Eko potencia las decisiones basadas en datos con una canalización de análisis en AWS

Para muchos trabajadores de economía bajo demanda en la India, el acceso a las cuentas bancarias es escaso. Por lo general, a estos trabajadores se les paga en efectivo, trabajan horas irregulares y tienen un historial crediticio escaso o nulo. Eko democratiza los servicios bancarios y financieros al ayudar a los trabajadores de ingresos bajos a moderados a digitalizar sus ingresos.

En sus 13 años de operaciones, Eko ha atendido a más de 70 millones de clientes y cuenta con una red comercial de 1,5 millones de tiendas pequeñas y medianas que actúan como centros de depósito y cobro de efectivo. Históricamente, la empresa ofrecía sobre todo servicios y soluciones financieras que facilitaban los pagos y las transferencias de dinero. Sin embargo, para el 2018, los fundadores de Eko habían desarrollado su visión para innovar en nuevos sectores, como los préstamos y los seguros, lo que incluía aprovechar los datos de los clientes para ofrecer una mayor personalización.

En 2019, la empresa se propuso formar un equipo de datos y análisis encargado de crear una canalización de datos en un plazo de tres meses. El mayor desafío al que se enfrentó el equipo fue la complejidad del conjunto de datos de Eko, donde una sola base de datos podía contener más de 800 tablas. El tiempo necesario para recuperar datos de una antigüedad superior a dos meses podía ser de al menos 10 minutos o más. Además, cada vez que los equipos del proyecto necesitaban información histórica de hace un año o más, tenían que enviar una solicitud al equipo de TI y esperar horas o incluso días para recibir una respuesta.

La primera prioridad del equipo de datos y análisis era consolidar los datos de Eko que se habían acumulado con rapidez a lo largo del tiempo y estaban dispersos en múltiples bases de datos heredadas. La empresa había estado ejecutando todas las cargas de trabajo en la nube con otro proveedor, pero estaba abierta a nuevos proveedores para su plataforma de análisis.

El equipo emitió una solicitud de propuesta (RFP) y decidió trabajar con Oneture Technologies, un socio consultor selecto de Amazon Web Services (AWS). “Casi todas las propuestas que recibimos tenían a AWS como base, y el apoyo que recibimos de AWS durante el proceso de solicitud de propuestas fue un factor decisivo”, explica Sheekha Verma, directora de Ciencia de Datos de Eko. “Además, apreciamos la disposición de Oneture a escuchar nuestras ideas. El equipo de Oneture se convirtió en una extensión del nuestro y trabajó junto a nuestros ingenieros para capacitarlos durante este proceso”.

Eko trabajó con Oneture para crear un lago de datos en la nube de AWS que ofreciera una visión unificada de diversos orígenes de datos. La empresa ahora utiliza Amazon EMR para el procesamiento de macrodatos y AWS Glue para preparar y cargar datos para su análisis. Amazon Athena está en el núcleo de su canalización de análisis y se utiliza para ejecutar consultas sin servidor a partir de datos almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

En la actualidad, Eko recupera los datos más rápido que nunca al ejecutar su plataforma de análisis en AWS. Por ejemplo, la empresa realiza consultas con regularidad sobre la tasa de retención trimestral de sus clientes finales. Antes, esta consulta tardaba 20 minutos en procesarse, pero, si se utiliza la nueva canalización de datos, solo se necesitan 3,8 segundos.

Con datos casi en tiempo real disponibles para los empleados de toda la empresa, Eko tiene una mejor visibilidad de su flujo de caja diario. “Esa comprensión más profunda de dónde y cómo se mueve el dinero, y la velocidad en diferentes momentos, eran las ideas que nos faltaban y que ahora podemos comprobar en cualquier momento”, afirma Verma.

Antes, los departamentos de Eko tenían que presentar una solicitud formal a TI si querían acceder a los datos. Ahora, se han creado paneles personalizados para cada departamento. “Hemos podido descentralizar el proceso de recopilación de información para que los equipos que no son de ingeniería puedan acceder a los datos e interactuar con ellos en el formato que deseen”, afirma Verma.

Esto ha permitido mejorar la toma de decisiones y aumentar la productividad de los equipos empoderados. Varios departamentos siguen solicitando información al equipo de datos, pero los ingenieros suelen poder ajustar los filtros del panel del departamento que la pide para que esas solicitudes puedan atenderse de forma independiente en el futuro.

Para comprender mejor a sus clientes, Eko los dividió en grupos según sus patrones de consumo de los servicios de la empresa. La segmentación basada en el volumen y la frecuencia de las transacciones, junto con otros factores demográficos y geográficos, ha ayudado a Eko a atender mejor las necesidades particulares de cada grupo.

Desde que implementó su canalización de análisis en diciembre de 2019, Eko ha alcanzado un nivel integral de segmentación de clientes. Verma afirma: “Al ejecutar nuestra plataforma en AWS, podemos identificar los segmentos de clientes que ofrecen grandes volúmenes de transacciones de forma sistemática y centrar nuestros esfuerzos de marketing en consecuencia”.

Antes del proyecto de análisis, Eko ya estaba buscando formas adicionales de atraer y retener a los clientes. Basándose en nuevos conocimientos, está implementando un programa de fidelización para contactar en persona a los nuevos clientes después de que utilicen los servicios de Eko por primera vez.

Si bien el proyecto y el modelo subyacente de predicción de la deserción aún se encuentran en sus primeras etapas, el éxito parece inminente. “Prevemos un aumento de al menos un 10 por ciento en la conversión de ventas entre nuestro segmento de clientes más leales, lo que contribuye al 70 por ciento de nuestros resultados finales”, afirma Verma.

La agilidad para ver y actuar ante las fluctuaciones en la actividad de los clientes también ha permitido a Eko responder de forma rápida a los cambios y demandas del mercado. Por ejemplo, a principios de 2020, cuando un analista de datos detectó un aumento en la demanda de uno de sus productos complementarios, la empresa pudo redirigir parte de sus esfuerzos de marketing y asignar con rapidez recursos adicionales para respaldar la demanda de ese producto. “Con AWS y Oneture, Eko continúa innovando formas de brindar un mejor servicio a sus clientes a través de los análisis”, concluye Verma.