El ABC de la Analitica Avanzada para el Sector Bancario

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Adaptación efectiva a Basilea III, comercialización rentable de activos inmuebles y
maximización de la base actual de clientes a través de un conocimiento 360º del cliente

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El ABC de la Analitica Avanzada para el Sector Bancario

  1. 1. El A, B, C de la analítica avanzadapara el sector bancarioAdaptación efectiva a Basilea III, comercialización rentable de activos inmuebles ymaximización de la base actual de clientes a través de un conocimiento 360º del cliente
  2. 2. Quiterian. Whitepaper banca Contenidos3 Adaptación efectiva a Basilea III Mayor solidez de la actividad bancaria. Anticipación a riesgos y oportunidades. Agilidad y autonomía del usuario.4 Analítica avanzada y predictiva para la comercialización rentable de activos adjudicados Caso práctico con Quiterian DDWeb: Los retos de una caja de ahorros en el mercado inmobiliario. Análisis avanzados y predictivos para diseñar la estrategia de desinversión más rentable. Visión 360º del cliente y detección temprana de compradores potenciales. Mayor eficiencia en las campañas de venta y promoción.10 Detección y desarrollo de oportunidades de venta cruzada Identificación de los clientes más rentables. Identificación del canal más rentable. Perfil de los clientes más valiosos y segmentación. Mejor producto a recomendar. Gestión integral de campañas.14 Caso de éxito de cliente: “la Caixa”16 Conclusiones u 2
  3. 3. Quiterian. Whitepaper bancaRegulación: Basilea IIIAdaptación efectiva a Basilea IIIQuiterian ayuda a las entidades crediticias a cumplir los niveles mínimos decapital y gestión del riesgo fijados por la nueva regulación sobre recursos propiosLa regulación sobre recursos propios o Basilea III, cuya entrada en vigor está previstapara finales de 2012, fija el nuevo marco de actuación común para el sector financiero.Las exigencias en materia de solvencia que impondrá la normativa internacional no sóloobligarán a los bancos y las cajas de ahorro a reforzar su capital básico o core capital, sinotambién a incrementar la calidad de éste.Con el fin de adaptarse de forma efectiva a los estándares de Basilea III en los plazosprevistos, las entidades crediticias deben demostrar el cumplimiento de unos nivelesmínimos de capital y gestión del riesgo. Por ello, se enfrentan al triple reto de: Incrementar la calidad de sus datos, internos y externos, para garantizar latransparencia y la seguridad en los procesos de compartición de la información y reducir elimpacto sobre la rentabilidad de sus operaciones e inversiones. Anticiparse a cualquier tipo de exposición a riesgos (crediticios, operativos, de liquidezo medioambientales) de forma sistemática y detectar oportunidades de negocio de formatemprana. Agilizar sus procesos de negocio y la toma de decisiones estratégicas y eliminar ladependencia de los usuarios de negocio con respecto al departamento de sistemas y a losexpertos en minería de datos. Las entidades bancarias necesitan incrementar la transparencia de sus operaciones e inversiones, garantizar la seguridad de la información que facilitan a sus stakeholders, anticiparse a riesgos y a oportunidades de negocio y agilizar sus procesos, asegurando la autonomía de los usuarios no técnicos en el desarrollo de los análisis diarios Basilea III Basilea III es un marco regulador que incluye un compendio de medidas y reformas, desarrolladas por el Comité de Basilea para la Supervisión de la Banca, orientadas a mejorar la regulación, supervisión y gestión del riesgo del sector bancario. Este set de medidas tiene como objetivos: Mejora de la habilidad del sector bancario para absorver los impactos derivados de la crisis financiera y económica, independientemente de su origen Mejora de la gestión y control del riesgo Incremento de la transparencia bancaria www.bis.org u 3
