Webinar impulse su negocio con prediccion analítica
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• Que es el análisis predictivo
• El proceso predictivo
• Metodología CRISP-DM
• Objetivos y Áreas de Negocio
• Funcionamiento del proceso analítico
• Tipos de proyectos de análisis predictivo
• Algunos clientes y casos de éxito
• Portafolio IBM SPSS
• IBM SPSS Modeler - Demostración
3
Variedad de información 80% de los nuevos datos son NO estructurados
Emails, imágenes, audio, video..
Volumen de datos digitales 57% de crecimiento para datos empresariales en el 2010
Datos generados por maquinas: Censores, RFID..
Velocidad en la toma de decisiones Problemáticas de negocio dinámicas
Necesidad de estar un paso adelante: predecir posibles problemas y corregirlos
Explosión de la información … y toma de decisiones
Imperativa del negocio: Acelerar la innovación, optimización del negocio,
y diferenciación competitiva
Fuente: IBM Institute for Business Value
Explosión en la información…
…Aún hay organizaciones que están operando con puntos ciegos.
Falta de visión 1 de 3 managers frecuentemente toma decisiones críticas sin toda la información necesaria
Acceso ineficiente 1 de 2 no tienen acceso a la información necesaria para hacer sus trabajos, a través de su organización
Inhabilidad para predecir 3 de 4 líderes de negocios aseguran que mayor información predictiva puede llevar a mejores decisiones
Volumen de la información
Variedad de la información
Velocidad en la Toma de Decisiones
Fuente: IBM Institute for Business Value
Sentido y respuesta
Instinto e intuición
Automatizado
Expertos de análisis
Back office
Método Tradicional Predecir y actuar
Tiempo Real, Basado en Hechos
Optimizado
Todos
Punto de impacto
Nueva Estrategia
Falta de Agudeza
Incapacidad para predecir
Acceso ineficiente
Variedad
Volumen
Velocidad
Desafíos de la Información
Comportamiento normal
Cambio
Decaimiento Y Fin
= Depósito
= Retiro
= Transacciones con nosotros
= Transacciones con competencia
Terminación de cuenta M
onto
Fecha
Lapso de Oportunidad
Es un proceso que permite extraer conclusiones confiables sobre las condiciones presentes y los eventos futuros, a través de la aplicación de métodos estadísticos, matemáticos y de reconocimiento de patrones (Data Mining).
Gartner
Es una tecnología de Business Intelligence que produce un resultado predictivo para cada cliente o elemento organizacional determinado. Asignar dichos resultados, es el trabajo de los modelos predictivos, mismos que tienen que ser diseñados sobre sus datos.
Prediction Impact, Inc.
Capturar
Predecir Actuar
9
6.
Establecimiento de objetivos
Recopilación de datos
Análisis exploratorios
Calidad de datos
1.
2.
3. Selección de datos
Agregaciones
Nuevas variables
Formato
Valores perdidos
4.
5. Evaluación de resultados
Integración con
procesos
operativos
Selección de técnicas
Construcción de modelos
CRISP-DM: Cross Industry Standard Process for Data Mining.
Análisis de Clientes
• Atraer • Retener • Crecer • Rentabilidad • Redes sociales
Análisis de Operaciones
• Precios óptimos • Pronóstico de
demanda • Mantenimiento
predictivo
Análisis de Riesgo y Fraude
• Monitoreo de
cuentas • Detección de
lavado de dinero
Economía Inversiones
Finanzas Rentabilidad
Reducción de Costos
Competencia Mercadeo
Nuevos Productos y Programas
Clientes Lealtad de Clientes Demanda Personalizada, Niveles de Servicio
Regulaciones Cumplimientos Regulatorios Requerimientos a Demanda Alta Transparencia
Riesgo Requerimientos Regulatorios Reducción de Fraude y Riesgo Mejora en el Recaudo y la Cobranza
Crecimiento Crecimiento en Segmentos de
Mercado, Crecimiento en la Base de Clientes
Administración de Procesos Necesidad de simplificar los procesos de
Back-Office, Canales de Distribución, Eficiencia y Efectividad
Áreas de Aplicación del Análisis Predictivo
• Competir - Asegurar la fortaleza competitiva más poderosa y única.
• Crecer - Aumentar ventas y retener clientes competitivamente.
• Reforzar - Mantener la integridad del negocio administrando el riesgo.
• Mejorar – Aumenta la capacidad competitiva de tu core business.
• Satisfacer – Alcanzar las expectativas crecientes de los consumidores.
• Aprender – Utilizar el análisis más avanzado de la actualidad.
• Actuar – Hacer de la inteligencia de negocios y el análisis una ventaja real.
Fuente: Prediction Impact, Inc. 2010
Relacionar la compra de un producto la compra de otros de acuerdo a los patrones encontrados.
• Calcular el precio óptimo que maximiza las ganancias por
producto y por unidad de negocio a partir de análisis de
comportamientos históricos, pronósticos y variables de
influencia.
• Desarrollo de modelos que permiten proyectar con alta
precisión la cantidad y el momento de la demanda de productos
y servicios, ayudando a mejorar la eficiencia y efectividad en los
procesos de planificación de ventas, inventarios, compras.
17
• Identificación de grupos de registros similares.
• Sin conocimiento previo sobre cómo se componen los grupos y sus características.
18
• Determinar los factores asociados a las fallas en los activos para disminuir costos de reparación mediante el mantenimiento preventivo.
19
Categorizar los conceptos que aparecen en una serie de registros/archivos de texto no estructurado.
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No es un producto, un software o un algoritmo
Es un proceso de negocio que necesita una cierta tecnología
No es un modelo, una segmentación o un conjunto de reglas
Esos son algunos de los outputs de un proceso de Análisis Predictivo
Es un método de extracción de conocimiento en grandes volúmenes de información para pasar a la acción
No es un producto final en sí mismo
Es un proceso iterativo y que va mejorando
Muchos clientes ya utilizan Análisis Predictivo
Data Collection:
Visión precisa de las actitudes y preferencias de los clientes.
Statistics:
Brinda confianza en los resultados y las decisiones tomadas.
Modeling:
Entrega la capacidad predictiva a partir de la información de la empresa.
Deployment:
Maximiza el impacto del análisis
predictivo en la organización.