Carrefour responde

Seguimos con nuestro experimento de supermercados y la atención al cliente.
Carrefour nos ha enviado una respuesta a mis "plegarias":

Estimado Sr:
Gracias por hacernos llegar sus comentarios a través de www.cuentaseloacarrefour.com Le agradecemos que se haya tomado la molestia de poner en nuestro conocimiento su sugerencia . En Carrefour estamos siempre encantados de escuchar las propuestas de nuestros clientes para ir implantando nuevos servicios que se adecúen a sus necesidades.
Lamentablemente no es posible en todas las ocasiones satisfacer a todos nuestros clientes al mismo tiempo. Tendremos en cuenta todos sus comentarios a la hora de introducir mejoras en el hipermercado en el futuro.
Atentamente, Centro de Atención al Cliente Centros Comerciales Carrefour
www.cuentaseloacarrefour.com


Y a lo que tuve que contestar alguna cosa, claro:

Estimado Sr. Cuentaselo a Carrefour,
No acabo de entender que me quieren decir con su correo electrónico. Parece ser que mi propuesta no ha llegado a nadie, ya que si hubiese sugerido poner mandarinas en la pescadería podrían haberme contestado lo mismo.
Me gustaría saber si han tenido en cuenta mi email, quien ha leído mi propuesta y si ha llegado a una persona que puede valorar si es una buena idea o no.
Es una pena que publiciten tanto que quieren acercarse a los clientes y no sean capaces de valorar las propuestas de los mismos.

Atentamente,

Y de nuevo la respuesta de Carrefour:

Estimado Sr:
Gracias por contactar con nosotros a través de www.cuentaseloacarrefour.com.
En relación a su consulta le informamos de que lamentamos en esta ocasión no poder hacernos cargo de su petición, esperamos seguir contando con su confianza para que nos brinde la oportunidad de satisfacerle en ulteriores oportunidades.
Así mismo, le recordamos que hasta el día 23 de Abril puede participar en la promoción " Una madre brillante " a través del siguiente enlace: http://www.elclubcarrefour.carrefour.es/clubcarrefour/anillo/
Esperando haber sido de ayuda, aprovechamos la ocasión para saludarle,
Atentamente,
Centro de Atención al Cliente Centros Comerciales Carrefour
www.cuentaseloacarrefour.com

¿Creéis que me han tomado el pelo? Realmente hay alguien al otro lado? Me parece que no toman ninguna nota de nada, y eso que se han molestado en comprar un dominio (cuentaseloacarrefour.com) y todo para simular que te escuchan... eso si, te cuelan la promoción "una madre brillante" rápidamente.

¿Vale la pena seguir insistiendo? No tengo muchas esperanzas!

in-database-data mining

Entendemos por in-database-data mining a los servicios ligados al gestor de base de datos. Es el propio motor relacional el encargado de implementar los servicios de modelización, validación y aplicación.
Tiene por tanto una mayor escalabilidad y rendimiento. La arquitectura de estas aplicaciones suele tener dos niveles: servidor de datos y entorno de usuario.

Ventajas:

• Alto rendimiento y escalabilidad. Los gestores de base de datos hoy en día son verdaderos súper servidores y con gran futuro. Tienen compañías muy fuertes y consolidadas detrás.
  
• Gestión de los modelos en la propia BD. Tiene solo una importancia relativa. Comodidad.
  
• Fácil integración con los procesos. Depende el modelo de fuentes de datos seguido por la empresa puede ser un punto fuerte. Ayuda al camino para el éxito pero no es determinante.
  
• Interfaz basado en estándares. Buena ventaja. Siempre los estándares aportan fiabilidad y robustez. Creo que a largo plazo es lo que puede dar más confianza.
  
• Permite separar mejor los entornos de modelización y aplicación. La separación por niveles es positiva siempre, aunque frente a los entornos integrados es peor ya que estos incorporan tres niveles.

Inconvenientes:

• Puede aumentar la carga. Seria un problema muy serio que provocaría la ralentización de todos los entornos operaciones. Se podría superar montado una BD exclusiva.
  
• Más orientados al desarrollador de BD que al analista. Es un error común en todos los gestores de BD, que piensan que los proyectos empiezan por ellos y todo el mundo gira en torno a la BD. El analista tiene un punto de vista mucho más equidistante que el desarrollador y puede aportar mayor independencia.
  
• La información debe cargarse en la BD. Un paso más que como siempre puede traer complicaciones y problemas. No creo que tenga mucha importancia.
  
• Enfoque reciente. El mercado a los inicios de una herramienta, da muchos tumbos… y es un peligro. Lo que hoy parece asentado, mañana es superado por otro. Siempre es más recomendable esperar.
  
• Detección compleja de problemas. Al estar integrado con la BD, siempre hay “puntos negros”, que no permiten tener todo el control de los procesos y puede llegar a desesperar.
  

Entre los principales fabricantes destacan IBM DB2 Data Warehouse edition, Oracle Data Mining, Microsoft SQL Server Analysis Services y Teradata TeraMiner.

