České Success Stories 2014 - sas.com · Challenger ©2014 Deloitte ... FILIP TROJAN Manager ......

České Success Stories 2014

SAS CI Roadshow 2014

24. 9. 2014 Praha

Pavel Šiška

Reálný přínos analytiky na

praktických příkladech v českém

prostředí.

2© 2014 Deloitte Česká republika

Kdo jsmeCenter of Excellence pro střední a východní Evropu

Podstatná část - Customer Analytics (analýza klientských dat)

Finanční sektor – Retail Banking Growth Engine

Technologie – vlastní laboratoř (HW, Storage),

spolupráce se SASem

Projekty v ČR i v zahraničí

SOFTWARE!


Obsah

Analýza nestrukturovaných dat

Digitální marketing

© 2014 Deloitte Czech Republic 4

Digitální marketing

5© 2014 Deloitte Czech Republic


Proof of Concept

Fokus na internetové bankovnictví. Identifikace cca 3000 sekvencí kroků v

rámci internetového bankovnictví...

Zákazník:

Finanční sektor

Cíl:

Využití dat o chování klienta na webu pro identifikaci nabídky zajímavé pro

klienta i pro banku… Obohacení stávajících modelů založených na

transakčních datech.


Výsledky

Identifikovali jsme a napočítali 31 spouštěcích událostí (triggers), 294 prediktorů a 2962 sekvencí kroků v

rámci internetového bankovnictví.

Kombinace modelů přinesla výrazně lepší výsledky, než jakých by dosáhnul každý model zvlášť.

Jenom během pilotní kampaně vydělala banka o cca X mil CZK* víc, než pokud by kampaň vedla sama na

celém portfoliu (vyjádřeno v Lifetime Value).

* Částka je vypočítaná jako skutečný zisk, tedy zisk z kontraktů, které byly uzavřeny navíc oproti situaci, kdy by celou kampaň vedla banka sama.

3,60%

1,55%1,34%

2,81%

6,90%

3,17%

2,18% 2,13%

0,00%

1,00%

2,00%

3,00%

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

8,00%

Osobní půjčka Konsolidace Kontokorent Kreditní karta

Konečné výsledky - Conversion Rate

Champion

Challenger


eBanking login

… …

Účty a

transakce Spoření Karty Půjčky Hypotéky Investování

Přehled

karet

Nezaúčtované

transakce

Přehled

transakcí

Doplňkové

služby

Zablokování

karty

… … …

OBCHODNÍ PRAVIDLAANALYTICKÁ PRAVIDLA

Náš přístupDeloitte obohatil existující propenzitní modely o analýzu typických sekvencí kroků v internetovém

bankovnictví, které vedou k nákupu nového produktu.

Pilotní kampaň se uskutečnila na čtyřech vybraných produktech, které byly nabídnuty klientům

prostřednictvím zprávy v internetovém bankovnictví. Kampaň proběhla jako tzv. Champion/Challenger –

Deloitte a banka si rozdělili portfolio v poměru 20:80.

Událostně řízené kampaně

Propenzitní modely

Hledali jsme typické sekvence kroků v rámci internetového

bankovnictví, které vedou k nákupu produktu.

Trigery jsou předem definované události, které když

nastanou, nárazově zvyšují pravděpodobnost, že si klient

koupí nějaký produkt.

Propenzitní modely kalkulují s jakou pravděpodobností si

klient koupí produkt, který mu banka aktivně nabízí.

Výkonnost modelu byla zvýšena vstupy z ostatních dvou

modelů.

Typické sekvence kroků

Client

information

database

http://www.google.cz/url?sa=i&source=images&cd=&cad=rja&docid=jPBRtBwSwUcBEM&tbnid=Yn9uxBF0N3YruM:&ved=0CAgQjRwwAA&url=http://www.wikiskripta.eu/index.php/Gaussovo_rozd%C4%9Blen%C3%AD&ei=alKfUrDNJsKshQeejoGYBQ&psig=AFQjCNHDn8kq1yabeuDwhqq6RsJsYONZDg&ust=1386259434730547

http://www.google.cz/url?sa=i&source=images&cd=&cad=rja&docid=jPBRtBwSwUcBEM&tbnid=Yn9uxBF0N3YruM:&ved=0CAgQjRwwAA&url=http://www.wikiskripta.eu/index.php/Gaussovo_rozd%C4%9Blen%C3%AD&ei=alKfUrDNJsKshQeejoGYBQ&psig=AFQjCNHDn8kq1yabeuDwhqq6RsJsYONZDg&ust=1386259434730547


Digitálni marketing – shrnutí

Vybrané poznatky

Vyžití dat z internetu vylepšuje výkon stávajících modelů

Nutnost mít čerstvá data. Neaktuální výrazně snižují sílu prediktivních modelů.

