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07/05/2014 datasegmento.com 1 BUSINESS PROFILE Ejemplo Entregable.

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1 07/05/2014 datasegmento.com 1 BUSINESS PROFILE Ejemplo Entregable

2 INTRODUCCIÓN Objetivo del análisis: Identificación de tipología de clientes que responden a una campaña Focalización de campañas a los perfiles de clientes que tienen más probabilidades de éxito. Procesos a realizar: Normalización y cualificación de las Bases de datos, identificación de las respuestas positivas Análisis univariantes de los 3 grupos de variables incluidos (Socio Demográficas (SD), Variables de Negocio y KBI ( Indicadores de Negocio de Alto Valor Datasegmento) Análisis Multivariante de toda la información disponible, que nos dará una medida de la importancia que ejerce cada variable en la toma de decisión de los clientes Conclusiones y Propuesta de nueva segmentación 07/05/20142 datasegmento.es

3 NORMALIZACIÓN Y CUALIFICACIÓN El primer paso para la generación BUSINESS PROFILE es la normalización y cualificación de los registros, así como la diferenciación entre respuestas positivas y negativas Se obtienen de este proceso, tres grupos principales de información: Información Socio Demográfica (SD), a partir de la normalización de poblaciones, se asigna a cada empresa su Provincia/CCAA, Tamaño de Municipio y Distancia a la Capital Información de Negocio, a partir del CIF y/o la razón social se asigna Forma Jurídica, Ventas, Empleados, CNAE, Año de Constitución y nº de sucursales Información de Riesgo y Actividad de la empresa, ambos indicadores propios de Axesor 07/05/20143 datasegmento.es

4 ESTUDIO SD Provincia El primer resultado ofrece una comparativa entre el peso absoluto de cada provincia en la respuesta y la penetración de esta respuesta 07/05/20144 datasegmento.es 3 provincias destacan por encima del resto en el top 10 por volumen de respuestas: Madrid, Barcelona y Valencia Sin embargo, la penetración en estas provincias presenta valores cercanos a la media global (2,86%) En cuanto al top 10 por penetración, la gran mayoría de estas provincias presentan valor absoluto de respuestas muy reducido Por ejemplo, Cantabria, con la penetración máxima, tan solo presenta 78 respuestas positivas (un 1,44% del total)

5 ESTUDIO SD CCAA Muy en consonancia con los resultados obtenidos para provincias se detectan 4 comunidades con mayor volumen de respuestas 07/05/20145 datasegmento.es Cataluña Madrid Andalucía Comunidad Valenciana En cuanto a la penetración de estas respuestas, se detectan 8 comunidades por encima de la media global

6 ESTUDIO SD Tamaño de Municipio La distribución por tamaño de municipio de la respuesta muestra dos grupos predominantes: Poblaciones de más de habitantes Poblaciones de entre y habitantes 07/05/20146 datasegmento.es La aparición de zonas de muy baja población y grandes capitales puede estar indicando una importante dicotomía en cuanto al perfil de cliente mayoritario En cuanto a la penetración de la respuesta, los resultados muestran discrepancias con la distribución: Poblaciones de menos de hab. Poblaciones de más de hab. De nuevo se detecta una dicotomía entre poblaciones pequeñas y grandes

7 ESTUDIO SD Distancia a la Capital La última variable socio demográfica estudiada se refiere a la distancia del municipio en que se encuentra la empresa a la capital de su provincia 07/05/20147 datasegmento.es La mayor concentración de respuestas positivas se da en las Capitales, con casi el 40% del total En lo referente a los ratios de penetración, de nuevo aparece por encima de la media la categoría Capital, si bien también aparece la categoría de más de 50km de la capital (algo muy relacionado con el tamaño del municipio)

8 ESTUDIO DE VARIABLES DE NEGOCIO Forma Jurídica La primera variable estudiada que se podría calificar de negocio es la forma jurídica de las empresas 07/05/20148 datasegmento.es Se puede ver claramente como el grueso de las empresas con respuestas positivas a la campaña son Sociedades Limitadas Se detecta un número importante de empresas sin estas información En cuanto a los ratios de respuesta positiva, destaca el hecho de que la única categoría por encima de la media sea la de no informados Este hecho anula cualquier posible conclusión derivada del estudio de esta variables

9 ESTUDIO DE VARIABLES DE NEGOCIO Empleados El número de empleados de las empresas estudiadas se discretiza en 9 grupos para facilitar la interpretación de los resultados: 07/05/20149 datasegmento.es Claramente se obtienen 2 segmentos con un porcentaje de respuestas totales muy superior al resto (Entre 1 y 5 empleados y No informado) A medida que aumenta el número de empleados disminuye el número de respuestas positivas En lo referente a los ratios de respuesta, se identifican 4 categorías por encima de la media, englobando: Empresas de entre 1 y 20 empleados Empresas de entre 51 y 100 por otro

