O Valor da Analítica Avançada no Apoio à Tomada de Decisão
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- Eliza Mascarenhas Amado
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1 O Valor da Analítica Avançada no Apoio à Tomada de Decisão Adelaide Leitão Sales & Marketing Director Patrícia Narciso Operations Director Elsa Tavares Head of Digital & CRM
2 * tomada de decisão * processo cognitivo que resulta na seleção de uma opção entre várias alternativas Fonte: Encyclopedia of Social & Behavioral Sciences
3 * racionalidade limitada* independentemente do nível de inteligência, os agentes decisores enfrentam limitações (1) informação (acesso e processamento) (2) capacidade dos recursos cognitivos (3) tempo (e atenção) Fonte: Models of Man, H. Simon, 1957
4 Perspetiva Dualista Julgamento e Tomada de Decisão SISTEMA 1 automáticos intuitivos não-conscientes SISTEMA 2 analíticos conscientes e invocados baseados em regras Fontes: Kahneman, D. 2012; Damásio,A. 2010
5 racionalidade limitada racionalidade ecológica problema alternativas resultados probabilidade de acontecimento de certos eventos do problema e das variáveis
6 Analytics Value & Maturity integração & processamento da informação compreensão e redução da complexidade tradução para linguagem objetiva matemática minimização dos enviesamentos cognitivos
7 O Valor da Analítica Avançada no Apoio à Tomada de Decisão SAS Fórum Junho 2017
8 Ageas Seguros A Ageas é um grupo segurador internacional, sediado em Bruxelas, com 190 anos de experiência, presente em 13 países da Europa e da Ásia. A Ageas Seguros: 653 mil clientes particulares e empresas confiam nos produtos e serviços da Ageas Seguros 702 colaboradores estão mobilizados para oferecer o melhor serviço e oferta adaptados aos nossos clientes 378 milhões volume de negócios (2015) 3,5 milhões resultado líquido (2015) SAS Fórum Junho
9 Quais são as expectativas dos nossos Clientes? Clareza Conteúdos Relevantes Simplicidade Rapidez SAS Fórum Junho
10 Tomada de decisão Estamos 3 meses a analisar 3 meses a decidir o que vamos fazer E no fim enviamos s!!! SAS Fórum Junho
11 Por onde começar? SAS Fórum Junho
12 Por onde começar? Definição de Prioridades Retenção e Fidelização de Clientes Clear communication Definição clara dos objetivos a atingir e da Customer Experience a implementar Reduzir a taxa de anulação Auto Aumentar a frequência de contatos com os nossos Clientes com conteúdos relevantes Incorporar a Inteligência artificial na gestão de tomada de decisão das ações a implementar SAS Fórum Junho
13 Ponto de Partida Mais de metade dos Clientes perdidos possuíam o Seguro Automovel; Deixámos de ter um padrão de anulação!... SAS Fórum Junho
14 Modelo Preditivo de Anulação Automóvel A Fidelização de Clientes é uma das vertentes mais importantes da Gestão da Relação com o Cliente. Um dos processos que conduz à Fidelização consiste em detetar os fatores que influenciam o abandono de um Cliente. Uma vez conhecidos os fatores explicativos, existe a possibilidade de criar um sistema de alertas, evitando que outros Clientes abandonem a empresa. SAS Fórum Junho
15 A robustez do Modelo implementado Na construção do Modelo Na implementação do Modelo Em 30% da população com alta propensão a anular, o Modelo acertou em 76,5%. A % de anulações é comprovadamente superior nas apólices identificadas com alta propensão a anular. Verificou-se uma diferenca de 11,3 p.p SAS Fórum Junho
16 Aplicação prática e principais resultados Numa base mensal, foram lançadas várias iniciativas de Retenção para o segmento de Clientes com alta propensão a anular, no sentido de aferir as ações com melhor taxa de Retenção. SAS Fórum Junho
17 Aplicação prática e principais resultados Mês % Anulações Clientes alvo % Anulações Grupo Controle Impacto da ação em p.p. Junho 19,0% 24,0% -5,0 p.p. Continuidade em 2017 Julho 16,6% 15,0% +1,5 p.p. Agosto 18,2% 19,7% -1,5 p.p. Setembro 16,3% 20,4% -4,1 p.p. Outubro 15,9% 21,2% -5,3 p.p. Novembro 15,2% 16,7% -1,5 p.p. SAS Fórum Junho
18 Obrigada SAS Fórum Junho 2017
19
20 Quem está a usar os modelos? Quando é que foram usados? Como está o desempenho dos modelos? Ainda preveem com exatidão?
21 SAS Model Manager Gestão de Modelos criar gerir monitorizar Produção de Modelos
22 Modelos em Produção
23 Análise do Desempenho do Modelo
24 SAS Model Manager * re-treinar modelos novo input analisar resultados colocar em produção * histórico de versões de modelos
25 Escalabilidade Complexidade
26 One size fits all Predictive Modeling
27 One size fits all Predictive Modeling
28 Modelo à medida
29 Conceito de Fábrica
30 SAS Factory Miner *criar modelos modelos estatísticos e técnicas de machine learning * escalar data lake big data
31 reduz o tempo de desenvolvimento (industrializa) aplica técnicas diferentes a cada segmento escolhe a técnica com o melhor desempenho re-treina dezenas ou centenas de modelos
32 Q&A Muito Obrigada! Adelaide Leitão Sales & Marketing Director Patrícia Narciso Operations Director Elsa Tavares Head of Digital & CRM
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