Nutno exekuovat kampaně hned – PtB rychle klesá už během dní (zvláště sekvence stránek zastarává

u konkrétního klienta velmi rychle)

Potenciál pro další rozvoj a zlepšení

Implemetace real-time analytiky a nabídek (nebo aspoň near-real time) – infrastrukturální projekt

(pořízení dat, scoring, exekuce kampaně)

Data z dalších kanálů jako je například mobilní bankovnictví

Sledování aktivity klienta přes cookies i neidentifikovaného na webu banky (na jiných webech je právní

problém, ale je to možné).



Proof of Concept

Analyzovaly se poznamly v CRM…

Zákazník:

Finanční sektor

Cíl:

Prokázat reálnou využitelnost nestrukturovaných dat především v oblasti

- propenzitního modelování a

- retence


VýsledkyPropensity to Buy

Očekávaný zisk X mil. EUR (lifetime value)

Prediktivní síla modelu:

Churn

Náklady obětované příležitosti cca X mil. EUR

Gini: 0,764

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Decily

CZK m

Opportunity costs

Campaign costs

50

40

30

20

80

0

70

10

60

PTB Target GiniHodnocení

modelu

Overall 0,29 0 – 0,30

Financing 0,46 0,45 – 0,60

Investments 0,61 0,60 – 1,00

Everyday banking 0,53 0,45 – 0,60

Technical products 0,46 0,45 – 0,60

Other 0,32 0,30 – 0,45


VýsledkyPředmět konverzace

Téma konverzace Diskutované produkty

Bez tématu

Bankovní

nabídka

Žádost klienta

Finanční plán

Stížnost

Téma

27%

31%

22%

18%

2%

3%

7%

53%

18%

7%

7%

Hypotéka

Kreditní karta

Kategorie

produktu

2%

3%

Spoření a investice

Účty a balíčky

Pojištění

Spotřebitelské půjčky

Debetní karty

Jiné

Životní styl

Has car 1,2%

Dissatisfied

Entrepreneur

Undecided

Building a house 0,3%

On welfare

11,1%

1,8%

Has a newborn baby 0,8%

Girlfriend 0,9%

Has small kid 1,1%

We 4,2%

Has grown up kid 5,6%

3,8%

Renting a flat 6,3%

0,9%

Conservative 2,3%

Loyal 7,1%

Risk averse 8,9%

Affluent 12,7%

Single 6,3%

Married 14,3%

Cost sensitive 0,4%

Interacting 0,6%

Influential 1,2%

Prestige 1,7%

Behavioral

Family

Situational


Náš přístup

• Všechna slova byla

porovnána s českým

slovníkem a ta, která nebyla

nalezena, byla klasifikována.

• Zaznamenání speciálních

symbolů jako: !!!,???, :-), :-(

• Zaznamenání ostatních

anomálií: VŠECHNA VELKÁ

PÍSMENA …

• Překlad zkratek (zaznamenali

jsme více než 1000 zkratek)

• „Výplňová“ slova jsou slova s

omezeným významem

• Tyto slova jsou vyloučena z

analýzy, protože nemají

význam pro účel analýzy.

• „Výplňová“ slova jsou

většinou funkční slova jako

spojky, předložky atd.,

například: „ta”, „kdo”, „což”,

„tedy”, „Vám”, „na”.

• V další fázi jsou slova

převedena na základní

gramatický tvar (lemma).

• V rámci tohoto procesu jsou

také tvary v množném čísle

převedeny do jednoduchého

a všechna slova jsou

přepsána do prvního pádu.

Tokenizace Vyloučení „výplňových“ slov Lematizace

Vyloučení

„výplňových“

slov

LematizaceTerm Document

MatrixKlasifikaceTokenizace

Příprava dat Analýza


Náš přístup

Term Document Matrix

• Frekvence každého slova v každé

poznámce je spočítána a uložena

do Term Document Matrix.

