analytics: transforme el futuro con su información
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Analytics
Transforme el futuro con su información
17 de febrero de 2016
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El entorno de negocios se ha transformado como resultado de las tecnologías emergentes
2015*
~2000
19%Datos
generados por máquina
(Ej. Ubicación)
19%Datos
públicos y de terceros
25%Apps
móviles
28%Ventas y
facturación
29%Redes
sociales
44%Uso de
sitios web
50%Sistemas
de gestión de relación
con la clientela (CRM)
50%Sistemas
de soporte (ERP)
Datos públicos y
de tercerosSistemas core de ventas y
facturación
Sistemas de gestión de relación
con clientes (CRM)
Sistemas de soporte
(ERP)
* Encuesta a 280 ejecutivos senior en relación a Analytics & Data Strategy. Estudio de EY y Nimbus Ninety en 2015.
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¿Qué significa?► Cambios en las
posibilidades y alternativas comerciales
► Cambios en las economías de escala
► Cambios en la diferenciación y ventaja competitiva
Crecimiento explosivo deinformación digitalCosto decreciente de procesamiento y almacenamientoDemocratización de herramientas
Las compañías estan optando por iniciativas de Analytics para capitalizar las oportunidades► Analytics está transformando la operación de los negocios
(“dónde” y “cómo” se crea valor).
► Es un asunto de Estrategia, Operaciones y Cultura, NO solo de Tecnología.
Tendencias
Página 4
Leer el medidor
cada trimestreSe
rvic
ios
públ
icos
Leer el medidor
cada 5 min.
Analizar flujo de uso por
día
Mercado masivoRe
tail Datos de
clientes transversal a los canales
Ofertas personalizada
s
Precio por nivel de riesgo
Segu
ros
de a
utos
Datos de sensores en
el auto
Analizar patrones de
manejo
Precio dinámico /
aplicación de incentivos
Aprender y responder
Precio a nivel de riesgo
individual
AhoraAntes
Algunos ejemplos de cambios en las operaciones de negocio a partir de Analytics
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Hoy, es posible responder preguntas de negocio que antes representaban un gran desafío
Mejorar
el
targe
ting
Redu
cir
fraud
es Redu
cir
incob
rables
Aumen
tar
reten
ción
Aumen
tar el
Up-sell
Aumen
tar el
Auto-
servic
io
Aumen
tar la
produ
ctivid
adRe
ducir
mermas
Gestión de Riesgos Mejora del Desempeño
¿Qué tan expuesto estoy al fraude
interno?
¿Mis deudores
incobrables realmente lo
son?
¿Cómo puedo medir mejor el perfil de
riesgo de mis clientes y
proveedores?
¿Qué clientes tienen mayor
probabilidad de irse?
¿Existe un patrón de retención?
¿Los empleados
han adulterado los archivos
de transferencias de fondos?
¿Estoy aprovechando
a mis proveedores contratados?
¿Mis líneas de ingresos tienen fugas
debido a falencias en tecnología y procesos?
¿Cómo puedo identificar el
fraude organizado de “alto volumen y bajo valor”?
¿Cómo transformo mi
negocio basado en
volumen a un modelo
enfocado en el margen?
¿Qué clientes están
generando pérdidas?
¿Qué clientes tienen mayor probabilidad
de interesarse
en más productos?
¿Qué tan productivos
son mis empleados?
¿Existen patrones para up-selling o
cross-selling de mis
productos?
¿Cómo puedo
movilizar a los clientes
al auto-servicio?
¿Estoy pagando
muy pronto?
¿Cómo puedo reducir el riesgo
de transformación
de datos?
¿Se están aprovechando las horas
extra?
¿Qué consume el tiempo de mis call-centers?
¿Qué segmentos de clientes
genera mayor valor?
¿Cuál es la
siguiente mejor
oferta?
¿Cómo puedo
posicionarme de la mente de
mis clientes?
¿Qué motiva la
deserción?
¿Dónde trazo la línea de
morosidad?
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¿Cuáles son los motivos* que impulsan a las compañías a iniciativas de Analytics?
73%
72%
47%
41%
40%
35%
35%
34%
29%
20%
Para entender mejor a los clientes
Para mejorar los productos y servicios
Para mejorar la gestión de la data existente
Para crear nuevos flujos de ingresos
Es necesario para nuestro modelo de negocios
Para monetizar la data existente
Para lograr eficiencias internas
Para encontrar y explotar nuevas fuentes de datos
Para mejorar la gestión del gobierno, riesgos y controles
Para mejorar la detección y prevención de fraudes* Encuesta a 280 ejecutivos senior en relación a Analytics & Data Strategy. Estudio de EY y Nimbus Ninety en 2015.
