Carlos Morrás, de Telefónica: “Hay que saber extraer valor a los datos, cruzándolos con terceras compañías para crear nuevos modelos de negocio”

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Movistar Fusión ha descubierto cómo utilizar el big data analysis para ofrecer valor en un negociado tan tradicional como las promociones, pero de una manera distinta que prima dar satisfacción al cliente antes que saquear su cartera.

Un ejemplo palmario de caso de éxito en el uso del Big Data en el Oracle #roadtobigdataSP fue el expuesto por el representante de Telefónica, más en concreto de Movistar TV. Y de cómo trabajando inteligentemente una acción de marketing se logró un incremento de la facturación, y lo que es más difícil, de la satisfacción del usuario. De paso conocimos un poco más sobre la exégesis del departamento de Business Intelligence de la operadora española.

oracle roadtobigdata fusion “Llevamos un porrón de años haciendo marketing en 21 países, desde el año de la torta. Aplicar big data simplemente es hacer el marketing tradicional pero de otra manera. La diferencia es que al principio, nos encomendábamos al big data para resolver todo aquello que no sabíamos cómo tratar de otra forma, el big data era el gran desatascador, pero no teníamos ni idea de por dónde empezar”, recuerda Carlos Morrás, gerente de Business Intelligence y Big Data e Innovación de Procesos en Telefónica. “Y de repente, todo el mundo habla de big data. ¿Es una moda o efectivamente aporta un ROI?”.

Sólo a partir de 2011 se empieza a hablar más de big data que de data warehouse. ¿Por qué antes no? “Pues porque para esas fechas los datos ya nacen digitales, y antes había que meterlos en el sistema a mano desde el papel. Las posibilidades de escalabilidad y el abaratamiento de la tecnología fueron los otros dos factores que han contribuido a su expansión. Hoy podemos disponer de todo el almacenamiento, CPUs, redes y ancho de banda que precisemos prácticamente a coste de producción, lo que también ha supuesto un cambio de paradigma: si antes querías el doble de potencia te costaba cuatro veces más, ahora es lineal”, dice Carlos Morrás.

En 1997 se crea por el departamento de BI el primer data warehouse en Telefónica. Cargaba 6 terabytes y procesaba unos 100 millones de registros diarios. En este tiempo, la operadora comienza a comportarse como una compañía data driven, esto es, a proveer información para la toma de decisiones. Para 2013, ya se manejaban 140 TB y había más de cien analistas. Es en 2014 cuando Telefónica crea su primera unidad propiamente de big data analysis, que tres años más tarde conforma un grupo específico de negocio, donde la capacidad de proceso se ha multiplicado por diez hasta los 1.600 TB, con cargas de más de 10.000 MM reg/día lo que supone 4 TB por sí mismo.

“Todo esto cuesta su dinero y necesitamos un ROI como cualquier otra empresa, pero por fortuna nos están saliendo los números”, confiesa Morrás. “Todo proyecto de big data debe tener muy claro que debe extraer valor a los datos, otra cosa es dónde quiera focalizar su actuación: si en la esfera del cliente para satisfacer sus necesidades, si en la de la empresa para mejorar las operaciones (optimizar procesos, atender reclamaciones, logística de terminales, gestión de call center), o por el contrario en la colaborativa externa, por ejemplo cruzando datos con terceras compañías para crear nuevos modelos de negocio (algunos tan exóticos para Telefónica como los préstamos instantáneos)”.

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Entramos de lleno en el caso de éxito referente al lanzamiento del paquete Fusión de fibra óptica más móvil más televisión. El gancho fue una agresiva promoción en la que por 9,90€/mes se ofrecía el acceso completo a todos los canales de Movistar TV durante unos meses. “El paquete por separado costaría en sí 65 euros, por lo que teníamos a los financieros con el grito en el cielo… El objetivo era que el cliente probase, lo que le gustase y lo que no, que nosotros ya nos fijaríamos en los árboles de decisión, en el deep learning y en los hábitos de consumo. Una vez acabada la promoción, venía el reposicionamiento con una oferta personalizada con aquello que exactamente quería, no con lo más caro o lo que no le iba a interesar”, nos cuenta el director de BI y Big Data. “El resultado fue brutal: cero reclamaciones, incluso en las redes sociales no hubo nadie que hablase de ‘Timofónica me ha cascado 65 euros’… y un ARPU que se incrementó en casi todos los clientes, que optaron por un paquete superior al básico, lo que hoy reporta unas cifras de ingresos mensuales de ocho dígitos”.

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Telefónica decidió ser una vídeo company, de ahí las compras de Endemol y Canal+. Pero la herramienta secreta de este caso es el recomendador de programas. Con un catálogo de más de 15.000 películas, documentales y series, a los que se van añadiendo medio millar de nuevos títulos mensualmente, se trata de construir y sugerir paquetes personalizados que aparecen directamente en el menú. Basado en algoritmos (predictivos, de descubrimiento…), en fuentes internas y externas, en categorías y etiquetas (cada película visionada puede llevar hasta 150 palabras descriptivas del contenido), en filtros colaborativos y content-to-person, Movistar TV construye clústers personalizados según conocimiento del cliente, según franjas horarias o según gustos declarados a los que aplica sus reglas de negocio.

Resultado: una base de 3 millones de clientes que no echan de menos el vídeo bajo demanda, pues en el 90% de los casos aprovechan las recomendaciones dadas en cada franja horaria. “Esto produce un tráfico de 14.000 millones de registros diarios que recogemos en nuestros centros de datos que deben soportar y asegurar todo ese tráfico. Porque puedo dejar sin teléfono que me lo perdonarán, pero no sin televisión. La tasa de conversión oscila entre por dos y por cinco sobre la visualización del producto recomendado, lo que supone un incremento mínimo del doble de consumo y hasta los 135 euros del paquete Premium más completo, lo que nos hace bajar nuestro CHURN”, cuenta Morrás.

En conclusión, Telefónica ha descubierto cómo utilizar el big data analysis para ofrecer valor en un negociado tan tradicional como las promociones, pero de una manera distinta que prima dar satisfacción al cliente antes que saquear su cartera. “No ha sido fácil el camino, y menos empezar. Requiere su aprendizaje, y nosotros hemos tenido que hacerlo sobre la marcha. Lo que está claro es que es una herramienta increíble, que puede hacer mucho más potentes las acciones y mucho más precisas los análisis (por tienda, por día de la semana, por modelo de terminal…). Nuestra idea es redoblar la apuesta y poder multiplicar nuestra actual base de 4,3 millones de clientes en Fusión, llegar a tasas de conversión de por 7 o por 8. Ya hemos logrado pasar de los 4 PB de datos tratados en 2014 a los 27 PB actuales, y un ARPU de más de 4,6%”. Un reto que a poco que la economía general acompañe lo tiene fácil, porque la tendencia por las dos pantallas y la programación a la carta es clara.