1. Soluciones de Análisis Predictivo
Optimizando la manera de hacer Negocios
Adolfo Kvitca

2. AGENDA
Análisis Predictivo
• ¿Qué es?
• ¿Dónde se usa?
• ¿Cómo se hace?
• ¿Cúando es adecuado?
Todo lo que Ud. quiera preguntar sobre las
Todo lo que Ud. quiera preguntar sobre las
Soluciones Predictivas de IBM
Soluciones Predictivas de IBM
© 2012 IBM Corporation

3. Breve presentación de
SPSS
• Empresa dedicada a la provisión de
soluciones de Data Mining (Software,
Capacitación y Consultoría).
 Fundada en 1968. Operaciones en mas de
60 países. Mas de 250.000 clientes.
Recientemente adquirida por IBM.
 Mas del 95% de las empresas de la revista
Fortune 500 son clientes de SPSS
 Desde hace 15 años en Argentina. Mas de
1000 clientes.
 Profesionales con amplia experiencia en la
metodología aplicada a diversas industrias
y procesos.
 Certificación ISO-9001 de los procesos de
desarrollo e implementación.
ISO 9001
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4. AGENDA
Análisis Predictivo
SI ¿Qué es?
¿Dónde se usa?
¿Cómo se hace?
¿Cúando es adecuado?
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5. ¿Qué es el
Análisis Predictivo?
El Análisis Predictivo es un proceso que permite extraer
conclusiones confiables sobre eventos futuros, a través
de la aplicación de métodos estadísticos, matemáticos y
de reconocimiento de patrones.
TENEMOS UNA BASE ¡EXCELENTE! SI ESO ES LO MISMO
DE DATOS PODEMOS HACER UN QUE SPAM... NOS
GIGANTESCA CON MODELO DE DATA ESTAMOS
INFORMACION DE MINING PARA LA ENTENDIENDO
NUESTROS CAMPAÑA DE PERFECTAMENTE
CLIENTES... MARKETING DIRECTO
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6. ¿Qué es el
Análisis Predictivo?
Es un proceso interactivo para
transformar datos en conocimiento,
de manera de poder realizar predicciones
para tomar mejores decisiones
que permiten bajar los costos y aumentar las ganancias
TENEMOS UNA BASE ¡EXCELENTE! PODEMOS ¡JUSTO LO QUE
DE DATOS USAR ESE CONOCIMIENTO NECESITAMOS!
GIGANTESCA CON PARA BAJAR LOS
INFORMACION DE COSTOS DE LAS
NUESTROS CAMPAÑAS Y A LA VEZ
AUMENTAR LA VENTA
CLIENTES...
CON OFERTAS
FOCALIZADAS
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7. Business Analytics
Business Intelligence
Es el conjunto de estrategias y herramientas que
permiten acceder, agrupar, analizar y guardar
datos existentes en una empresa, de forma tal que
contribuyan a una mejorar la perfomance
+ Predictive Analytics
Es un proceso que permite
transformar datos en conocimiento
de manera de poder realizar predicciones
para tomar mejores decisiones
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8. Business Analytics
en términos gerenciales
Business Intelligence ¿Cómo puedo
¿Cómo puedo
capturar yyanalizar información
capturar analizar información
acerca de mis clientes yy
acerca de mis clientes
prospectos?
prospectos?
¿Cómo puedo
¿Cómo puedo
predecir comportamientos yy
predecir comportamientos
Predictive Analytics preferencias, para maximizar el resultado
preferencias, para maximizar el resultado
de mis campañas, disminuir el riesgo yy
de mis campañas, disminuir el riesgo
prevenir la deserción? ¿Cómo puedo
prevenir la deserción? ¿Cómo puedo
tomar decisiones optimas?
tomar decisiones optimas?
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9. Business Analytics
y la Evolución del Análisis
Business Predictive
Intelligence Analytics
Descriptivo (pasado) Predictivo (futuro)
Valor para el negocio
Decisiones
Data Optimas
¿De qué tipo, mining
¿Cuántos en que lugar?
productos Forecasting
vendimos? ¿Qué le
¿Qué clientes ofrecemos, a
OLAP están por que precio, por
Reportes ¿Cuál es la comprar? que canal?
proyección de
ventas?
Tiempo
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10. Business Analytics
y la Evolución del Análisis
Business Predictive
Intelligence Analytics
Descriptivo (pasado) Predictivo (futuro)
Valor para el negocio
Decisiones
Data Optimas
¿Y la mora por mining
¿Cuál es la sucursal y
tasa de producto? Forecasting
morosidad? ¿Qué limite debo
¿Qué clientes asignarles?
