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Optimización de la compra programática en internet con SAS Viya
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“Dadme un punto
de apoyo y
moveré el mundo”
Arquímedes
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Alfonso Moralo FernándezBI & Big Data Project Manager
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1. Análisis
en entornos
de BI, BA y
Big Data.
2.Tratamient
o completo
del dato.
3. Ofertas
de valor
añadido al
cliente.
Partner estratégico de SAS
Especialistas en conocer el ciclo completo del dato
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Conocimiento holístico del cliente
Data Governance Omnicanalidad Modelos Analíticos
Seguimiento de la
competenciaTecnología Big Data Real Time
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“Anticiparse a la necesidad del
cliente”
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Caso de éxito
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Empresa del sector hotelero, con más de
350 hoteles y 26 mi l lones de cl ientes.
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Objetivos del
proyectoConstruir una plataforma analítica que nos
permita optimizar la inversión en
publicidad online, seleccionando el target
con mayor probabilidad de compra.
Esta optimización está orientada a
conseguir un mayor número de clientes
pertenecientes al segmento de clientes
recurrentes.
Para ello, realizamos un análisis
descriptivo, predictivo, cálculo del valor
del cliente, análisis de la actividad online.
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Objetivos
tecnológicos
Unificación de la plataforma
analítica, integrando modelos
realizados con herramientas open
source con modelos implementados
en tecnología SAS.
Acelerar el time to market.
En definitiva, obtener la capacidad
de lanzar acciones de Marketing
específicas para cada tipo de cliente
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Fuentes de información
Información
del cliente
Captura de
respuesta por
canal
Histórico de
respuestas
Perfil
navegación
cookies
Analítica de
navegación
web
Reclamaciones
ReservasHistórico
Campañas
Meteorología Calendario
de festivos y
eventos
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Orígenes de datos Gestión de los datos Explotación
Inte
rna
sE
xte
rna
s
Fuentes de datos integradas y modelos
analíticos
- CRM en SAS-Modelos Analíticos en Spark
- BBDD Oracle- Reclamaciones- Histórico campañas
- Meteorología- Calendario festivos y
eventos- Navegación web- Perfil navegación
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Implementación global del proyecto
con Tecnología basada en SAS Viya
SAS Visual
Analytics
SAS Visual
Statistics
SAS Visual Data
Mining and Machine
Learning
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Y conseguimos…
1. Gestión del ciclo de vida del dato.
2. Desarrollo de modelos analíticos en menos tiempo.
3. Visión holística del cliente.
4. Promociones adaptadas a los gustos y preferencias del cliente
Ser relevantes para el cliente
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Y conseguiremos…
1. Motor de recomendación.
2. Propensión a reservas en tiempo real.
3. Análisis de sentimiento en redes sociales.
4. Speech analytics: análisis de las llamadas telefónicas recibidas en
el call center
Anticiparnos a las necesidades del cliente