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Analytics habilita la innovación disruptiva
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Importe (en miles
USD)# Clientes(en miles)
USD10,000
USD20,000
USD30,000
USD 18k
USD 25k USD 25k
90
100
400
USD 20kUSD 15k USD 18k USD 16k
USD 0.8k
USD 0.1k
Facturación (en miles USD)
Camioneros(A)
Auto con sistema dual
(B)
Transporte público
(C)
Oficinista(D)
Provincianos(E)
Ejecutivos(F) Taxistas(G)
Solo Tienda (H)
Fiesteros (I)USD 0
USD 500
USD 1,000
USD 1,500
USD 2,000
USD 2,500
-
10
20
30
40
50
60
70
80
10
50
20
70
5040 40
30
2
Margen en EESS (en miles USD) Margen en Tienda (en miles USD) Número de clientes (en miles)
Caso de estudio: Customer AnalyticsVentas y Margen por segmento (Conductual)
1
Incremento de base de clientes corporativos
Nuevo nicho de mercado
2
Re-evaluación de público objetivo de campañas
3
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S/. 0.0M S/. 0.1M S/. 0.2M S/. 0.3M S/. 0.4M S/. 0.5M S/. 0.6M S/. 0.7M S/. 0.8MMargen Bruto del Segmento
S/. 0.00M
S/. 0.20M
S/. 0.40M
S/. 0.60M
S/. 0.80M
S/. 1.00M
S/. 1.20M
Venta Perdida del segmento
1,190
7,912
1,940
13,847
7,905
10,426
9,211
12,896
3,677
Análisis de venta perdida mensual (método de estimación analizando promedios por segmento)
Mes y añodiciembre 2015
LeyendaChoferes y Cobradoras de Transporte PublicoClientes en TiendaConductores de Taxi GNVConductores en ProvinciaEjecutivos con auto moderno y sus conyugues
Empleado con Vehiculo PropioEmpresarios de Transporte PesadoLos AhorradoresNorteños de Fiesta
Cantidad de clientes fugados
Caso de estudio: Customer AnalyticsFuga de clientes por segmento (Churn)
Segmentos con mayor valor
perdido
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Caso de estudio: Customer AnalyticsDel insight a la innovación
Segmento: Camioneros
Segmento: Taxistas
Insight: Requieren gestionar mantenimientos de flota e integración
con control de costos
Insight: +12 horas
manejando al día produce
inconvenientes crónicos de salud
Servicio de gestión y control de flota on-line► Registro de vehículos y datos de operación (galonaje, kms,
etc.)► Registro de centros de costo (Unidades de negocio)► Adquisición de combustible para flota
Programa de salud con servicios ad-hoc ► Coberturas de salud
para el taxista y su familia
► Servicios médicos específicos► Gastroenterólogo► Cardiología► Urología► Ginecología
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Estrategias de Analytics en el ámbito comercial
Desarrollar Analytics que serán
consumidas para la acción
Integración de datos entre múltiples
sistemas para la generación
de insights
Desarrollo de capacidad interna
para constante desarrollo de insights
Genere insights todo el tiempo, incluso mientras
“duerme”
Traducir insights en acciones disruptivas
TRANSFORMANDO LOS
RESULTADOS COMERCIALES
CON ANALYTICS
SAP Predictive Analytics
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Prácticas líderes identificadas* para propiciar ROI de inversiones en Analytics1 Analytics debe ser parte de la agenda Gerencial
2 Diseño organizacional. Estructura y Liderazgo para Analytics
3 Perseverar hasta la “última milla”
4 Entender las diferentes variables del terreno de “juego”
5 Optimización con foco. Mejores preguntas, mejores respuestas
6 Evolución de los modelos
7 Gestión del talento especializado
8 Apostar por la experimentación
9 Datos: De “centro de costo” a “activo estratégico”* Encuesta a 280 ejecutivos senior en relación a Analytics & Data Strategy. Estudio de EY y Nimbus Ninety en 2015.
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¿Como puede ayudarlo EY en su próxima iniciativa de Analytics?
Estrategia EY para habilitar la capacidad de Analytics en las compañías • Orientado por sector
Guiado por conocimiento especializado y soluciones personalizadas
• Orientado a resolución de problemasEmpezar con los problemas y las decisiones que realmente importan
• Habilitado por tecnología SAPSAP Predictive Analytics
• Equipo local de “Cientificos de Datos” en coordinación con equipo global Trabajo integrado con nuestra red de profesionales a nivel mundial
• Elemento humanoFoco en el consumo interno de Analytics, clave y necesario para lograr moverse del insight a la innovación
Equipo local y global
Tecnología (SAP PA)
Orientado a resolver problemas
Estrategia EYOrientado por
sector
Elemento
Humano