OLAP van a pagar?
Reportes ¿Cuál es la
proyección de
la mora?
Tiempo
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11. Business Analytics
y las herramientas IBM
Business Predictive
Intelligence Analytics
Common
Business Model
“… ahora tenemos la capacidad, con herramientas de software de
análisis avanzado, de extraer valor de los datos y descubrir patrones,
correlaciones y desviaciones. Éstos modelos de software sofisticados
nos ayudan a anticipar, presupuestar y predecir cambios …”
Sam Palmisano
Chairman & CEO – IBM Corporation
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12. Business Analytics
y las herramientas IBM
Ejecutivo Gerente de Unidad Gerente de Línea Usuario casual Analista de Negocios Analista Financiero
Monitoreo de la actividad en tiempo real
Dashboards Scorecards Reportes Consultas Análisis Analíticas de Modelos Planes
contenido Predictivos
Toma de Decisiones Optimizada
¿Por qué (no) estamos en la ¿Qué es probable que suceda? ¿Qué debemos hacer a
senda correcta? continuación?
Analizando tendencias, estadísticas, Simulación con modelos predictivos y Asignar recursos en el lugar correcto y
correlaciones y contexto, es posible análisis “what-if” que permite predecir definir objetivos para esas asignaciones
entender que genera mejores resultados resultados
Tecnología agnóstica – datos de distintos orígenes para una visión única del negocio
Mensajería Fuentes Aplicaciones Fuentes Otras
Relacionales OLAP Fuentes
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13. Se puede predecir el futuro?
Imagine si...
VENTA
RIESGO
FUGA
FRAUDE
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14. ¿Qué es un modelo predictivo?
No vamos predecir un evento, sino que vamos a calcular la
probabilidad que ese evento ocurra.
No existe garantía de cuál será el resultado para un caso en
particular. La probabilidad se aplica un conjunto de casos
Esta probabilidad se calcula
aplicando técnicas de Data Mining
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15. Segmentar
VS
Data Mining
Segmentar es una tarea
habitual en las empresas
Laura Perez Laura Aguirre
Compras > 3500 Compras > 3500
>3500
Casada Soltera
Compra ropa en liquidaciones Compra ropa en pre-temporada
>2000
30% supermercado 30% electrodomésticos
Viaja dentro del país Viaja al exterior
<2000
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16. Data Mining
• Permite analizar cientos de características al mismo tiempo
• Analiza automáticamente la correlación de las variables
• Permite segmentación difusas, tiene en cuenta todos los
aspectos al mismo tiempo
• Estima la probabilidad (Score) de un evento futuro
Vivienda
Antigüedad
Edad en el empleo
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17. Como utilizar un Score
El score es un número que permite ordenar
las cuentas de acuerdo a la probabilidad de
ocurrencia de un evento.
Esto permite realizar acciones diferenciadas:
limites, incentivos, precios, canal, etc
distintos segun el nivel de probabilidad
esperado (respuesta, fidelidad, riesgo, etc)
90%
80%
70%
50%
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18. AGENDA
Análisis Predictivo
¿Qué es?
¿Dónde se usa?
¿Cómo se hace?
¿Cúando es adecuado?
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19. Imagine si…
Imagine si… Imagine si… Imagine si… Imagine si…
el gerente de el gerente de el gerente de los diferentes
marketing riesgo ventas ejecutivos
pudiese focalizar pudiera pudiera identificar, pudiesen
sus campañas en determinar el nivel antes que esto seleccionar los
los clientes con de crédito a suceda, los casos a auditar,
mayor asignar a cada clientes que para identificar
propensión a cliente, de manera probablemente mas fraudes y
comprar, e de minimizar la van a dejar de minimizar las
inclusive mora y maximizar usar los bienes o inspecciones para
determinar el las ventas servicios de la no incomodar a
mensaje, el canal empresa los clientes en
y la oferta forma innecesaria
adecuada
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20. Ventaja competitiva
“En un momento en el que las compañías ofrecen productos
similares y usan tecnologías comparables, los procesos de
negocios son de los últimos puntos de diferenciación restantes.”