Atención al cliente en los supermercados

He pensado en hacer unas pruebas de como está la atención al cliente en el sector online de los supermercados. Si yo quiero hacer una sugerencia... ¿Tengo los medios? ¿Me hacen caso? ¿Transmiten mi sugerencia más allá de la primera persona que lee el email?
Pues todo eso lo vamos a poner en práctica y al final veremos que pasa.

He recopilado los más importantes supermercados españoles, a mi parecer claro:

• Caprabo
• Hipercor
• Alcampo
• Eroski
• Carrefour
• Dia
• Mercadona
  

A todos y siempre ha través de medios electrónicos (email o formulario web) he realizado la siguiente sugerencia:

Hola,
Me gustaría que cuando acudo a mi supermercado XXX, antes de entrar y a través de mi tarjeta Cliente, me imprimiese la lista de la compra basándose en mi historial de compras. Si, seguro que el 85% de las veces compro lo mismo... porque no me lo decís vosotros?

Si queréis hablar mas de la idea, no dudéis en poneros en contacto conmigo. Por favor, hacer llegar este correo electrónico a alguien que pueda estudiar mi propuesta.

Pues esta sugerencia, que tiene tela creo yo, la he enviado a todos esos supermercados... y ya he tenido los primeros problemas. Alcampo y Carrefour fallan sus formularios web... así que estoy reintentándolo. De Hipercor, Dia y Eroski no tengo respuesta... pero todavía es pronto.

De Caprabo, me han pedido mi número de tarjeta cliente que he facilitado, y me han contestado muy amablemente:
" Con relación a su e-mail, le informamos que hemos procedido a transmitir su sugerencia al departamento de Marketing para que pueda estudiar la viabilidad de la misma. Una vez más queremos agradecerle la confianza que ha depositado en Caprabo."

De Mercadona, también he tenido respuesta. De entrada un email automático dando las gracias por el contacto (que ya es de agradecer) y al poco rato (muy poco, como para sospechar) un email con el siguiente contenido:

"Para poder concretar su sugerencia, puede ponerse en contacto con el Servicio de Atención al Cliente de MERCADONA a través del teléfono gratuito 900.500.103., activo de 8'00 a 22'00 de lunes a sábado."

A lo que he contestado, que de ningún modo, que yo quería hacer mi sugerencia de manera online. Y sigo a la espera.

No se como se resolverá todo esto... pero parece interesante, verdad? Seguiré explicando!!

Data Mining en tiempo real

Realmente creo, que una de las mayores aplicaciones de la minería de datos en tiempo real es el mundo online. Hay que ofrecer al cliente, en décimas de segundo, un anuncio, una promoción, etc.. en base a lo que esta consultando o comprando. Dos ejemplos muy famosos:

• La publicidad contextual de Google. En una página que quieres que tenga este tipo de publicidad, solamente tienes que insertar una llamada a un código de google, pasando muy pocos parámetros, entre ellos tu ID de usuario del servicio.... y en cuestión de 1 o 2 segundos realiza consultas que incluyen:
• Análisis del idioma de la página, para realizar la publicidad en el mismo idioma.
• Recorre el texto de toda la página en busca de palabras clave, que son las que los anunciantes han comprado para salir. Aquí hace análisis de cuantas veces ha salido el anunciante, si para la próxima vez saldrá otro, si ha llegado al cupo etc...
• Diferentes parámetros que el cliente de la página ha indicado, como por ejemplo, que los anuncios nunca pueden ser de este anunciante o de este otro, o que la temática no puede ser una determinada.
• Las ventas cruzadas de Amazon. Amazon siempre ha sido un referente en Internet a la hora de vender productos. Desde hace mucho tiempo, contextualiza la experiencia del usuario con diferentes técnicas:
• Venta cruzada. Siempre cuando estas viendo la ficha de un libro te recomienda otro haciendo un pack de precio, con el histórico de libros que otros usuarios se han llevado juntos en el pasado.
• Oferta personalizada. Si tu has estado viendo un libro de una determinada temática o en el pasado has adquirido un tipo de libro, todos los anuncios que te ofrece la página están personalizados para tus gustos, siendo así inmensamente más efectivos.

En el mundo off-line, ahora mismo recuerdo por ejemplo, los vales descuento o promociones de los supermercados Caprabo. Cuando realizas una compra, pasas tu tarjeta cliente (hace muchos años que la tienen), y en ese mismo momento, una pequeña impresora que tienen, imprime los descuentos y promociones basándose en tu historial de compras y en la propia compra realizada en ese momento.

