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Bluetab
an IBM Company
¿Cuánto vale tu cliente?
Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energía con inversiones en extracción, generación y distribución, con importante implantación en Europa y Latinoamérica. Actualmente está desarrollando iniciativas de inteligencia de negocio explotando sus datos con soluciones embebidas sobre plataformas cloud.
El problema que tenía era gordo ya que, para generar cualquier caso de uso, había que consultar un sinnúmero de fuentes de información generadas manualmente por diversos departamentos esto incluye archivos de texto y hojas de cálculo, pero no solo eso, también había que echar mano de sistemas de información que van desde Oracle DB hasta Salesforce.
«El problema que tenía era gordo ya que, para generar cualquier caso de uso, había que consultar un sin número de fuentes de información generadas manualmente.»
La solución estaba clara, había que concentrar toda la información necesaria en un solo lugar, de manera segura, disponible en todo momento, organizada y sobre todo, eficiente en costos. La decisión fue implementar un DataLake en la nube de AWS.
En la evolución del proyecto, el cliente está preocupado ante las vulnerabilidades de sus servidores locales donde ha tenido algunos problemas con la disponibilidad de sus servicios e incluso la intrusión de un virus informático, a lo que /bluetab propone migrar los procesos más críticos completamente a la nube, entre ellos un modelo de segmentación de clientes, desarrollado en R.
Para segmentar la cartera de clientes se requiere de un ETL desarrollado en Python usando como DWH Amazon Redshift, donde además se ejecuta a demanda un clúster Big Data EMR con tareas desarrolladas en Scala para manejar grandes volúmenes de información de transacciones generadas de manera diaria. Los resultados del proceso que anteriormente eran alojados y explotados desde un servidor Microstrategy, ahora fueron desarrollados en reportes y dashboards usando Power BI.
«…el nuevo diseño de la arquitectura y la mejor gestión de los servicios cloud en su uso diario, nos permitió optimizar la facturación en la nube reduciendo en mas de un 50% el OPEX»
No solo logramos integrar un cúmulo importante de información de negocio en un repositorio centralizado y gobernado, sino que el nuevo diseño de la arquitectura y la mejor gestión de los servicios cloud es su uso diario, nos permitió optimizar la facturación en la nube reduciendo en más de un 50% el OPEX. Pero además este nuevo modelo permite acelerar el desarrollo de cualquier iniciativa que requiera hacer uso de estos datos, y con ello reducir el costo del proyecto
Ahora nuestro cliente quiere poner a prueba y aprovechar las herramientas que hemos puesto en sus manos para responder una pregunta más complicada ¿Cuánto valen mis clientes?…
Su modelo tradicional de segmentación en el negocio de distribución se basaba fundamentalmente en un análisis del histórico de pagos y del volumen de facturación. De esta manera predicen la posibilidad de impagos en nuevos servicios, y el valor potencial del cliente en términos de facturación. Todo ello cruzado con información de estados financieros conformaba aún un modelo con un amplio rango de mejora.
«En /bluetab tenemos experiencia en desarrollo de modelos analiticos que aseguren una aplicación edficiente y medible de los algoritmos más adecuados para cada problemática y cada set de datos»
En /bluetab tenemos experiencia en el desarrollo de modelos analíticos que aseguren una aplicación eficiente y medible de los algoritmos más adecuados para cada problemática y cada set de datos, pero en este momento el mercado aporta soluciones de modelos analíticos muy maduros que, con una mínima parametrización, permiten obtener buenos resultados acortando drásticamente el tiempo de desarrollo. De esta manera, echamos mano de un modelo ampliamente probado de CLV (Customer Lifetime Value) para ayudar a nuestro cliente a evaluar el potencial valor en el ciclo de vida de sus clientes.
En el nuevo escenario, a los datos de ingresos y gastos de los clientes, hemos incorporado variables como Costos de atención Postventa (como gestión de recobro, costes de resolución de incidencias en CC, costos de agentes intermediarios de facturación…), y costes de Logistica de Aprovisionamiento, pudiendo incluir datos sobre posicionamiento geográfico para costes de distribución, madurez del mercado en términos de market share, o cruzarlo con información que proporcionan diferentes fuentes del mercado. De esta manera nuestro cliente puede hacer estimaciones más ajustadas del valor de sus clientes actuales y potenciales, y realizar modelizaciones y predicción de rentabilidad de nuevos mercados o nuevos servicios.
El potencial beneficio en la aplicación de los modelos analíticos depende de aspectos menos “sexis” como son una consistente organización y gobierno en el back office de los datos, la calidad de los datos que aprovisionan el modelo, la puesta en marcha del modelo siguiendo las mejores prácticas DevOps y la constante comunicación con el cliente para asegurar el alineamiento con negocio y poder extraer/visualizar las conclusiones de valor de la información obtenida. Y en /bluetab creemos que esto sólo es posible con un conocimiento técnico experto y una profunda vocación de entendimiento del negocio de nuestros clientes.
«El potencial beneficio en la aplicacion de los modelos analiticos solo es posible con un conocimiento técnico experto y una profunda vocación de entendimiento del negocio de nuestros clientes»
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