Ten Most Important Visionary Plan Elements
Interviewed CIOs could select as many as they wanted
86%
Business Intelligence and Analytics
80%
Business Analytics Virtualization
77%
76%
73%
Risk Management and Compliance
70%
Inversión primaria Mobility Solutions
66%
71%
para mejorar la Customer and Partner Collaboration
64%
73%
Low
competitividad Self-Service Portals
63%
71% growth
Application Harmonization
62%
67%
High
IBM Global CIO Study growth
70%
Business Process Management
61%
68%
SOA/Web Services
55%
63%
Unified Communication
57%
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21. El principal desafío
de las empresas
Adquirir, Potenciar y Retener
a los mejores clientes
Adquisición Seguimiento Fuga
Mayor Aun mas
Ganancia Ganancia
Ganancia
Ganancia
Menor Costo
Tiempo
Costo
COMERCIAL RIESGO
•Aumentado el nivel de Respuesta •Reduciendo la mora y el fraude
•Maximizando el Uso y la Venta Cruzada • Administrando los limites
•Extendiendo la relación lo más posible • Mejorando la2012 IBM Corporation
©
cobranza

22. Ámbitos de aplicación
CRM • Adquisición • Up-Sell • Activación • Valor de Cliente
• Cross-sell • Segmentación • Retención • Campañas
• Originación • Limites de Crédito • Basilea / Stress Test
Riesgo
• Comportamiento • Cobranza • Lavado de Dinero
Customer • Satisfacción • Colas de Sucursales
Service • Quejas y Reclamos • Ruteo
Operaciones
• Pronóstico de Demanda • Movimiento de Efectivo
• Pronóstico de Fallas • Calidad Productos
Tecnología
• Sizing • Intrusión
• Fallas • Fraude
Mercadeo • Pronóstico de Ventas • Canasta de Productos • Encuestas
y Producto • Percepción de Marca • Ubicación Sucursales
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23. Industrias
Banca Retail Super
Telco Servicios Gobierno
Seguros Salud Empresas
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24. AGENDA
Análisis Predictivo
¿Qué es?
¿Dónde se usa?
¿Cómo se hace?
¿Cúando es adecuado?
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25. Desarrollo
Línea de tiempo para el Desarrollo
Pasado Futuro
Período de Observación Período de Desempeño
Ej:2 años Ej:6 meses
Información
Información al Punto de Observación Malo Bueno al Día de Hoy
Proceso Modelo
de Desarrollo
del Score
Score Score
Modelo Bajo Alto
Malo Bueno
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26. Información para el
Analisis Predictivo
Customer Contact Channels
Website email agent mail phone PDA branch ATM
Datos de Interacción Datos Actitudinales
- Ofertas - Opiniones
- Reclamos - Preferencias
- Notas - Necesidades
- Clicks
Datos descriptivos Datos de Comportamiento
- Atributos - Ordenes de compra
- Caracteristicas - Transacciones
- Socio/Geo demográficos - Historia de pago
- Antiguedad - Historia de uso
Operational
Attitudinal Marketing Web Call center Social networks
interaction
Enterprise Data Sources
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27. Información para el
Analisis Predictivo
Customer Contact Channels
Website email agent mail phone PDA branch ATM
Datos de Interacción Datos Actitudinales
¿Cómo?
- Ofertas
- Reclamos ¿Por qué?
- Opiniones
- Preferencias
- Notas - Necesidades
- Clicks
Datos descriptivos Datos de Comportamiento
- Atributos - Ordenes de compra
¿Quién?
- Caracteristicas
- Socio/Geo demográficos
¿Qué?
- Transacciones
- Historia de pago
- Antiguedad - Historia de uso
Operational
Attitudinal Marketing Web Call center Social networks
interaction
Enterprise Data Sources
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28. El Proceso
Capturar Describir / Predecir Actuar
I A
COGNOS SPSS
D C
Plantillas Prearmadas para
Optimizar Ciclo del Cliente
en cada Industria
Venta
Adquisición Uso Fidelidad
Cruzada
Limites
Originación Cobranza Fraude
de Credito
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29. ¿Cómo se hace?
“La organizaciones buscan aplicaciones para resolver sus problemas de
negocio. Por lo que estan cada vez mas interesadas en plantillas
prearmadas que los guién en la tarea que deben realizar, acompañadas
de consultoría sobre que técnicas aplicar y que variables constituyen
buenos predictores de comportamiento.”
Gartner Group
“We believe that you can have accelerators and prebuilt models that
can significantly reduce the time to value. I see models as something that
companies will view as the source of their competitive advantage. There
are certain things that are common to all companies within a specific
industry, but the company-specific insights that you can add to a model
can be a differentiator.”