  4. 4. Quiterian. Whitepaper bancaMayor solidez de la actividad bancariaIncremento de la calidad de los datosEl incremento de la calidad del capital mínimo depende, en gran medida, de la eliminaciónde escollos, inconsistencias y redundancias en los datos sobre los que las entidadesfinancieras sustentan sus decisiones de negocio, sus operaciones e inversiones. Gran partede dichos obstáculos podrían sencillamente evitarse a partir de un análisis consistente ypermanente de la calidad de los datos manejados. Éste es un imperativo en el caso de losbancos y las cajas de ahorro, que cuentan con extensas carteras de clientes y con portfoliosde productos y servicios ampliamente diversificados. Y que, además, llevan a cabo susoperaciones y promociones comerciales desde múltiples canales.Dicho escenario genera una gran cantidad y diversidad de datos, procedentes de múltiplesorígenes, que requieren de un tratamiento adecuado para poder aportar información devalor para el negocio. ....................................Gracias a un interfaz de usuario intuitivo y 100% visual, una carga y un guardado de Descárgate el Whitepaperdatos en máxima granularidad, técnicas de analítica avanzada y predictiva e innovadoras Auditoría y Calidad del Datoherramientas de ingeniería, Quiterian permite realizar sobre la marcha los procesos que para mejores análisisdeterminan el estado de la calidad de los datos y su corrección. .................................... Exploración: creación de grupos de datos, aplicación de condiciones lógicas,ordenación y muestreo, visualización y operatividad con los datos con amplitud, paradetectar rápida y visualmente la completitud de los campos de una tabla. Data Mining Visual: análisis avanzados y predictivos de datos en crudo medianteconcurrencias (Diagrama de Venn), múltiples cruces (Pivot Table), características de grupos ypatrones (Profile), análisis de grupos para evidenciar tendencias (Bubble), reglas de negocioy de mercado (Diagrama de Pareto), representaciones geográficas (Mapping), análisispredictivos (Árbol de Decisión), etc. Herramientas de ingeniería: transformaciones y correcciones, decodificaciones,tramificaciones, detección de valores fuera de rango, inconsistencias, nulos y duplicados,métricas basadas en funciones, agregados y sumarizaciones,…Como resultado, se gana veracidad y consistencia, integridad y cohesión de los datos y seincrementa su calidad. Esto se traduce en información de valor para el negocio y en unavisión holística del mismo, de 360º. Bancos y cajas de ahorro cuentan con extensas carteras de clientes, con portfolios de productos diversificados y con múltiples canales comerciales. Mediante una carga y guardado de datos en máxima granularidad, avanzadas técnicas analíticas y herramientas de ingeniería, Quiterian permite realizar sobre la marcha completos procesos de auditoría de datos para asegurar su veracidad, consistencia e integridad e incrementar su calidadTransparencia y seguridad en la compartición de la informaciónQuiterian DDWeb permite recopilar e integrar grandes volúmenes de datos, procedentesde fuentes heterogéneas, tanto internas como externas, para un análisis cohesionado de losmismos, evitar sesgos y garantizar la transparencia de la información proporcionada a losstakeholders.La información de calidad, obtenida a partir de datos adecuadamente auditados einterconectados vía Quiterian DDWeb, facilita de este modo el aseguramiento del nivel decore capital exigido por Basilea III. Y combate, del mismo modo, las penalizaciones previstas,por ejemplo, en materia de créditos fiscales o del capital invertido en participacionesminoritarias o en las filiales aseguradoras. Adicionalmente, se refuerza la solidez del negocioy se contribuye notablemente a recuperar la confianza de los mercados y a captar liquidez. u 4