Analizando un poco lo dicho, veamos que implica todo ello:

• Implicaciones tecnológicas. A la vista está, que hace falta mayor logística para dar cabida al DM en tiempo real. Si el Caprabo ya no podía imprimir con anterioridad los cupones, si no que tuvo que poner impresoras en todas las cajas de cada supermercado. De igual forma tanto google como Amazon, tienen unas súper-máquinas, que indexan contenido en cuestión de décimas de segundo. Está claro que este sistema requiere una estructura mucho más compleja y cara.
• Rendimiento: Inmediatez para todo. Necesitamos que el sistema analice lo que pasa en ese momento (página web, compra) y nos diga que es lo que más interesa promocionar a la empresa.
• Impacto con otras aplicaciones: El hecho de realizar DM en tiempo real, hace que posteriormente haya que realizar un análisis de la efectividad del mismo, para poder ir ajustando algunos parámetros, por tanto todas estas aplicaciones requieren un buen trabajo de análisis posterior para que tengan efectividad y se puede hacer un análisis del retorno de la inversión.
• Requerimientos: De entrada necesitamos un historial de clientes y transacciones con unos identificadores (usuarios web, tarjetas cliente). A partir de ahí realizar un primer análisis de minería de datos y ver que variables nos interesan para estos casos. Quizás tengamos que variar nuestros sistemas para recoger nuevas variables o hacerlo de diferente manera. Es evidente que todo esto requiere el apoyo de una gran BD rapidísima, con acceso directo desde todos los puntos de cliente. Como hemos visto, el sistema también requiere dinamizar la salida de la información. Si antes podíamos dar vales y promociones “estáticas”, ahora hemos de buscar alternativas, como el hecho de poner impresoras o paginas que se construyen en ese mismo instante.

Conectar Weka con MySQL

A mi me costo un poco.. y conectando los puntos hacia atrás, como diría Steve Jobs, me parece fácil... pero por si alguien le interesa, no esta de más explicarlo.
De entrada necesitamos tener instalado Weka y MySQL. Si no tenéis la base de datos, os recomiendo un software gratuito que te instala PHP, Apache y MySQL funcionando perfectamente en windows, se llama WAMP.
Ahora vamos a la página de MySQL y bajamos el driver jdbc connector. Nos viene un zip con un archivo jar dentro que es el que ponemos en el mismo directorio que el programa Weka. Allí encontraremos un fichero que se llama Runweka.ini que habrá que editar. Se encuentra en ese fichero una linea (para el final) haciendo referencia al classpath (ruta con las clases necesarias de un programa java) y allí copiamos el nombre de nuestro jar como sigue:

cp=%CLASSPATH%;mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar

Después ya podemos arrancar Weka y seleccionar "Open DB...". Tenemos varios parámetros aquí. La URL de Base de Datos hemos de poner la dirección de acceso a nuestro MySQL. También nos pide usuario y password y que consulta queremos hacer. La consulta es un SELECT cualquiera. Adjunto imagen de como me quedo a mi, teniendo en MySQL una base de datos llamada banco, con un usuario banco y dentro de esa DB una tabla que se llamaba "clientes".



A partir de ahí, el único problema que tuve fue con los tipos de datos. No utilicéis tipo INT para los numéricos, sino DECIMAL. Por lo demás, como una seda.

Herramienta de Data Mining: WEKA

He realizado la actividad final del módulo en base a una herramienta open source de la suite de Business Intelligence de Pentaho, Weka.

Al principio parece una herramienta "simplona"... una foto de un dulce pajarillo y cuatro botones, parece que no pueden dar mucho de si... pero nada más lejos de la realidad.

Weka se denomina a si mismo un conjunto de librerías para tareas de minería de datos. Las librerías pueden ser llamadas desde la interficie de weka o desde tus propias clases Java. Weka contiene herramientas para diferentes tareas básicas:

• Preprocess: Multitud de herramientas para el preprocesamiento de los datos (como por ejemplo discretización de variables).
  
• Classify: Algoritmos de clasificación, distribuidos por paquetes, como por ejemplo ID3 o C4.5
• Cluster: Diferentes algoritmos de segmentación como el simple k-means.
• Associate: Algoritmos para encontrar relaciones de asociación entre variables (Apriori entre otros).
• Select atributtes: Aquí, una vez cargados los datos, Weka es capaz de buscar por nosotros las mejores variables del modelo.
• Visualize: Herramienta de visualización de datos en los ejes cartesianos, con muchas posibilidades.

Al principio tuve varios problemas de conexión con la Base de datos... después de utilización... pero poco a poco he podido comprender parte de su potencial y me ha parecido una herramienta magnífica. Iré explicando!!

Actividad final del módulo

Estamos al final del módulo de Data mining y se nos ha planteado una actividad final que me está pareciendo muy interesante... y a la vez me esta dando mucho trabajo!!

Os dejo el enunciado... y dentro de unos días hablaremos de mi solución planteada.

El escenario es, que somos unos analistas CRM de una entidad financiera, donde la tasa de abandono ronda el 18%. El banco quiere abordar el problema desde dos puntos de vista:

1. Conocer cual es el perfil de los clientes que abandonan la entidad y como ese perfil evoluciona a lo largo del tiempo, desde que entran en la entidad como clientes, hasta que abandonan.

2. Predecir a corto plazo la propensión de abandono de los clientes, con el fin de poder realizar acciones comerciales y de retención sobre los más propensos.

Tenemos mucho que aprender todavía... no?