IBM SPSS Decision Trees

Realice efectivos modelos de comportamiento de clientes de manera sencilla, intuitiva y fácil de interprertar.  Descubra en minutos complejas relaciones entre variables o entre grupos de ellas, sin necesidad de imbricadas técnicas estadísticas.  El módulo de AdC le permitirá determinar cortes precisos  en los niveles de cada variable que afecte la toma de decisiones de sus cliente, permitiéndole identificar los umbrales o combinación de ellos a partir de los cuales su mercado reacciona.  Todo lo anterior le permitirá perfilar su base de clientes y basar su estrategia comercial en criterios diferenciados, precisos y accionables.

La presentación visual le permite presentar resultados categóricos de manera intuitiva – pudiendo explicarlos más claramente ante audiencias no técnicas. Estos árboles le permiten explorar sus resultados y visualmente determinar cómo trabaja el modelo. Los resultados visuales le ayudan a encontrar subgrupos específicos y relaciones que tal vez no encuentre utilizando estadísticos tradicionales. Dado que los árboles de clasificación dividen los datos en ramas y nodos, usted podrá ver fácilmente cómo se dividen y dónde terminan los grupos.

Utilice IBM SPSS Decision Trees en una variedad de aplicaciones, incluyendo:

  • Database marketing (marketing en bases de datos)
– Elija la variable de respuesta para segmentar a sus clientes (por ejemplo, respondientes/no respondientes en una prueba de mailing; identifique los perfiles de sus clientes de alta, media y baja rentabilidad; o los empleados que han incrementado su servicio contra los que no lo han hecho)
– Cree pefiles de grupos basados en otros atributos, como la información demográfica o la actividad de los clientes
– Personalice las promociones enfocadas a subgrupos específicos para disminuir costes e incrementar el retorno en la inversión (ROI).
  • Investigación de mercados
– Realice encuestas de satisfacción de clientes y/o empleados
– Elija la variable que mida la satisfacción (por ejemplo, en una escala de “1-5”)
– Perfile los niveles de satisfacción de acuerdo a las respuestas de otras preguntas
– Cambie factores, como el ambiente de trabajo o la calidad del producto, que pueden afectar a la satisfacción
  • Calificación del riesgo crediticio
– Determine los grupos de riesgo (alto, mediano o bajo)
– Perfile grupos de riesgo basados en la información de los clientes, como la actividad en sus cuentas
– Ofrezca la línea de crédito más apropiada para cada persona basándose en la información de las solicitudes.
  • Establezca objetivos para sus programas
– Elija una variable con resultados deseados frente a los no deseados (por ejemplo, el éxito de un resultado de un programa de asistencia al trabajo)
– Revele los factores que determinan el éxito basándose en la información de las solicitudes
– Personalice nuevos programas para satisfacer las necesidades de más personas.
  • Marketing en el sector público
– Elija la variable de respuesta para segmentar su base de clientes (por ejemplo, estudiantes universitarios potenciales que hicieron la solicitud frente a los que no)
– Perfile grupos basándose en otros atributos como por ejemplo, demográficos o la actividad de clientes
– Personalice nuevas promociones para enfocarse en un subgrupo específico para reducir costes e incrementar el ROI. IBM SPSS Decision Trees está disponible para su instalación únicamente como cliente, pero para un mayor desempeño y escalabilidad, también puede ser instalado en un servidor junto con la versión servidor de IBM SPSS Statistics Base.

Elija entre cuatro algoritmos de árboles de decisión

IBM SPSS Decision Trees incluye 4 algoritmos:

  • CHAID — Un algoritmo estadístico rápido y multidireccional que explora datos rápida y eficientemente, y construye segmentos y perfiles en función del resultado deseado
  • Exhaustive CHAID — Una modificación de CHAID que examina todas las posibles particiones de cada variable predictora
  • Arboles de Clasificación y Regresión (C&RT) — Un algoritmo binario completo que hace particiones de datos y produce subconjuntos homogéneos precisos
  • QUEST — Un algoritmo estadístico que selecciona variables de manera no sesgada y construye árboles binarios precisos de forma rápida y eficiente
Con estos 4 algoritmos cuenta con la capacidad de probar diferentes procedimientos de crecimiento de los árboles y determinar el que mejor se ajusta a sus datos.

Mejore sus resultados con un análisis.

Ya que IBM SPSS Decision Trees se utiliza con la interfaz de IBM SPSS Stadistics Base, puede crear fácilmente árboles de clasificación y utilizar sus resultados para segmentar y agrupar casos directamente en sus datos. No tiene que alternar entre IBM SPSS Statistics Base y otro software. Además; podrá generar reglas de selección o clasificación/predicción en la forma de sintaxis de IBM SPSS, SQL, o texto simple (a través de sintaxis). Puede desplegar estas reglas en el visor y guardarlas en un archivo externo para su uso posterior para realizar predicciones sobre nuevos casos. Si desea utilizar sus resultados para calificar otros datos, pude escribir la información de los modelos de los árboles directamente en sus datos o crear modelos XML para ser utilizados en IBM SPSS Statistics Base Server.

IBM SPSS Decisions Trees fue llamado anteriormente SPSS Árboles de Clasificación.

Whitepapers y brochures