Sas trabajo

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(i) OBJETIVO

• Proporcionar una experiencia práctica con la plataforma de Data Mining (SAS Enterprise Miner) con que cuenta La Facultad
• Utilizar Data Mining dentro del contexto de CRM referenciando la lectura "Customer Relationship Management", Brown, Stanley, Capítulos 4,5,6

(ii) PUNTOS A RESOLVER

PRESENTACION DE ESTRATEGIAS DE MERCADEO

Generalidades del Caso
El departamento demercadeo de la cadena de supermercados SUPREMA (Imagínela como Carrefour o Éxito) desea desarrollar unas tácticas de mercadeo y ha pedido un data set (CLIENTESSUPOK.Sas7bdat) que contiene una muestra representativa de todos los clientes de la cadena. Los atributos que contiene este data set son:

IdCliente : Código del cliente
CiudadNac : Ciudad de nacimiento del cliente
EstCiv :EstadoCivil (Soltero, Casado, Viudo, Unión Libre, Divorciado)
Sexo :Masculino y Femenino
Profesion :Profesional, estudiante, pensionado
Sucursal : # de la sucursal en la que el cliente sacó su tarjeta de fidelización
Edad : Edad del cliente
Rec :Recency (hace cuantos días el cliente tuvo su última transacción
Fre :Frecuencia (veces que visita la cadena semanalmente)
Mov :MonetaryValue (valorpromedio de compras $ de cada visita)
IngresosM :Ingresos mensuales del cliente
NumCarr :Número de carros que posee el cliente
NumHijos :Número de hijos del cliente
AreaSucu :Area de la ciudad donde está localizada la sucursal
FormaPago :Crédito, Débito, Efectivo, Sodexho
Antigüedad :Años de antigüedad del cliente en el programa de fidelización
EscalaSal1 :El ingreso representado en unaescala
EscalaSal2 :El ingreso representado en otra escala
ResCorreo :1 ha respondido a tácticas de mercadeo por correo en el pasado 0 no ha respondido

Usando este Data Set que contiene datos sobre los clientes del supermercado SUPREMA que encuentra en SICUA presente un informe impreso de 6 páginas (Times New Roman 10) que contenga:

1. La Descripción de los clientes. Se espera que usted useestadísticas y cruce e integre información sobre diferentes variables.
2. Describa 3 tácticas diferentes de mercadeo que ustedes plantean a partir del conocimiento que ustedes extrajeron a partir de los datos (Data Driven Marketing).
• Nota: Además del informe impreso debe colgarse SICUA un Winzip con el proyecto en Enterprise Miner y el informe en word

Investigación adicional para estetrabajo

• Aprenda por su cuenta de análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) en Internet. Involucre estos conceptos en su informe.
• Aprenda sobre factores críticos de éxito en la administración de una cadena de supermercados y use lo que aprende en el planteamiento de las tácticas.
• Este conocimiento que usted investiga debe ser explícito, usado y referenciado en el informe que sepresenta.
• Las tácticas deben enmarcarse dentro del Ciclo de Vida del Cliente "Customer Relationship Management", Brown, Stanley, Capítulos 4,5,6. También sobre las lecturas asignadas para la sesión de clasificación y clustering. Por lo anterior se requiere que usted referencie estas lecturas y utilice los conceptos allí aprendidos
• Todas sus afirmaciones deben ser sustentadas con números

 INSTRUCCIONES SUGERIDAS

• Lo que usted considere un resultado importante para usted guárdelo en su USB
• Crear un proyecto llamado ANALISIS DE CLIENTES
• Crear un diagrama llamado Clusters de Clientes
• Definir la fuente de datos como CLIENTESSUPOK
• Familiarizarse con las variables de CLIENTESSUPOK
• Con el nodo Stat Explore examine las relacioneslas variables y ResCorreo
• Con el nodoStatExplore de EXPLORAR examine las variables

CLUSTERS

• Con el nodo Cluster de EXPLORAR genere unos clusters. Recuerde utilizar Estandarización RANGO en el panel de control. Explore diferentes opciones de clusters rechazando o incluyendo variables. Mire el árbol que creo los clusters
• Haga un análisis de clusters y describa 3 de los clusters identificados. A cada cluster asígneles un...
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