  5. 5. Quiterian. Whitepaper bancaPor otro lado, Quiterian DDWeb incorpora el módulo iWorkflow, mediante el cual es posibleconfigurar sistemas de medición para mantener el coeficiente de cobertura de liquidez alnivel preestablecido. iWorkflow permite también la automatización de flujos de trabajo y el La integración de datos multiorigen y sudiseño de entornos colaborativos a través de los que compartir información en tiempo real consistente tratamiento y linkado refuerzancon otros usuarios y receptores de la información. Ofrece, además, las máximas garantías la solidez del negocio y facilitan a lasde seguridad de los datos corporativos y personales a través de una estricta política de entidades captar liquidez y combatir lasasignación de permisos y de control a objetos, grupos y perfiles de acceso. penalizaciones previstas por Basilea IIIAnticipación a riesgos y oportunidades de negocioReducción de riesgos operacionales a través de la analítica avanzaday predictiva de Quiterian DDWebCon el fin de cumplir con los ratios de solvencia fijados por el marco normativo Basilea IIIy mantener una posición competitiva en el mercado, las entidades financieras necesitancontrolar los riesgos y, al tiempo, detectar oportunidades de negocio de forma temprana.Para ello, además de asegurar la calidad de los datos que manejan, deben realizar un controly seguimiento automático de los riesgos a los que se exponen a través de un completosistema de prevención de riesgos.Gracias a potentes técnicas de analítica avanzada y predictiva se pueden identificar, iWorkflow. Automatización de flujos de trabajo yanalizar y tipificar todo tipo de peligros potenciales, internos y/o externos a los procesos diseño de entornos colaborativos a través de los cuales compartir información de forma segura.y operaciones de negocio, que puedan provocar un impacto sobre éstos. La analíticapredictiva permite, una vez detectados los peligros, evaluar el riesgo asociado a ellosevidenciando relaciones ocultas y estableciendo patrones y tendencias. De este modo, esposible conocer el riesgo asociado a cada peligro según la probabilidad de que suceda y susconsecuencias, con el fin de prevenirlas o mitigarlas.El establecimiento, a continuación, de reglas de negocio, permite asociar cada peligroidentificado al riesgo correspondiente. Cada vez que se cumpla la regla, es decir, que existaun riesgo potencial o que crezcan los niveles de riesgo mínimo establecidos, saltará laalarma de forma automática. De nuevo, mediante iWorkflow se lleva a cabo un control y Velocímetro. Permite configurar un sistema deseguimiento en tiempo real de los riesgos operacionales de forma sistemática, reduciendo medición de riesgos para mantener el coeficiente dela dependencia de las personas. cobertura de liquidez al nivel preestablecido.Prevención de fraudes, reactivación de campañas promocionalesy detección del abandono de clientes de forma tempranaConocer al cliente en profundidad no sólo permite mejorar la eficiencia de las campañas demarketing sino también combatir la morosidad. En función de las características del cliente,de su situación patrimonial y de sus conductas anteriormente registradas, un banco tomarála decisión de si le debe conceder o no más crédito, por ejemplo. iWorkflow permite llevar a cabo un control y seguimiento en tiempo real de los riesgosQuiterian DDWeb integra datos transaccionales y datos procedentes de otras fuentes operacionales de forma sistemática,(respuestas a campañas, sentiment analytics, research,…) e identifica las variables relevantes reduciendo la dependencia de las personasque describen al cliente (cómo es y cómo no es) en función de tres tipos de atributos: Conocer al cliente en profundidad permite Atributos socio-demográficos: edad, sexo, estado civil, ocupación, tipo de vivienda, etc. mejorar la eficiencia de las campañas y Servicios y productos financieros contratados (activos y pasivos): hipotecas, seguros, combatir la morosidad cuentas corrientes, cuentas de ahorro, etc. Atributos que nos informan sobre comportamientos y/o conductas anteriores y sobre su situación económica actual: patrimonio, rendimientos familiares, préstamos, dinero disponible, casos de incumplimiento de los plazos de un pago, etc. u 5
