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Keynote Pablo Reinoso

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¿Innovacion o necesidad? Cómo analizar a nuestros clientes.

Pablo Reinoso - Data Artificial Intelligence executive Architect IBM

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Keynote Pablo Reinoso

  1. 1. Empresas Data Driven ¿Innovación o necesidad? Pablo Reinoso S. Data & AI Architect preinoso@cl.ibm.com “Cada día hay más empresas que utilizan sus datos y transforman su estrategia en base a la analítica”
  2. 2. Los Toronto Raptors una empresa “Data – Driven” 2015 2019
  3. 3. Kyle Lowry -Base/Escolta Ingresos 2018- 2019: $33MM anuales Pascal Siakam -Ala-pívot Ingresos 2018- 2019: $2,3MM anuales Los Toronto Raptors una empresa “Data – Driven” ibm.biz/torontonba
  4. 4. Los Toronto Raptors una empresa “Data – Driven” Selección de Jugadores utilizando información Estadística y de Personalidad Estrategia basada en Datos Entrenamiento personalizados Generación de múltiples escenarios de juego Analisis + 2500 variables Centro de Operaciones de Analítica
  5. 5. RECOLECTAR – Acceso a sus datos corporativos ORGANIZAR – Crear un fundamento confiable ANALIZAR – Extraer el valor de sus datos con IA Datos de todos los tipos, independiente de donde se encuentre MODERNIZAR Su plataforma de datos para IA y un mundo multi Cloud EXTENDER AI – Gestionar IA con transparencia IBM y La escalera de IA Un modelo prescriptivo para acelerar la ruta de adopción de IA IA
  6. 6. Caso Empresa Telecomunicaciones WOM “Word Of Mouth” 2015 2016 2017 2018 2019 Uso de información estructurada y No estructurada Estrategia basada en Datos Entregando recomendaciones personalizadas a sus clientes Optimizando la toma de decisiones Equipo Data Scientist Marketing Automatización de procesos de datos
  7. 7. Historia y Crecimiento Clientes de “Word Of Mouth” 2015 2016 2017 2018 2019
  8. 8. Historia y Crecimiento Clientes de “Word Of Mouth” 2015 2016 2017 2018 2019
  9. 9. Estrategia basada en los datos: Generación de planes en base al historial de comportamiento de los clientes de “Word Of Mouth”
  10. 10. Publicidad disruptiva y campañas dirigidas a segmentos de clientes objetivos ibm.biz/womchile 2003 2019 ibm.biz/entelchile
  11. 11. Coherencia, objetivos y trabajo en equipo Datos Objetivos Áreas de Análisis Marketing Medición de Resultados Cliente
  12. 12. Componentes técnicos del ciclo de generación de información Data Lake Objetivos Modelos de Machine Learning Marketing Insights Optimización de Campañas Cliente Repositorios de datos, Data Lake Equipos especialistas de Data Scientist y herramientas de analisis Equipos especialistas Business Analyst y herramientas de Marketing Feedback de Campañas, indicadores de las herramientas de Marketing
  13. 13. Pablo Reinoso S. Data & AI Architect preinoso@cl.ibm.com Gracias

¿Innovacion o necesidad? Cómo analizar a nuestros clientes. Pablo Reinoso - Data Artificial Intelligence executive Architect IBM

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