Deepak Advani IBM SPSS CEO
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30. ¿Cómo lo hacemos?
PLANTILLAS DE
MEJORES PRACTICAS IBM
SOFTWARE
PROCESO/INDUSTRIA
SmartWorkbench
RETAIL
CONSULTORIA
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31. IBM SPSS Modeler
SmartWorkbench esta construido sobre IBM SPSS Modeler, la herramienta de
DataMining mas intuitiva del mercado. Su potente interfaz visual que le permite
interactuar con sus datos para descubrir soluciones que de otra manera no podría
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32. Plantillas de Mejores Prácticas
Sintetizan años de experiencia y las mejores practicas de la industria
Constituyen un mapa visual que va guiando paso a paso de manera intuitiva y efectiva
PROCESOS INDUSTRIAS
Comercial  Bancos
 Adquisición  Tarjetas
 Cross-Selling  Retail
 Up-Selling  Telco
 Retención  Servicios
 Valor Cliente  Seguros
 Satisfacción de Cliente  Salud
 Administración de Campañas +  Gobierno
 Industria
 …
 …
Riesgo Esta metodología permite resultados
 Originación
 Administración de Límites
rápidos, repetibles y confiables
 Basilea II Las plantillas pueden modificarse fácilmente en todo momento con
 Cobranza sólo situar, quitar o cambiar un ícono en el espacio de trabajo.
 Fraude
 … No hay que ser un Experto en Data Mining para utilizarlas.
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33. Consultoría
El servicio de consultoría es parte fundamental de la solución:
 Mediante un proceso interactivo, adaptamos las plantillas a las
características particulares de cada organización, transfiriendo
conocimiento y tecnología en este proceso
 Ud. puede incorporar su valiosa experiencia de negocio en cada
paso y utilizar modelos predictivos a medida, que le permitirán
optimizar el proceso de toma de decisiones
 Asistencia integral, tanto en la interpretación de los resultados
obtenidos como en la integración con los sistemas corporativos
 Capacitación y soporte, desarrollo de modelos e interfaces,
seguimiento y actualización de modelos.
Más que entregar una herramienta para desarrollar modelos, tenemos el
compromiso de proveer todos los elementos de análisis
para implementar las decisiones estratégicas
que generen el mayor beneficio.
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34. No es una idea… estas son algunas de
las empresas que utilizan esta
tecnologia diariamente…
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35. Algunos Testimonios
“El análisis predictivo nos ayuda a “SPSS MODELER nos da el poder de saber,
contactar a la persona adecuada con antes que pase, si un cliente esta en riesgo de
la mejor oferta. SPSS nos brindó el abandono. Ahora podemos realizar la acción
poder para hacerlo.” apropiada para retenerlo.”
“SPSS MODELER nos permitió “Datos hay! pero no se sabe por donde empezar
generar modelos predictivos para Lo hermoso de las plantillas SmartWorkbench
identificar compradores con mayor es que te ayudan poner foco. Te alientan a
propensión a adquirir determinados empezar con los problemas mas acuciantes y te
productos y servicios. Se redujo en guían para resolverlos, pero sin perder
un 25% las piezas enviadas” flexibilidad como en un producto enlatado.”
“Encontramos muy intuitivo el uso de CLEMENTINE, a través de su interfaz visual
para definir procesos y probar ideas. Si bien se puede argumentar que el data
mining es complejo, el hecho es que SPSS ha hecho un excelente trabajo en remover
dicha complejidad. El foco en la facilidad de uso (al nivel del usuario de negocios)
es la característica más destacada de Clementine... es lo que le ha permitido
alcanzar el liderazgo del mercado y hará que permanezca en dicho lugar”.
25-50% 30-60% 40-80% 35-70% 10-20% 50-100%
reducción incremento incremento reducción reducción incremento
de costos Venta del uso Tasa de de la detección
Attrition morosidad de Fraude
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36. AGENDA
Análisis Predictivo
¿Qué es?
¿Dónde se usa?
¿Cómo se hace?
¿Cúando es adecuado?
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37. ¿Está mi organización en
condiciones de incorporar
Soluciones Predictivas?
Para analizar objetivamente esta cuestión
hay que superar ciertos mitos
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38. MITO
Solo tiene sentido desarrollar scores para grandes volúmenes
de cuentas
Pueden desarollarse modelos con bases que
contengan sólo algunos miles de casos
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39. MITO
Antes de hacer modelos necesitamos un Datawarehouse
Si bien es cierto que seria más fácil obtener los datos, muchas veces no
contienen la información necesaria para el desarrollo de modelos.