  6. 6. Quiterian. Whitepaper bancaA partir de dichos atributos, se crean perfiles tipo de cliente. Por ejemplo, los clientes conimpagos o con dificultades económicas pueden catalogarse como “clientes no buenos”, encontraposición a los clientes que cumplen con sus pagos y/o que resultan rentables para elnegocio, que podemos definir como “clientes buenos”.A partir de aquí y, poniendo en práctica técnicas de analítica avanzada y predictiva,es posible anticipar el riesgo por cliente y, por otro lado, personalizar las promocionescomerciales, optimizando los recursos y reduciendo costes. Por ejemplo, conociendo a los Web Analytics, mediante Web Behaviour“clientes buenos”, podemos lanzar una serie de acciones personalizadas en el marco de Recorder, identifica a los usuarios del canaluna campaña de retención y fidelización de dichos clientes, y por tanto destinar nuestros online y realiza un seguimiento de surecursos a los clientes más rentables. O, si detectamos una pérdida de valor por parte de actividad en tiempo real, para capturar las“clientes no buenos”, podemos decidir no realizar ninguna acción para evitar su abandono, respuestas de campañas o detectarpues dichos clientes no nos reportan tantos beneficios. transacciones fraudulentasDetección de transacciones fraudulentas onlineWeb Analytics, mediante el componente Web Behaviour Recorder (WBH), identifica a losusuarios del canal online y realiza un seguimiento de su actividad o recorrido a través de laweb, con el fin – entre otros, como el de recoger datos procedentes de la actividad web ode respuestas a campañas online – de detectar transacciones fraudulentas, como robos y/oduplicidades de tarjetas de crédito. Y, por supuesto, de detectar la pérdida de valor de uncliente de forma temprana a raíz de una caída de la actividad.Agilidad y autonomía del usuarioQuiterian DDWeb es una plataforma de Business Intelligence basada en potentes técnicasde analítica avanzada y predictiva que, por su sencillez, están dirigidas a analistas, powerusers y usuarios de negocio. Su manejo no requiere de conocimientos de matemáticas oestadística; tan sólo hay que conocer el negocio.Además de su sencillez y facilidad de uso, este Data Mining Visual para usuarios de negociobrinda resultados al instante, incluso en el caso de complejos análisis que tardarían de díasa semanas con otras plataformas. Con Quiterian el usuario explora, analiza y visualiza y,en cuestión de minutos, obtiene una clasificación de operaciones bancarias y clientes enfunción de su capacidad crediticia o incluso una estimación de la probabilidad de impago opérdida de capital de los mismos.Ello aporta autonomía a los usuarios no técnicos, descongestiona al departamento desistemas y al equipo de minería de datos – quienes pueden dedicarse a modelos core denegocio – y agiliza la toma de decisiones. Con Quiterian el usuario explora, analiza y visualiza y, en cuestión de minutos, obtiene una clasificación de operaciones bancarias y clientes en función de su capacidad crediticia o incluso una estimación de la probabilidad de impago o pérdida de capital de los mismos u 6
  7. 7. Quiterian. Whitepaper banca Activos InmueblesAnalítica avanzada y predictivapara la comercialización rentablede activos adjudicadosAnticipación a oportunidades de colocación de stock inmobiliario en el mercado para elcumplimiento de los ratios de capitalización y de riesgo mínimos fijados por Basilea III u 7
  8. 8. Quiterian. Whitepaper bancaExceso de stock inmobiliario a raíz de la crisis subprimeA raíz de la crisis de las hipotecas subprime, los bancos y las cajas de ahorro han acumuladouna abultada cartera de activos inmuebles (apartamentos, casas, garajes, chalets, pisos…),procedentes tanto de impagos de hipotecas por parte de sus clientes, como de empresasinmobiliarias.A día de hoy, las salidas de activos siguen siendo inferiores a las entradas y, en plenodescenso de los precios en el mercado, la situación es grave. Según el Banco de España, lascajas suman más de 15.300 millones de euros en inmuebles – más de 3.000 en el caso delos bancos -. Estos activos adjudicados lastran los resultados de su ejercicio fiscal, empeoransu valoración en el mercado (rating) y dificultan el cumplimiento de los estándares desolvencia fijados por la regulación internacional Basilea III.Las entidades financieras necesitan conocer en profundidad al cliente para identificarcompradores potenciales en el corto plazo y afrontar con eficiencia el reto de definir El área de marketing y ventas de una caja deuna estrategia de colocación del stock inmobiliario