Artículo con el resumen en formato presentación (PDF) del White Paper “Big Data + Clienting – 2 casos prácticos aplicados a una cartera de clientes y una red de puntos de venta”.
Este White Paper es parte de la iniciativa de lanzar el libro de Geo Big Data Práctico – Cómo captar clientes y mejorar ventas usando una plataforma de Big Data”
Los capítulos del White Paper son:
- Resumen ejecutivo
- Situación de partida
- Enfoque de la solución: A continuación podrás ver el enfoque utilizado para desarrollador los casos de negocio de calcular el ratio de penetración y la cuota de mercado para un punto de venta.
El enfoque de la solución considera:
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Data Quality:
A la tabla de clientes se le deberá aplicar los siguientes procesos:
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- Normalización: o también llamada estandarización, aplica principalmente a nombres y direcciones. El objetivo es que la información de los campos se ajuste a una regla. Para el caso de las direcciones lo que hacen los algoritmos son separar un campo tipo dirección postal en varios campos con: tipo de vía (calle, avenida, etc.), nombre de vía, número de vía, etc.
- De duplicación: Existen varios criterios para seleccionar el registro/campo válido y los registros/campos duplicados. A modo de ejemplo, ante registros duplicados podríamos definir que el registro válido (“el que manda”) es el de la compra más reciente o el de mayor facturación y, por tanto, se descartan las otras direcciones y se asigna la dirección del registro válido al cliente en cuestión.
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Geo localización
La geolocalización es el proceso de asignación de coordenadas (latitud y longitud) a partir de una dirección postal. En el caso del maestro de clientes, cada hogar se debe geo localizar. El proceso de geolocalización también aplica a la red de puntos de venta.
4. Caso 1 – Ratio de penetración de un punto de venta usando Big Data
5. Caso 2 – Cuota de Mercado de un punto de venta usando Big Data
6. Conclusiones y recomendaciones
7. Contenido adicional
A continuación puedes ver el contenido resumido