ANÁLISIS PREDICTIVO PARA EVITAR EL ABANDONO DE CLIENTES: UN CASO PRÁCTICO SOBRE EL USO DE BIG DATA Y MODELOS DE DECISIÓN

Buenas tardes a todos,

En esta ocasión, les comparto el link sobre un caso práctico utilizando el software IBM SPSS Modeler, el cuál a través de la información del big data y las herramientas de modelación, ayudan a una empresa a predecir qué clientes abandonarán sus servicios, de modo que puedan trabajar en la retención, antes de que se convierta en una realidad.

https://sicrom.com/blog/utiliza-analisis-predictivo-evitar-abandono-clientes/


Pregunta detonadora: ¿Con este ejemplo, queda más claro la utilidad de modelar decisiones?, ¿ Qué decisiones consideras que podrían ser modeladas en el campo de las PYMES?

¿Con este ejemplo, queda más claro la utilidad de modelar decisiones?
Tengo claro que el uso de la tecnología y herramientas informáticas han venido a revolucionar el análisis de datos, tanto es así que los cálculos que nos tardábamos horas en realizar, ahora con los modelos de predicción se ha reducido enormemente el tiempo de calculo. Tanto se reducen tiempos como se potencializan los recursos y se detectan áreas de oportunidad, en el caso de una empresa que desea saber que clientes abandonaran sus servicios los motivos por lo que ya no le son fieles y cuales seguirán con sus servicios.

¿ Qué decisiones consideras que podrían ser modeladas en el campo de las PYMES?
Se pudiera implementar un modelo para predecir si una empresa se ira a la quiebra, y saber cual es la causa de que muchas empresas cierren antes de cumplir los 5 años.
También pudiera analizarse en base al consumo de productos ya manufacturados sacar al mercado una nueva botana, determinar el publico al que debería ser lanzado, precio de mercado y puntos de venta.

Hoy en dia son muchas las compañías que ya ponen mas importancia en la fuga de sus clientes esto hablando de empresas grandes , en este ejemplo nos muestra claramente como es de utilidad el árbol de decisiones , esto nos ayuda con mejor certeza el saber datos que a aveces pasamos por alto también seria adecuado utilizar técnicas de recolección de datos, para medir las necesidades del cliente , presupuesto  y satisfacción con el servicio que se le este dando  esto lo podemos ir monitoreando .

Estoy familiarizado con IBM SPSS Modeler, tuvimos la oportunidad de verlo en funcionamiento mientras trabajábamos en el análisis de datos para un curso de métodos de investigación anterior. La innovadora interfaz gráfica de la aplicación hace que sea muy fácil para alguien con un nivel medio de conocimientos informáticos comprender y centrarse en resolver el problema en cuestión sin perder tiempo valioso en tareas de programación. A medida que funcionan, los "flujos" interactivos mapean visualmente el proceso de extracción de datos, lo que permite a los usuarios interactuar con la información en cualquier momento y desarrollar modelos de forma rápida y segura. Estas técnicas de ahorro de tiempo conducen a una mayor eficiencia y precisión y reducen los costos generales.

Big Data, en general, proporciona claridad a las pequeñas empresas sobre lo que funciona, lo que está mal y las cosas que pueden hacer mejor. Si bien este tipo de información está disponible en línea, es crucial que estas pequeñas empresas realicen su propio estudio y análisis específicamente para su tipo de negocio y situación, a fin de obtener la información más adecuada y desarrollar el mejor curso de acción. Una cosa de la que pueden estar seguros es de que los datos grandes y el análisis de datos juegan un papel muy importante en el logro de una ventaja competitiva.

¿Con este ejemplo, queda más clara la utilidad de modelar decisiones?
Presentar gráficamente un problema nos puede ser de gran ayuda para recabar y mostrar el problema en particular o los parámetros de la decisión. Un análisis predictivo debe ser rápido, oportuno, fundamentado en información específica, que permita tomar decisiones efectivas, eficientes y con un bajo costo para la empresa porque ello influirá en su éxito o fracaso. Contar con estrategias y herramientas que faciliten la toma de decisiones nos permite visualizar la gran utilidad de las mismas en una empresa. Con este ejemplo nos queda más que clara la utilidad de modelar las decisiones.

¿Qué decisiones consideras que podrían ser modeladas en el campo de las PYMES?
Existe poca cultura organizacional y de procesos entre los Gerentes de las Pymes por lo que no se arriesgan a tomar soluciones tecnológicas que los posicionen en un lugar competitivo que el mercado actual demanda.
No tienen en cuenta la importancia de modelar decisiones, y todas las etapas que se llevan con ello, saben de la importancia de disponer a tiempo de información que les permita hacer sus compras correctamente, estar al día con la mejor tecnología de producción y sistemas administrativos modernos, conocer los precios para sus productos y los sustitutos, etc., que son estas actividades donde pueden modelar decisiones que los ayuden a ser más competentes.

