Un proyecto fin de Master de la MBIT School utiliza tecnología Big Data para segmentar a los clientes de Codere Apuestas en función de su comportamiento, generando un modelo predictivo que posibilitará a la Compañía formular ofertas personalizadas para los jugadores
MADRID, 9 junio 2017. – La era digital permite a las empresas establecer nuevas relaciones con sus clientes y desarrollar herramientas inéditas para conocerlos. La interacción que se produce en las plataformas online, nos hace disponer de un gran volumen de información en tiempo real sobre los usuarios, lo que facilita la creación de propuestas a la medida del consumidor.
El almacenamiento de estas grandes cantidades de información desestructurada y los procedimientos utilizados para encontrar en ellas patrones que permitan la toma de decisiones, se denomina Big Data.
“Cuesta mucho encontrar expertos en este campo, sobre todo en el análisis de información, que es algo multidisciplinar, para lo que necesitas conocimientos informáticos, de programación, estadísticos, matemáticos y gente que sepa defender una idea. Ninguna carrera te prepara para esto”, explica José Antonio Esteban, CTO Producto de Codere y asesor académico de MBIT School, una escuela de tecnología aplicada a los negocios, especializada en la formación ejecutiva en Análisis Avanzado, Business Intelligence y Big Data, de la que forma parte desde su fundación para colaborar a dar respuesta a esta creciente demanda de profesionales.
José Antonio Esteban comenzó su trayectoria en el Grupo Carrefour, una de las primeras empresas que hizo Business Intelligence. Además, ha trabajado como freelance, desarrollando principalmente proyectos de programación orientada a objetos y de análisis de información. Tras desempeñar sus funciones en HP, desde hace ya once años forma parte del equipo de Codere, lo que compagina con su labor docente en MBIT School, CUNEF y la Universidad Autónoma de Madrid.
“En Codere Apuestas, desde hace un tiempo estamos guardando todo lo que hacen los usuarios cuando entran en nuestra aplicación. Cada movimiento, lo almacenamos. Queríamos saber si éramos capaces de predecir si iban a apostar o no, para invertir la tendencia: si soy capaz de saber que un usuario no va a apostar, tengo entonces la capacidad de hacer algo para conseguir que apueste. Lo que se propuso a estos alumnos fue un proyecto donde nosotros les dábamos los datos de la navegación de los usuarios y les pedíamos que hicieran un modelo con el que supiéramos qué grupos de comportamientos similares apostaban o no. Finalmente obtuvimos 16 segmentos, entre los cuales tenemos apostadores fijos y distintas probabilidades de apuesta. Esto, somos capaces de determinarlo en tiempo real y a partir del sexto clic, con los alrededor de 32.000 usuarios a la hora que tenemos en la página web”, explica José Antonio Esteban.
El grupo encargado de desarrollar este proyecto formaba parte del alumnado del Master en BI y Big Data de MBIT School, un programa superior con una duración de 360 horas, orientado a profesionales de la tecnología que quieren enfocar su carrera profesional hacia los sistemas de información.
“El Master ha demostrado que era viable este tipo de estudio, que sí somos capaces de predecir. Pero esto es sólo una parte de lo que vamos a hacer, porque ahora que ya conocemos cuándo alguien no va a apostar, falta analizar qué hacer para que sí apueste. Hasta ahora los clientes han estado segmentados por grupos estáticos. Con esto, podríamos ofrecer apuestas personalizadas incluso a aquellos usuarios que no iban a apostar”, añade José Antonio.
Precisamente con este fin, Codere ha incorporado recientemente a su plantilla a dos de los alumnos responsables del desarrollo de este prototipo; Carlos García y Álvaro Fierro. Como expertos en Data Science, tras identificar estas tendencias del consumidor, generarán valor para la empresa desarrollando una oferta personalizada para cada perfil de cliente, no sólo para nuestro producto de Apuestas Deportivas, sino para toda la oferta de nuestra plataforma de juego online.
Una capacidad que aumenta nuestra competencia analítica y de CRM -esencial para el avance hacia el enfoque centrado en el cliente que ha definido nuestro Grupo en su plan estratégico- y que nos ayudará por tanto a ofrecer una atención personalizada, mejorando nuestro servicio y ayudando a la fidelización.