10 ESTUDIO DE VARIABLES DE NEGOCIO Ventas Se establecen 9 tramos para la variable indicativa del volumen de ventas de la empresa: 07/05/ datasegmento.es Se pueden identificar varios grupos cuya concentración de respuestas es más elevada que el resto: Entre y 5 millones de No informado Se puede ver como para las categorías que comprenden una facturación de entre y 25 millones de la penetración de respuestas positivas se sitúa por encima de la media

11 ESTUDIO DE VARIABLES DE NEGOCIO CNAE En primer lugar, se estudia el top 10 de CNAEs con mayor número absoluto de respuestas positivas: 07/05/ datasegmento.es 3 categorías destacan por encima del resto: 91: Comercio al por mayor,… 24: Actividades de construcción especializada 82: Actividades jurídicas y de contabilidad Sin embargo, en el top 10 de los CNAEs con mayor ratio de penetración destacan dos por encima del resto: 75: Recogida y tratamiento de aguas residuales 59: Recogida, tratamiento y eliminación de residuos; valorización

12 ESTUDIO DE VARIABLES DE NEGOCIO Antigüedad / Fecha de Constitución A partir de la fecha de constitución, y tomando como referencia la fecha actual, es posible calcular la antigüedad de la empresa estudiada 07/05/ datasegmento.es En este caso, son 3 de las 7 categorías creadas para el estudio de esta variables, las que mayor número de respuestas recogen: Entre 2 y 20 años de antigüedad Los resultados referentes al ratio de respuesta positiva muestran dos únicas categorías con penetraciones por encima de la media global: Entre 5 y 10 años Entre 10 y 20 años

13 ESTUDIO DE VARIABLES DE NEGOCIO Nº de Sucursales La variable Número de Sucursales se discretiza en 6 nuevas categorías, con el objetivo de facilitar la interpretación de los resultados: 07/05/ datasegmento.es En este caso, tan solo dos categorías presentan valores significativos de respuesta: Empresas sin sucursales, la principal categoría Empresas con entre 1 y 5 sucursales De la misma manera, son estas dos categorías, las que presentan ratios de respuesta positiva por encima de la media global

14 VALORACIÓN DATASEGMENTO En este apartado se valora el resultado de la campaña a partir de dos indicadores desarrollados por Datasegmento: Scoring de Riesgo: Ranking de Actividad: El resultado de este estudio muestra claramente como las empresas con mejor ratio de respuesta se clasifican como: Riesgo Bajo / Medio / Alto Ranking de Actividad Top / Alto 07/05/ datasegmento.es

15 IMPORTANCIA DE LAS VARIABLES A partir de diversos modelos estadísticos (CHAID, Neural Networks,…) se mide la influencia de cada variable en la toma de decisión o probabilidad de respuesta positiva Aquellas variables incluidas dentro de la parte sombreada son las que mayor influencia sobre la respuesta presentan En este caso, el grupo de variables con importancia significativa en el estudio de la respuesta a la campaña se ciñe a 7 variables: Ventas, CNAE, Dist. a la Capital, Scoring de Riesgo, Ranking de Actividad, CCAA y Antigüedad. 07/05/ datasegmento.es

16 CONCLUSIONES Como conclusiones a este estudio obtendríamos el siguiente perfil de cliente más propenso a la respuesta afirmativa a la campaña: Capitales grandes (más de habs) y poblaciones pequeñas (hasta habs) y a más de 50km de la capital Principalmente Madrid y Cataluña, aunque con penetración en otras provincias y comunidades autónomas Empresas con hasta 20 empleados (si bien también se podrían tener en cuenta de entre 51 y 100 empleados) Con entre y 5 millones de de Ventas Entre 5 y 20 años de antigüedad Empresas sin sucursales o con hasta 5 sucursales Con Scoring de riesgo Bajo y Ranking de actividad top y alto Múltiples CNAEs, entre los que destacan Comercio al por mayor, Actividades de construcción especializada, Actividades jurídicas y de contabilidad, Recogida y tratamiento de aguas residuales y Recogida, tratamiento y eliminación de residuos En general, se podría concluir que el perfil tipo de empresa captada es el de una empresa pequeña y reciente 07/05/ datasegmento.es

17 PROPUESTA SEGMENTACIÓN 07/05/ datasegmento.es VARIABLE INCLUIDA VARIABLE EXCLUIDA SDSD NEGOCIO

18 Marketing de precisión GRACIAS


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