¿Con este ejemplo, queda más clara la utilidad de modelar decisiones?
si es un poco más entendible en la forma que se nos presenta el caso yo estoy seguro que teniendo la información oportuna y a la mano sería más fácil poder ingresar los datos o utilizar cualquier tipo de método grafico para anticiparnos ante alguna contingencia y evitar alguna catástrofe o evento inesperado.

¿Qué decisiones consideras que podrían ser modeladas en el campo de las PYMES?
es una realidad que muchos de los empresarios de pequeñas y medianas empresas por lo menos en la ciudad carecen de un conocimiento tecnológico necesario para utilizar estas herramientas, muchos no saben cómo utilizar un Excel y se complicaría mucho más utilizar un software donde necesitan aplicar un poco más de conocimiento.
Es una realidad que las dependencias encargadas de apoyo a emprendedores necesitan impartir capacitaciones para poder administrar y poder tomar decisiones en su negocio en base a números, que a simple vista no se ven.

Efectivamente una de las grandes ventajas de la modelación a través de estos sistemas, es que podemos centrarnos en la decisión (considerando todas las alternativas posibles y sus estados de la naturaleza) más que en el proceso. El disponer de estos análisis predictivos como en el ejemplo, puede hacer la diferencia para implementar estrategias efectivas y como bien dicen CREAR VENTAJAS COMPETITIVAS. El ver su aplicación de manera práctica, hace más palpable su utilidad. Coincido en que falta mayor capacitación al respecto en nuestra comunidad empresarial,así como recursos que impulsen y motiven su uso. Pero si dejamos de tomar decisiones por impulso e intuición y comenzamos a estructurar nuestras decisiones bajo las premisas de modelación, aún sin el software de apoyo, las probabilidades de éxito se podrán incrementar sustancialmente.

Como lo hemos venido comentando desde hace varias sesiones, diversos datos, información, indicadores que tenemos diario presentes en las empresas pueden ser de mucha utilidad para que la misma esté vigente en el mercado. Con la ayuda de éstas herramientas tecnológicas una empresa puede anticiparse a diversos factores que pueden traer daños a la empresa, como se muestra en el texto, la empresa conoce cuales son las características de los clientes que probablemente dejen sus servicios, a lo cual la empresa puede crear e implementar estrategias para mantenerlos como clientes activos.

Por otra parte, los encargados y dueños de las PYMES en México carecen de información, capacitación y uso de tecnologías y/o sistemas de análisis de datos para la toma de decisiones,considero que con el empleo de éstas se pudieran estudiar factores como el por qué quiebran muchas Pymes, que orilla a la descapitalización de las empresas, conocer puntos diferenciadores, entre otros más que generen más estabilidad en las empresas en México.

Es innegable la utilidad de modelar desiciones puesto que los modelos brindan una perspectiva amplia y veraz con base en los datos que tengan a su disposicion la MIPYMES acerca de la(s) accion(es) mas conveniente(s) para la organización.

Resulta oportuno el ejemplo en cuestion debido a que abarca varios aspectos que ya han sido tratados en clase como los diferentes enfoques para la toma de desiciones, la utilzacion del arbol de desiciones pero particularmente lo que me pareció mas relevante fue la vinculacion entre el arbol de desiciones, la creacion de un modelo de decisiones y su base en los datos estadisticos que DEBERIAN procurar las MIPYMES respecto a sus clientes.

Por su puesto que con esto ultimo se vislumbra el tema de probabilidad que practicamente aborda la lectura al tratar de predecir si un cliente abandonará a su proveedor sustituyendolo por otra compañia.

Muy buen material para entender el alcance de la materia.

Entre las muchas desiciones que pueden ser modeladas se encuentran:

Opciones de financiamiento
Opciones de ampliacion
Estrategias de precios
Incursion de la empresa en otro campo
Cambio de imagen de la empresa
Cambio de ubicacion de la empresa

¿Con este ejemplo, queda más claro la utilidad de modelar decisiones?
En lo personal me ha quedado mas claro, gracias a la tecnología hoy en día podemos analizar las cosas mucho mas pido y así tomar una decisión cada vez mas acertiva.
¿Qué decisiones consideras que podrían ser modeladas en el campo de las PYMES?
poder predecir si los clientes estarán interesados en lo que se lanzara al mercado o si se podrá retener la atención de ellos por mucho tiempo y si no poder anticiparlo y hacer una estrategia para lograrlo.

Actualmente en nuestro mundo tan globalizado no existe empresa; pequeña, grande que no sufra por la competencia, creo que tenemos claro la importancia que tienen los datos para una empresa, con el ejemplo en el articulo visto en este foro, el árbol de decisiones es una super herramienta y lo creo necesario para las empresas ya que ayuda a resolver grandes situaciones con los datos recolectados y conocer sus diferentes alternativas o también puede ayudarnos a predecir situaciones que puedan perjudicar a la empresa , con estas predicciones los directivos pueden crear estrategias para evitar situaciones que dañen a las empresas. Creo que al momento de hablar de las PYMES concuerdo con mis compañeros que es necesario una capacitación a los empresarios de todas las herramientas existen para la administración de una PYME para tener el menor margen de error que se pueda y poder lograr nuestros objetivos .