Soluciones Analíticas

La analítica de datos no se trata de programar, tampoco realizar modelos complicados ni hacer visualizaciones sofisticadas. La analítica tiene por objetivo causar impacto en el negocio. Este impacto puede darse, en la practica, en tres formas: productos de datos insights y recomendaciones de productos. Claro, para lograr estos objetivos se necesitan herramientas como programación, modelización y visualización. Es decir, las herramientas en sí mismas no son el objetivo. Por lo que; el camino para causar impacto está íntimamente relacionado al conocimiento del negocio. En síntesis: la analítica no dará frutos a largo plazo sin conocimiento del negocio, ni el negocio sera sostenible sin analítica de datos.

Scoring de Crédito

Hemos tenido oportunidad de generar modelos a medida para el otorgamiento de crédito (SCORING DE INICIACION) que han permitido filtrar en la punta los mejores prospectos de clientes basados en su nivel de riesgo, así como también hemos trabajado en la generación de modelos de comportamiento (SCORING DE COMPORTAMIENTO) los cuales están enfocados en entender el perfil de riesgo con información interna propia del producto ya otorgado en la institución financiera.

Estos modelos han sido generados para productos como líneas de crédito, tarjetas de crédito, sobregiros y para micro finanzas.

Modelos de Otorgamiento de Cupos y Alertas Tempranas

Para la tarjeta de crédito es clave balancear la oferta sobre la línea de crédito a la cual el cliente se adapta, enfocando la misma sobre tres enfoques, nivel de uso, nivel de riesgo y probabilidad de deserción, nuestra experiencia ha permitido generar modelos a medida bajo esta perspectiva siendo muy asertivos entre la oferta entregada y el uso generado, es importante mantener un modelo de cupos no solo desde la óptica del consumo, también es indispensable contar con esquemas de reducción del mismo en el caso de que el cliente presente cambios en su comportamiento y niveles de riesgo.

De la misma manera es indispensable estructurar modelos de mantenimiento de tarjetas que permita a la institución financiera anticipar a través de alertas tempranas posibles deterioros o incremento del riesgo activando esquemas de bloqueos temporales y permanentes del plástico.

Modelos de Deserción de Clientes

Conocido también como modelos churn, este tipo de modelos tienen por objetivo capturar las variables relevantes para entender el por qué un cliente deserta, qué tipo de estrategias se pueden implementar para minimizar la deserción y son el inicio de otro tipo de modelos como el de ciclo de vida del cliente.

Ciclo de Vida del Cliente

El ciclo de vida del cliente (Customer Lifetime Value – CLV) puede entenderse como el cálculo del valor presente de un cliente. Cluter (2000) divide las fases del ciclo de vida del cliente, pero más importante aún, define lo que el negocio puede hacer en cada fase:

      • Alcance: llamar la atención de las personas que queremos alcanzar.
      • Adquisición: atraer y llevar a la persona alcanzada a la esfera de influencia de la organización.
      • Conversión: cuando las personas con las que alcanzamos o tenemos una relación más establecida deciden comprar un producto a la empresa.
      • Retención: intentar mantener a los clientes e intentar venderles más (venta cruzada, venta adicional).
      • Lealtad: nos gustaría que el cliente se convierta en algo más que un cliente: un socio leal e incluso un “defensor de la marca", en la actualidad también suele incluir a los llamados influyentes.

Mercados Potenciales

Este tipo de modelos usa analítica de datos para atraer nuevos clientes tal que la probabilidad de aceptación del producto aumente significativamente. Por ejemplo, al contar con datos de un mercado deseado, es posible encontrar características similares a los actuales clientes y de este modo definir campañas para la atracción del nuevo mercado. Esto ayuda a la captación, así como la disminución del tiempo para la definición de estrategias. 

Marketing Alternativo y Canales de Distribución

¿Es un canal mejor que otro? ¿Cuál es la estrategia de marketing más efectiva? Este tipo de preguntas pueden ser respondidas al realizar un análisis de impacto de los canales de distribución y el tipo de marketing que se puede usar en cada uno. También permite personalizar el diseño de los productos ofertados en función del mercado objetivo.

Segmentación de Clientes

La segmentación de clientes está diseñada para mejorar el servicio al cliente y ayudar a fidelizar y retener a los clientes, lo cual es muy necesario para el sector bancario. La segmentación significa seleccionar los grupos de clientes en función de su comportamiento (para la segmentación de comportamiento) o características específicas (por ejemplo, región, edad, ingresos para la segmentación demográfica). Existe una gran cantidad de técnicas en el arsenal de los científicos de datos, tales como agrupamiento, árboles de decisión, regresión logística, etc. y, como resultado, ayudan a aprender de cada segmento de clientes y descubrir segmentos de alto y bajo valor.

 

Hemos tenido oportunidad de desarrollar modelos de este estilo sobre la banca y empresas de seguros.

Sistemas de Recomendación

Es posible crear algoritmos simples, que analizan y filtran la actividad del usuario para sugerirle los elementos más relevantes y precisos. Los sistemas de recomendación muestran los elementos que podrían interesar al usuario, incluso antes de que él mismo lo buscara. Para crear un motor de recomendaciones, es necesario analizar y procesar una gran cantidad de información, identifican perfiles de clientes y capturar datos que muestran sus interacciones y así evitar ofertas repetidas.