LeasePlan: Proyección de rentabilidad, uniendo planeamiento y ciencia de datos

Entender el pasado para lidiar con el futuro

El trabajo se inició con el suministro de todas las informaciones de los contratos antiguos. Solo de esta manera sería posible empezar a entender cómo se comportaron esas variables en el pasado y comenzar a trazar algunas hipótesis sobre cómo se comportarán en el futuro.

Algoritmos para prever las variables más impactantes: mantenimiento, costo de los neumáticos y valor de venta al final del contrato

Para que LeasePlan pudiera entender correctamente el impacto de esas variables en sus contratos, desarrollamos un algoritmo que no solo consideraba los datos históricos que se colocaron en el sistema, sino también realizaba previsiones más asertivas, con base en las nuevas informaciones que se colocaron también (por ejemplo, variaciones de la tabla FIPE - tabla que expresa el valor medio en reales de vehículos en el mercado brasileño).

Machine learning para actualizaciones constantes

Como el sistema es alimentado mensualmente con nuevas informaciones al respecto del vehículo, el sistema recalcula y actualiza sus previsiones constantemente, permitiendo que la empresa pueda realizar en todo momento revisiones en sus modelos de rentabilidad para nuevos contratos.

Desafío:

Conforme aumenta la operación, la complejidad también. Cada vehículo, de cada contrato, tiene una especificidad y diversos componentes de costo influyen en su rentabilidad para LeasePlan.

El impacto de mantenimiento en cada automóvil varía de acuerdo con la región en la que se utilice y la manera cómo se conduce. La marca del vehículo también influye sobre sus costos de mantenimiento. Como sabemos, a medida que pasa el tiempo, un vehículo pierde valor de venta. Todos esos factores tienen impacto directo en la rentabilidad de la empresa al final del contrato. Debido a esas variables, el principal desafío de la empresa era conseguir establecer una política de precios adecuada para su modelo de negocios.

Básicamente, la empresa tenía dificultades para responder una pregunta simple: ¿cuál es el lucro final de un contrato firmado hoy?

Solución:

Ciencia de datos aplicada al planeamiento financiero?

CTI se colocó a disposición de LeasePlan para ayudarla a responder esa pregunta que, a pesar de ser simple, es de difícil respuesta. La solución de ese problema exigía desarrollar los modelos financieros para proyectar DRE’s (Estado de Resultados) de cada uno de los 2.000 vehículos de la cartera, considerando las diversas variables que afectan sus costos. Además de proyectar costos administrables, era  necesario aprender con los contratos antiguos y realizar simulaciones estadísticas para intentar prever las variables no controlables.

Fue por ese motivo que CTI eligió IBM Planning Analytics para los modelajes financieros, y también SPSS para los modelajes estadísticos, ciencia de datos y machine learning.

La holandesa LeasePlan es una de las mayores empresas de leasing del mundo; administra una flota de aproximadamente 1,8 millones de vehículos en más de 32 países. Aquí, en Brasil, son más de 2 mil vehículos bajo administración de la empresa. El negocio consiste en adquirir los vehículos y realizar toda la administración y mantenimiento de cada uno, de acuerdo con el contrato con sus clientes – el modelo de negocios puede denominarse car as a service.

LeasePlan

Atributos de la herramienta

Una solución que combina finanzas y ciencia de datos

Como todo proyecto, desarrollamos la solución en total asociación con el cliente, entendiendo lo que es necesario resolver y entregando una herramienta a la medida y con diferentes atributos:

  • Transferencia de conocimiento para total autonomía del cliente en la evolución de los modelos financieros y estadísticos
  • Utilización de herramientas tecnológicas conocidas [y reconocidas] de IBM
  • La operación de Brasil se convirtió en benchmarking de innovación en otros países

CTI siempre desarrolla soluciones seguras y robustas, aptas para trabajar con muchas informaciones y variables. Y con LeasePlan no fue diferente; el cliente ahora tiene en su poder una herramienta poderosa, con capacidad para aprender en todo momento, mejorando sus análisis y previsiones. Y mientras más informaciones, mejores serán los informes y análisis generados.

Las herramientas adoptadas tendrán la capacidad de trabajar con la cantidad de datos que la telemetría puede suministrarle a LeasePlan. Cuando eso sea una realidad, el volumen de informaciones aumentará de forma exponencial, facilitándole aún más a LeasePlan proyectar la rentabilidad de cada uno de sus contratos.

Soluciones desarrolladas:

  • Ciencia de los datos
  • Planificación Financiera

Plataforma utilizada:

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