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Machine Learning para usuarios de negocio aplicaciones en el Sector Microfinanciero-19 y 20 de Marzo

POST FACE - MACHINE (1)

La transformación digital, implica desarrollar capacidades de analítica avanzadas en todos los niveles de las entidades financieras. Con esa finalidad se propone este taller integral de fundamentos estadísticos, analítica visual y de machine learning que permita:

  • Introducir en el desarrollo de modelos predictivos de Machine Learning en las diferentes áreas de la institución microfinanciera como negocios, recursos humanos, tesorería, canales,
  • Llevar sus análisis, actualmente descriptivos, a un nivel más profundo de análisis estadístico y predictivo.

Dirigido

  • El Workshop de  Microfinanzas está dirigido al personal de las áreas de Inteligencia de Negocios, de Tecnologías de Información, de Planeamiento, de Riesgos, de Negocios y de Auditoria Interna de las entidades microfinancieras con conocimientos de Excel, estadística básica y de SQL o manejo de tablas a nivel usuario.

Lugar y Fecha

Lugar: Sala de capacitación FEPCMAC (Calle Chinchón 918 San Isidro Piso 3)

Fecha: Jueves 19  y viernes 20 de Marzo  de 2020

Hora: 09:00 hrs a 18:00 hrs

Inversión

S/ 1,300 más IGV. (Mil trescientos soles más IGV.)

Machine Learning para mejorar el conocimiento de mis clientes

  • Inteligencia de Clientes.
  • Metodología de la extracción del conocimiento.
  • Clasificación y descripción de las principales técnicas de Machine Learning.
  • Segmentación por conglomerados jerárquicos y no jerárquicos, bietapico, con árboles de decisiones.
  • Inteligencia de Clientes para la Captación de Clientes.
  • Inteligencia de Clientes para el Desarrollo de Clientes: Modelos de Cestas.
  • Inteligencia de Clientes para la Retención de Clientes: Modelos de clasificación con árboles, redes neuronales, bosque de árboles.

Metodología de desarrollo de modelos

  • Definición de objetivos
  • Análisis de los datos
  • Preparación de los datos
  • Modelamiento
  • Evaluación
  • Implementación de modelos

Métodos e Ingeniería de Preparación de datos:

  • Análisis descriptivos de variables
  • Análisis de relación de variables: correlaciones
  • Limpieza de valores extremos, datos nulos
  • Transformación de variables
  • Reducción de variables
  • Análisis de componentes principales
  • Equilibrado de muestras
  • Muestras de entrenamiento y validación
  • Regresión múltiple

Gestión de Bases de Datos en una Estrategia de Clientes (CRM)

  • Introducción al enfoque en Clientes (CRM)
  • Cómo crear, actualizar, mantener un base de datos de clientes
  • Por qué gestionar una base de datos puede generar más negocio
  • Caso: Calidad de datos y efectividad comercial en una fuerza de ventas
  • Casos: cómo crear, enriquecer mantener y actualizar base de datos
  • Nuevas fuentes de datos de clientes y BigData

Modelos de Segmentación y Clusterización

  • Segmentación por puntuación: RFM.
  • Segmentación por K-Medias.
  • Segmentación Bi-etápica.
  • Perfilamiento de los segmentos. Selección de modelos y ejecución de modelos.
  • Modelos de valoración de clientes.
  • Tipos de segmentación.
  • Herramientas de segmentación.
  • Metodología segmentación RFM.
  • Caso de Segmentación DELL Empresas.

Modelos de Clasificación (Scoring):

CASO PRÁCTICO APLICADO AL SECTOR DE MICROFINANZAS

  • Arboles de clasificación (C50, Chaid, C&RT)
  • Regresión logística.
  • Redes neuronales.
  • Redes bayesianas.
  • Bosques de árboles aleatorios.
  • Árboles de regresión.
  • Fusión de modelos, optimizando resultados.
  • Evaluación y selección de modelos.
  • Implementación del modelo.

Modelos de Asociación – Venta cruzadas

  • Modelo de datos para realizar venta cruzada.
  • Indicadores: soporte, confianza, elevación para selección de reglas Algoritmos A priori, Carma.
  • Análisis de reglas en el tiempo: venta cruzada secuencial.
  • Selección e implementación de reglas.

Factores de éxito en campañas de Marketing Directo

  • Indicadores de Gestión de Clientes y Campañas de Marketing Directo.
  • Casos de gestión efectiva de campañas.
  • Proceso de gestión efectiva de campañas y coordinación entre Marketing y Ventas.
  • Metodología para el Diseño y desarrollo de Almacén de Datos (Datamarts de Clientes y Marketing) con visión 360º. Master Data de Clientes.
  • Diseñar requerimientos de Cuadros de Mando de Marketing, Ventas y Gestión de Clientes.

Plan comercial, para maximizar el valor de la cartera de clientes

  • Diseño de los estadios de relacionamiento y tipo de campañas en cada etapa.
  • Uniendo analítica avanzada y estrategia comercial.
  • Maximizar el valor de la cartera de clientes. Metodología de las 6Rs
  • Casos Plan de Clientes: Segmentación, captación, desarrollo, retención

JULIO QUIÑONEZ VILLANUEVA

  • Actualmente Socio Consultor – Customer Target Consulting, con decenas de proyectos de CRM y customer analytics en Perú, Latinoamérica y España.
  • Ha sido Director Inteligencia de Marketing y CRM de Neck&Neck, para España, Europa, Asia y América Neck&Neck es una cadena española líder de moda infantil con más de 200 tiendas en Europa, Asia y América.
  • Cuenta con un club de fidelización de unos 350 mil miembros en diversos países. Participante del Congreso Mundial de Data & Analytics 2018, organizado por Gartner en México.
  • Speaker del I y II Foro Internacional de Marketing Relacional, Bogotá.
  • Speaker en aplicaciones de minería de datos para los negocios en congresos mundiales de modelos predictivos en Madrid, Roma, Praga. Reciente experiencia como CRM-Marketing Relacional Manager, para Supermercados Wong y Metro.
  • Ingeniero Industrial – Pontificia Universidad Católica del Perú. Estudios en Máster en Dirección Comercial y Marketing – Instituto de Empresa Business School (Madrid, España). MBA – Universidad del Pacífico (Lima, Perú), Entrenamiento en herramientas de minería de datos, SAS Miner e IBM SPSS Modeler, Qlik View en diversos países de Europa. Mas de 10 años utilizando estas herramientas.