IBM SPSS modeler, pueden utilizar los backup y leer la información en
múltiples formatos, e incluso mantener actualizados los repositorios para
posteriores corridas
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40. MITO
“GARBAGE IN - GARBAGE OUT”
No tengo datos demograficos!
Si hay basura y/o datos faltantes no se puede desarrollar un score!
La estadística trabaja con grandes números, identificando patrones genéricos,
por lo tanto una cantidad relativamente pequeña de errores y datos faltantes no
influyen en el resultado del modelo.
Los datos de comportamiento predicen mas que los demográficos y están
presentes en todas las empresas.
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41. MITO
Lleva mucho tiempo!
Las caracteristicas visuales de IBM SPSS MODELER
reduce los tiempos sensiblemente
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42. MITO
Lleva mucho tiempo!
 La aplicación de una metodología probada, y la utilización
de plantillas de mejores prácticas que sintetizan años de
experiencia en la industria, permite proceder de manera
intuitiva y efectiva, e implementar soluciones en semanas
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43. MITO
Desarrollar modelos es sumamente complejo!
C5.0
CART
CHAID
QUEST
CAPRI
Apriori
K-Means
Kohonen
Regresion Lineal
Redes Neuronales
Regresion Logistica
 Los algoritmos de data mining son complejos, pero la utilización de
plantillas guían en cada paso de la construcción del modelo
 La participación de un experto en el negocio, con un conocimiento
exhaustivo del problema, es fundamental para obtener resultados
útiles y confiables
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44. MITO
Desarrollar modelos es sumamente complejo!
Incorporar a los primeros proyectos a consultores externos con experiencia
en el desarrollo de modelos similares puede facilitar y acelerar
el desarrollo
la interpretación de los resultados obtenidos
la integración con los sistemas corporativos
el seguimiento y actualización de los modelos
el rápido retorno de la inversión
la capacitación, en la práctica, del personal propio
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45. La vision del gerente
Software
•Sencillo
•Rapido e intuitivo
Gerente •Aplicación transparente
•Integrable / Abierto
•Soporte Local
“ Necesito una solución fácil de aprender y utilizar por los
usuarios existentes en mi area,” Proveedor
•Experiencia Probada
“permitiéndoles crear modelos predictivos en forma
rápida e intuitiva,” •Mejores Prácticas
•Casos de Éxito
“ y aplicarlos en forma transparente e inmediata a fin de
optimizar procesos y decisiones.”
“ Debe ser fácilmente integrable con nuestra plataforma y
debe tener soporte local,”
“El proveedor debe tener experiencia probada,”
“y conocimiento de las mejores prácticas de la industria”
“avalado por casos de éxito de mi industria”
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46. SPSS Argentina le brinda...
EXPERIENCIA
Aproveche las Mejores Prácticas de la industria, en un entorno visual y amigable.
Utilice una metodología comprobada para obtener resultados confiables
PRECISION
Baje los costos y aumente los ingresos mediante modelos orientados a su negocio y población
Mantega los modelos actualizados en forma rapida y sencilla
CONSISTENCIA
Decisiones automáticas que se aplican una y otra vez, para cada etapa del ciclo de vida del cliente
Logre una vision 360 de sus clientes y tome mejores decisiones
AGILIDAD
Mecanismos de mejora continua de las estrategias para aumentar la rentabilidad de la operatoria
Cambie e implemente nuevas estrategias en forma rápida y sencilla
FUTURO
Elija un proceso de Negocio, Implemente la metodología, Obtenga resultados
Con una plataforma que le permite crecer en forma segura y facilmente integrable a su plataforma
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47. Gracias!
Adolfo Kvitca
Director de Soluciones Predictivas
SPSS Argentina SA
akvitca@spss.com.ar
?
Todo lo que Ud. quiera preguntar sobre las
Todo lo que Ud. quiera preguntar sobre las
?
Soluciones Predictivas de IBM
Soluciones Predictivas de IBM
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48. “Generating Higher Value at IBM” includes selected references to certain non-GAAP financial measures that are made to facilitate a comparative
view of the company's ongoing operational performance. For information about the company's financial results related to (i) free cash flow
excluding Global Financing Receivables and (ii) operating (non-GAAP) earnings, which are in each case non-GAAP measures, see the company's
Form 8-K submitted to the SEC on January 18, 2011(Attachment II-Non-GAAP Supplementary Materials).