Diseño de provisión de servicios analíticos con alertas automáticas de calibración de modelos

Abstract

El proyecto se ejecuta en una empresa consultora de Business Intelligence (BI) que utiliza técnicas de Data Mining y análisis de datos para potenciar los resultados operacionales de sus clientes, apoyando los procesos de toma de decisiones. Los clientes de la empresa son retailers, instituciones de educación superior, bancos y minería. Analizando el posicionamiento estratégico, la empresa se guía por una estrategia de mejor producto, aunque llegan a la integración de los procesos con el cliente luego del transcurso de los periodos comerciales. La oportunidad de negocio nace ya que la empresa ha sufrido fuga de tres importantes cuentas entre Marzo y Julio de 2016 por trabajos con errores, mala relación con la contraparte o poca integración con sus servicios. Con esto se demuestra que no cumplen con los estándares de calidad que la estrategia mejor producto considera ni se logra llegar a la integración. Esto se potencia con la amenaza constante de que los clientes entiendan los beneficios de las soluciones analíticas y las adopten de manera interna en sus empresas. En el levantamiento de procesos se descubrió que la empresa funciona con dos cadenas de valor, generación de modelos analíticos y generación de soluciones o herramientas analíticas. La primera de estas presenta muchos errores y manualidades que justifican la fuga, mientras que la segunda resulta más rentable, pero menos explotada. El rediseño incluye eliminar la cadena de valor ineficiente, cambiando el foco de la empresa hacia ofrecer productos tecnológicos que implementan soluciones analíticas. Para probar la efectividad del rediseño, se aplicó en el proceso de gestión de promociones. La idea detrás de esto era corroborar que es factible y posible disminuir los tiempos de proceso y encontrar modelos más eficientes, para así intentar mejorar la opinión que los clientes tienen del servicio y de la empresa. Esto consideró un modelo de conteo para estimar la cantidad de canjes de promociones por parte de los usuarios, además de la implementación de una plataforma tecnológica que genera de manera rápida y sencilla los layouts e integra el modelo propuesto. Se logra calibrar un modelo de regresión NBD que estima con más de un 60% de precisión las unidades canjeadas en promociones con variables relevantes como el precio del producto y los años que lleva activo el cliente, mientras que el rediseño y la plataforma logran reducir los tiempos del proceso desde seis días promedio a tan solo cinco minutos. Esto último se logra gracias al traspaso de responsabilidades al cliente por medio del servicio adquirido. Se estimó el VAN del proyecto como $34,6 MM con una TIR de 36,02%, por lo que el proyecto aplicado sería rentable en un horizonte de cinco años para la empresa. Queda en manos de los clientes la decisión de comprar o no el servicio con la plataforma según entiendan los beneficios potenciales.