en el mercado de forma rentable. ahorros utiliza Quiterian DDWeb paraDicha estrategia contempla ofertas, descuentos y condiciones de crédito favorables conocer en profundidad a su base de clientes,para desprenderse de los activos con la máxima presteza, así como nuevos canales de responder a lo no planificado al instantecomunicación que faciliten un acceso directo al cliente. y adaptarse a los requisitos de solvencia de Basilea IIIAl tiempo, las entidades crediticias deben adaptarse a los ratios de capital y riesgo mínimosfijados por Basilea III, y dicho portfolio de activos adjudicados suponen un gave obstáculo.Gestión de Activos Inmobiliarios con Quiterian DDWebLos retos de una caja de ahorros en el mercado inmobiliarioEl área de marketing y ventas de una caja de ahorros utiliza actualmente Quiterian DDWebpara afrontar tres retos principales en materia de colocación efectiva del stock de inmueblesen el mercado: Conocimiento 360º de clientes para detectar posibles compradores a tiempo y lanzar campañas promocionales personalizadas y eficientes. Analítica avanzada y predictiva para responder al instante a lo no planificado, anticiparse a oportunidades de colocación de activos y mejorar la productividad comercial y el desarrollo del negocio. Adaptación efectiva a los ratios mínimos de capitalización y control de riesgos de Basilea III.Análisis avanzados y predictivos para diseñar laestrategia de desinversión más rentable Quiterian DDWeb les permitió integrarQuiterian DDWeb les permite cargar e integrar grandes volúmenes de datos procedentes de millones de datos referentes a las operacionesfuentes heterogéneas referentes a las operaciones realizadas, así como los datos históricos realizadas y los datos históricos asociadosasociados, a nivel interno y externo: fichas de bienes, cuentas de clientes, efectos, tasación, para, mediante técnicas de analíticainformación procesal y registral, transmisión de apuntes contables, administración de finca, avanzada y predictiva, definir la estrategiagastos de tramitaciones, gestión de subasta, posesión y lanzamiento, etc. Como resultado, de desinversión más adecuadaobtienen una visión global de esta línea de negocio para una gestión eficiente de la carterade inmuebles, desde su adjudicación hasta su explotación comercial como venta o alquiler. u 8
  9. 9. Quiterian. Whitepaper banca Tomando como base la cartera de activos y aplicando técnicas de analítica avanzaday Data Mining Visual (Venn, Pareto, Bubble, Mapping, Pivot Table, etc.), llevaron a caboun minucioso análisis de la cartera de activos para definir la estrategia de desinversiónmás adecuada. Los usuarios del área de ventas clasificaron los activos en función de sutipología, situación o posibilidades de explotación comercial (suelos, promociones, activosresidenciales, activos disponibles para la venta y/o alquiler,…)Y, a través de técnicas de análisis predictivo muy fáciles de usar (Árbol de Decisión,K-Means,…) pudieron responder sobre la marcha a nuevas preguntas que no entrabanen un principio en la planificación, así como concretar la estrategia de desinversión másadecuada para poder determinar con mayor exactitud el momento de reactivar los activosparalizados. Además, los análisis avanzados y predictivos facilitaron sus actuaciones y suintervención inmediata en el tratamiento de los datos y en la explotación de informaciónclave para el fomento de la productividad comercial y el desarrollo de negocio.Visión 360º del cliente y detección temprana de compradorespotencialesEmpleando técnicas de analítica avanzada, identificaron las variables que describen a loscompradores de bienes inmuebles con anterioridad y que definen cómo son y cómo noson éstos. Para ello tomaron en cuenta diferentes atributos: edad, sexo, ocupación, nivel deingresos, estado civil, tipo de vivienda, población, etc. Y trazaron un perfil tipo de clientecon capacidad adquisitiva para asumir la compra de un bien inmueble. El objetivo eraconocer qué prospects cumplían o guardaban semejanza con dicho perfil, extrapolándoloa la base actual de clientes y prospects. El resultado obtenido les proporcionaba aquélloscompradores