
organización
y el cliente
Las formas del valor en Customer Analytics
Ofertas
Recordatorios
Programa Preferentes
Personalización
Privacidad
Experiencia multicanal
Evitar Spam
…
Ventas cruzadas
Incremento del ticket promedio
Incremento CLV
Ranking y segmentación de clientes
Eficiencia y efectividad
…
Mejo
rar
la e
xp
eri
en
cia
del c
lie
nte
M
ejo
rar e
l valo
r de la
org
an
iza
ció
n
Cliente
Organización
Valor para el cliente: Personalización
Datos Modelización Acciones
Collaboration-filtering
Content-filtering
Context-filtering
Híbrido
Datos históricos
Contexto
Datos de producto
Recomendaciones
Personalización
Momento
Valor para la organización: ticket promedio
Datos Modelización Acciones
RFM
CLV
Datos históricos
Calidad de dato
Integración, persistencia
Segmentación
Descuentos, promociones
Momento
¿Cómo lo hacemos?
Operational Databases
Information Systems Audio, video, textSocial Media FeedsMobile Data
Data Feeds Machine Data
Logs
CDR Streams
So
urc
es
Information Management
Data Integration Data StewardshipData SecurityData Governance Master Data ManagementData Availability Data Consistency Data Access
Ma
na
ge
me
nt
Use
Ca
se
s
Decision MakingOperations &
Operational Intelligence
Hypothesis Validation
and Problem Solving
Products and Services
based on DataData Brokerage
Business Intelligence
Reporting
Alerts/ Automated Monitoring
Dashboard
ScorecardsOLAP
Ad-hoc Query Visualisation
Business Analytics
Visual Analytics
Machine Learning
Statistical/Quantitative
Artif cial Intelligence
PredictiveModelling
Content Analytics
Graph AnalyticsSearch based
Analytics
An
aly
sis
&
Vis
ua
lisa
tio
n
Data & Text Mining Balanced ScoreCard
ProcessMining
Corporate Information Factory
Enterprise Data Warehouse Operational Data StoreData Integration
Sto
rag
e &
Pro
ce
ssin
g
Staging Area (Persistente)Data Mart
Data Mining Warehouse
Exploratory Warehouse Data Virtualisation
Big Data
Storage Processing
Batch Processing
Stream Processing CEPHPCNoSQL
In-Memory MPP
NewSQL
FileSystem
Metadata
Data Wrangling DevOpsSemantic Modelling
Data Curation
Storytelling
30
Descubriendo casos de uso
31
Articulando
el caso de
negocio
01
02
03
04
05
06
07
08
Estrategia de negocio
Iniciativas de negocio
Resultados
Factores Críticos de Éxito
Tareas
Fuentes de datos
Viabilidad
Valor de negocio
32
Ejemplo
01
02
03
04
05
06
07
08
Estrategia de negocio
Iniciativas de negocio
Resultados
Factores Críticos de Éxito
Tareas
Fuentes de datos
Viabilidad
Valor de negocio
Mejorar la proximidad con el
cliente para impulsar
interacciones más rentables
Incrementar las
interacciones de éxito
Estimular ventas;
comprender a los clientes
Incrementar CLV,
segmentación de clientes
Recuperar datos internos, conseguir
datos externos, plataforma, algoritmos
datos internos, datos
externos
Coste datos, calidad, accesibilidad,
granularidad,…
Alto valor para mejorar la estimulación
de ventas y la segmentación
33
Barreras y Retos
34
¿Por qué
fracasamos?
Existen múltiples razones para fallar
Customer Analytics
Implementation
Failure
TECHNOLOGY
Poor
Data Quality
Over
Customization
Inadequate data
sources knowledge
Poor IT
infrastructure
Poor
ETL/ELT Quality
Poor CA
product or algorithm
selection
PEOPLE
User resistance
To change
High rotation of
Project team members
Inadequate
resources
Poor user
involvement
OPERATIONAL
Unavailability of key
users for UTA
Poor quality
of testing
Poor
Knowledge
Transfer
Inappropriate timing
to go live
Unavailability of
subject matters
experts
TACTIC
Inadequate training and
education
Non-empowered
decision-makers
Poor departmental
alignment
Poor
communication
Unrealistic
expectations
Inadequate
functional requirements
Lack of top
management
commitment
STRATEGIC Inadequate project team
composition
Poor project
management
Unrealistic project
scheduling
Ineffective organizational
change management
COST
Unrealistic
ROI
Cost
Overrun
Qué capacidades necesitamos
Técnicas Negocio
Qué capacidades necesitamos (extendido)
Técnicas Negocio
38
Cómo elegir un buen socio
Identificar el problema
• Identificar y conceptualizar las
necesidades de negocio
• Priorizar las necesidades de negocio
• Definir la estrategia de Customer
Analytics
• Escoger el partner adecuado
Conocimiento Experiencia
Soluciones Relación a
largo plazo
1 2
3 4
¿Cómo evaluamos al partner?
Nos encontramos ante una disyuntiva
Intuición Analítica
Q&A
