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DATA MINING EN ENTIDAD FINANCIERA

Explore the effectiveness of data mining in a financial entity for direct marketing. Analyze results, model & segment campaigns, utilize data warehouse with reliability, historical depth, and SAS Enterprise Guide. Enhance campaign profitability and customer-centric approach. Utilize statistical methods like decision trees and logistic regression for segmentation modeling. Improve campaign outcomes, identify patterns, and track ROI effectively.

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DATA MINING EN ENTIDAD FINANCIERA

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Presentation Transcript

  1. DATA MINING EN ENTIDAD FINANCIERA La Eficiencia del Marketing Directo

  2. Data Mining en EntidadFinanciera AnálisisResultados Modelizaciónysegmentación CampañasComerciales Data Warehouse

  3. Data Warehouse “Hay trestipos de mentiras: mentiraspequeñas, grandesmentirasymentirasestadísticas” Benjamin Disraeli

  4. Data Warehouse Fiabilidad Exhaustividad Máximaactualización Profundidadhistórica Optimización

  5. SAS Enterprise Guide • Potencia con grandesvolúmenes • Flexibilidad • Versatilidad • Host • Oracle • Importardatos Excel, Access…

  6. Modelizaciónysegmentación “Estudia el pasadosiquieresadivinar el futuro” Confucio

  7. Modelizaciónysegmentación Objetivo ¿Qué ? Universo ¿A quién? Estacionalidad ¿Cuándo?

  8. Modelizaciónysegmentación MétodosEstadísticos ÁrbolDecisión RegresiónLogística Yi  B (pi, ni) 2% 0% 1% 5% 2% 12% 16% 33% 1% 11% 1% 11% 6% 16%

  9. Modelizaciónysegmentación El gráfico de lascurvas ROC permitever el ajuste de los modelos % Éxitos % Universo susceptible

  10. Campañascomerciales

  11. Campañascomerciales • Aumentar la rentabilidad Vincular a los clientes Reducirlasfugas Evitarreclamaciones

  12. Campañascomerciales Campañascentradas en el cliente de forma individual: Producto Producto Canal Ocasión

  13. Análisis de Resultados “Experiencia no es lo que le sucede a un hombre. Es lo que un hombre hace con lo que le sucede.” Aldous Huxley

  14. Análisis de Resultados Conocer la rentabilidad de la campaña Mejorarfuturascampañas Suprimircampañas no rentables Aprenderpatronescomportamiento

  15. Análisis de Resultados Grupo Control Clientes con lasmismascaracterísticasque el públicoobjetivoperoque no seránimpactados. • Representativo de todaslasmuestras • Modelos • Apriorísticas • Unamuestraaleatoria

  16. Análisis de Resultados Diferencial Efecto incremental de la campañacomercial: públicoobjetivovsgrupo control Contratación Rentabilidad Permanencia

  17. Data Mining en EntidadFinanciera ¿ HABLAMOS ? Elisa PérezCastarnado eiperez@lacaixa.es

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