• Term Document Matrix je matice,

kde jednou dimenzí jsou různé

poznámky a druhou různá lemmata

(slova), která se v poznámkách

vyskytují.

• Tyto data slouží k trénování

klasifikačních modelů.

Klasifikace

• Klasifikace nestrukturovaného textu

představuje „big data“ problém.

Term Document Matrix byla proto

zredukována na 1300 nejčastěji se

vyskytujících lemmat (slov). I tak

matice o rozměrech 2,7 mil. x 1300

zabrala cca 28 GB RAM.

• Klasifikační modely byly původně

fitovány v R a LIBSVM, ale později

kvůli lepšímu výkonu v SASu.

Vyloučení

„výplňových“

slov

LematizaceTerm Document

MatrixKlasifikaceTokenizace

Příprava dat Analýza


Analýza nestrukturovaných dat – shrnutí

Potenciál pro další rozvoj a zlepšení

Hledání dalších oblastí – například ochota klientů sdělovat informace o konkurenci a produktech, které

využívají jinde

Využití pro analýzu cenové elasticity – jaká sleva je třeba (nebo není sleva potřeba)

Vyžít data i z dalších datových zdrojů

Jít do většího detailu například u uvěrových produktů

Vybrané poznatky

Nestrukturovaná data vylepšují existující analytické modely a pomáhají odhalit další důležité skutečnosti

Vytěžení nestrukturovaných dat není extrémně náročná úloha (finančně, časově, technologicky)

Více než technologie rozhoduje schopnost stavět modely pro danou industrii a konkrétní úkol


Kontakty

FLAVIO PALACIPartner | Applied Analytics Deloitte Advisory s.r.o.

Nile House, Karolinská 654/2, 186 00, Praha 8, Czech Republic

Tel/Direct: +420 246 042 543 | Mobile: +420 730 595 648

[email protected] | www.deloitte.cz

FILIP TROJANManager | Applied Analytics Deloitte Advisory s.r.o.




PAVEL ŠIŠKAPartner | ConsultingDeloitte Advisory s.r.o.




Deloitte označuje jednu či více společností Deloitte Touche Tohmatsu Limited, britské privátní společnosti s ručením omezeným zárukou („DTTL“), jejích

členských firem a jejich spřízněných subjektů. Společnost DTTL a každá z jejích členských firem představuje samostatný a nezávislý právní subjekt.

Společnost DTTL (rovněž označovaná jako „Deloitte Global“) služby klientům neposkytuje. Podrobný popis právní struktury společnosti Deloitte Touche

Tohmatsu Limited a jejích členských firem je uveden na adrese www.deloitte.com/cz/onas.

Společnost Deloitte poskytuje služby v oblasti auditu, daní, poradenství a finančního a právního poradenství klientům v celé řadě odvětví veřejného

a soukromého sektoru. Díky globálně propojené síti členských firem ve více než 150 zemích a teritoriích má společnost Deloitte světové možnosti a poskytuje

svým klientům vysoce kvalitní služby v oblastech, ve kterých klienti řeší své nejkomplexnější podnikatelské výzvy. Přibližně 200 000 odborníků usiluje o to,

aby se společnost Deloitte stala standardem nejvyšší kvality.

Společnost Deloitte ve střední Evropě je regionální organizací subjektů sdružených ve společnosti Deloitte Central Europe Holdings Limited, která je členskou

firmou sdružení Deloitte Touche Tohmatsu Limited ve střední Evropě. Odborné služby poskytují dceřiné a přidružené podniky společnosti Deloitte Central

Europe Holdings Limited, které jsou samostatnými a nezávislými právními subjekty. Dceřiné a přidružené podniky společnosti De loitte Central Europe

Holdings Limited patří ve středoevropském regionu k předním firmám poskytujícím služby prostřednictvím více než 3 900 zaměstnanců ze 34 pracovišť

v 17 zemích.

© 2014 Deloitte Česká republika

České Success Stories 2014 - sas.com · Challenger ©2014 Deloitte ... FILIP TROJAN Manager ......

Documents

Transcript of České Success Stories 2014 - sas.com · Challenger ©2014 Deloitte ... FILIP TROJAN Manager ......