Social media analytics con integración al datawarehouse: insights para mejorar el negocio financiero

EL CLIENTE

Empresa de soluciones de cobranzas y pagos para empresas y usuarios finales.

PROYECTO

La mayor parte de los ingresos de la compañía provenía de cobros en sucursal y se buscaba, desde el área de Marketing, impulsar iniciativas para digitalizar el negocio. El objetivo era crear un área de Big Data / Transformación Digital porque se identificó que no existía aprovechamiento de pagos digitales, por ejemplo, donde competidores se encontraban posicionados con sus herramientas.

Asimismo, la compañía contaba con una aplicación mobile de pago pero no con métricas para conocer el éxito de las campañas que realizaban para fomentar su uso. Como empresa, se tenían que reconvertir y decidir cómo convertirse en una organización Data Driven, a raíz de este reto, se buscó a ERGO como aliado estratégico para llevar a cabo la acción.

El objetivo del proyecto era fomentar acciones que incentivasen el uso de la APP entre los clientes, ya que la consideran una pieza clave para el futuro de la compañía.

En primera instancia, el principal desafío fue obtener una trazabilidad de los procesos mediante el uso de datos. Por ejemplo, al momento de pagar en una sucursal, se genera una boleta y es difícil conectar esa operación con una persona, distinto si esa acción se diese a través de la aplicación, donde hay un usuario logeado y registrado, de donde se puede obtener información de comportamiento.

Para solucionar este primer inconveniente, se buscó tener primero un panorama general de los datos existentes, buscar nuevos desde fuentes externas a la compañía y con ese universo aplicar las prácticas de análisis de datos avanzada en el lugar conveniente.

 

Solución

  • Se desarrollaron tres grandes casos de uso para la exploración de datos
    • Tendencias en las búsquedas: analizar cuando se buscaba la palabra “Rapipago”. ¿Cuál era la tendencia, por dónde se estaban buscando? Recopilar información de cómo se hacían las búsquedas y cuál era la tendencia a través del tiempo.
    • Medición de impacto en las campañas de promoción: se realizaban campañas para promocionar la aplicación por las distintas redes sociales y se buscaba conocer el impacto en término de descargas en Google Play y Apple Store. Aquí también se buscó información sobre la usabilidad y experiencia del usuario.
    • Análisis de sentimiento: conocer la imagen de Rapipago en redes sociales, ver los comentarios, extraer los positivos, negativos, que es lo que las usuarios estaban preguntando o necesitando.
  • Se recopilaron datos, se los alineó, consolidó y se generaron insights con ellos.

  • Se calendarizó para que funcione, automáticamente y a diario, la herramienta de extracción de información que nutra el modelo con datos actualizados.
  • Modelado, diseño y puesta en producción de un datalake donde se combinara toda la información de fuentes externas.
  • Establecimiento de lineamientos en cuanto a metodología, alojamiento de datos, estructura y nomenclatura.
  • Se utilizó tecnología Python, Share Script y Oracle.

 

Resultados

A partir del proyecto de big data y analytics con integración al data warehouse la empresa de servicios financieros logró llevar a cabo el primer paso para desarrollar e inaugurar el área de datos en la compañía con su primer datalake de información propio. 

Se consiguió obtener un modelo productivo que le permitiera a los usuarios de negocio asentar las bases para cargar más información e identificar nuevos insights relacionados al consumo.

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