{"id":5564,"date":"2020-10-01T14:38:27","date_gmt":"2020-10-01T14:38:27","guid":{"rendered":"https:\/\/bluetab.net\/?p=5564"},"modified":"2020-10-01T14:38:27","modified_gmt":"2020-10-01T14:38:27","slug":"cuanto-vale-tu-cliente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluetab.co.uk\/en\/2020\/10\/cuanto-vale-tu-cliente\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1nto vale tu cliente?"},"content":{"rendered":"

\u00bfCu\u00e1nto vale tu cliente?<\/h1>\n
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Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energ\u00eda con inversiones en extracci\u00f3n, generaci\u00f3n y distribuci\u00f3n, con importante implantaci\u00f3n en Europa y Latinoam\u00e9rica. Actualmente est\u00e1 desarrollando iniciativas de inteligencia de negocio explotando sus datos con soluciones embebidas sobre plataformas cloud. <\/p>\n

El problema que ten\u00eda era gordo ya que, para generar cualquier caso de uso, hab\u00eda que consultar un sinn\u00famero de fuentes de informaci\u00f3n generadas manualmente por diversos departamentos esto incluye archivos de texto y hojas de c\u00e1lculo, pero no solo eso, tambi\u00e9n hab\u00eda que echar mano de sistemas de informaci\u00f3n que van desde Oracle DB hasta Salesforce. <\/p>\n

\n\t\t\t\t\u00abEl problema que ten\u00eda era gordo ya que, para generar cualquier caso de uso, hab\u00eda que consultar un sin n\u00famero de fuentes de informaci\u00f3n generadas manualmente.\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

La soluci\u00f3n estaba clara, hab\u00eda que concentrar toda la informaci\u00f3n necesaria en un solo lugar, de manera segura, disponible en todo momento, organizada y sobre todo, eficiente en costos. La decisi\u00f3n fue implementar un DataLake en la nube de AWS.<\/p>\n

En la evoluci\u00f3n del proyecto, el cliente est\u00e1 preocupado ante las vulnerabilidades de sus servidores locales donde ha tenido algunos problemas con la disponibilidad de sus servicios e incluso la intrusi\u00f3n de un virus inform\u00e1tico, a lo que \/bluetab propone migrar los procesos m\u00e1s cr\u00edticos completamente a la nube, entre ellos un modelo de segmentaci\u00f3n de clientes, desarrollado en R. <\/p>\n

Para segmentar la cartera de clientes se requiere de un ETL desarrollado en Python usando como DWH Amazon Redshift, donde adem\u00e1s se ejecuta a demanda un cl\u00faster Big Data EMR con tareas desarrolladas en Scala para manejar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n 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.<\/p>\n

\n\t\t\t\t\u00ab\u2026el nuevo dise\u00f1o de la arquitectura y la mejor gesti\u00f3n de los servicios cloud en su uso diario, nos permiti\u00f3 optimizar la facturaci\u00f3n en la nube reduciendo en mas de un 50% el OPEX\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

No solo logramos integrar un c\u00famulo importante de informaci\u00f3n de negocio en un repositorio centralizado y gobernado, sino que el nuevo dise\u00f1o de la arquitectura y la mejor gesti\u00f3n de los servicios cloud es su uso diario, nos permiti\u00f3 optimizar la facturaci\u00f3n en la nube reduciendo en m\u00e1s de un 50% el OPEX. Pero adem\u00e1s 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<\/p>\n

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Ahora nuestro cliente quiere poner a prueba y aprovechar las herramientas que hemos puesto en sus manos para responder una pregunta m\u00e1s complicada \u00bfCu\u00e1nto valen mis clientes?\u2026<\/p>\n

Su modelo tradicional de segmentaci\u00f3n en el negocio de distribuci\u00f3n se basaba fundamentalmente en un an\u00e1lisis del hist\u00f3rico de pagos y del volumen de facturaci\u00f3n. De esta manera predicen la posibilidad de impagos en nuevos servicios, y el valor potencial del cliente en t\u00e9rminos de facturaci\u00f3n. Todo ello cruzado con informaci\u00f3n de estados financieros conformaba a\u00fan un modelo con un amplio rango de mejora.<\/p>\n

\n\t\t\t\t\u00abEn \/bluetab tenemos experiencia en desarrollo de modelos analiticos que aseguren una aplicaci\u00f3n edficiente y medible de los algoritmos m\u00e1s adecuados para cada problem\u00e1tica y cada set de datos\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

En \/bluetab tenemos experiencia en el desarrollo de modelos anal\u00edticos que aseguren una aplicaci\u00f3n eficiente y medible de los algoritmos m\u00e1s adecuados para cada problem\u00e1tica y cada set de datos, pero en este momento el mercado aporta soluciones de modelos anal\u00edticos muy maduros que, con una m\u00ednima parametrizaci\u00f3n, permiten obtener buenos resultados acortando dr\u00e1sticamente 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.<\/p>\n

En el nuevo escenario, a los datos de ingresos y gastos de los clientes, hemos incorporado variables como Costos de atenci\u00f3n Postventa (como gesti\u00f3n de recobro, costes de resoluci\u00f3n de incidencias en CC, costos de agentes intermediarios de facturaci\u00f3n\u2026), y costes de Logistica de Aprovisionamiento, pudiendo incluir datos sobre posicionamiento geogr\u00e1fico para costes de distribuci\u00f3n, madurez del mercado en t\u00e9rminos de market share, o cruzarlo con informaci\u00f3n que proporcionan diferentes fuentes del mercado. De esta manera nuestro cliente puede hacer estimaciones m\u00e1s ajustadas del valor de sus clientes actuales y potenciales, y realizar modelizaciones y predicci\u00f3n de rentabilidad de nuevos mercados o nuevos servicios.<\/p>\n

El potencial beneficio en la aplicaci\u00f3n de los modelos anal\u00edticos depende de aspectos menos \u201csexis\u201d como son una consistente organizaci\u00f3n 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 pr\u00e1cticas DevOps y la constante comunicaci\u00f3n con el cliente para asegurar el alineamiento con negocio y poder extraer\/visualizar las conclusiones de valor de la informaci\u00f3n obtenida. Y en \/bluetab creemos que esto s\u00f3lo es posible con un conocimiento t\u00e9cnico experto y una profunda vocaci\u00f3n de entendimiento del negocio de nuestros clientes.   <\/p>\n

\n\t\t\t\t\u00abEl potencial beneficio en la aplicacion de los modelos analiticos solo es posible con un conocimiento t\u00e9cnico experto y una profunda vocaci\u00f3n de entendimiento del negocio de nuestros clientes\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s de lo que ofrecemos y ver otros casos de \u00e9xito?<\/h5>\n


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SOLUCIONES, <\/b>SOMOS EXPERTOS<\/p>\n

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