potenciales de activos inmuebles, de entre la base total de clientes yprospects. Empleando técnicas de analítica avanzada, identificaron las variables relevantesY, aplicando técnicas de análisis predictivo, como el Árbol de Decisión, realizaron una que definen a los compradores, trazando unpredicción basada en el perfil de los compradores de bienes inmuebles que habían perfil de cliente potencial tipo,resultado fallidos a causa de impagos, con el fin de analizar con detalle el problema y de este modo extrapolar dichas variablespotencial al que se enfrentaban, tomar decisiones correctivas y selectivas y preservar la a un target más amplio y emprender accionesrentabilidad de sus operaciones. de venta por clonaciónDel mismo modo, realizaron una predicción para tener una aproximación precisa de lasventas potenciales en base a los clientes potenciales que terminaron comprando bienesinmuebles con anterioridad.Mayor eficiencia en las campañas de venta y promociónGracias a un mayor y más profundo conocimiento del cliente potencial, el área de marketingpudo segmentar con mayor precisión el target adecuado y diseñar campañas de colocaciónde stock en el mercado de forma personalizada. Como parte de la personalización decampañas, se realizaron también análisis avanzados orientados a conocer el canal de ventamás adecuado para impactar al público objetivo segmentado. Y, adicionalmente, se realizó A través de un conocimiento 360º del cliente, elun seguimiento de las campañas en tiempo real (estudios sobre porcentajes de respuesta), área de marketing llevó a cabo unacon total independencia del departamento de sistemas. segmentación precisa y pudo diseñar campañas personalizadas, incrementando suComo resultado, se incrementó la eficiencia de las campañas comerciales y se pudo reducir eficiencia, reduciendo la cartera inmobiliaria yla cartera inmobiliaria y optimizar el patrimonio. optimizando el patrimonio u 9
  10. 10. Quiterian. Whitepaper banca Venta cruzadaDetección y desarrollo deoportunidades de venta cruzada ................................................................................... 1. Detección de oportunidades de venta cruzada 2. Identificación de los clientes más rentables 3. Identificación del canal más rentable 4. Perfil de los clientes más valiosos y segmentación 5. Mejor producto a recomendar a cada cliente 6. Gestión integral de campañas promocionales ................................................................................... u 10
  11. 11. Quiterian. Whitepaper banca Captar a un cliente es hoy en día costoso; requiere de la inversión de múltiples recursos, materiales y humanos. Sin embargo, perderlo es muy sencillo. La clave consiste en maximizar la base actual de clientes a través de técnicas de fidelización que fomenten su lealtad hacia la entidad e incrementen su valor. Basadas en un conocimiento exhaustivo del cliente y en una segmentación precisa y avanzada, las campañas de venta cruzada constituyen un arma muy valiosa para los departamentos de marketing y ventas, de cara a anticiparse a las necesidades de los clientes y generar oportunidades de negocio. En un entorno de crisis financiera, donde la competencia es cada vez más recrudecida, los mercados más maduros y los sectores sumamente concentrados, las estrategias de venta cruzada o cross selling contribuyen a incrementar las ventas, ahorrar costes y ganar eficiencia y competitividad. 1. Detección de oportunidades de venta cruzada Tras haber realizado una auditoría completa de los datos, realizamos una rápida exploración con el fin de averiguar cuál de nuestros productos es el más vendido, así como el menos vendido. Y, a partir de aquí, trataremos de identificar oportunidades de venta cruzada que nos permitan ofrecer a los clientes que han contratado el producto más popular, otro complementario, y así fomentar su fidelidad. Los datos pueden mostrarse tanto en grid como en modo gráfico. El doughnut de la izquierda muestra dos evidencias: las cuentas corrientes son el producto más vendido, en contraposición con las tarjetas de crédito y las hipotecas. Siendo la tarjeta de crédito un productoGráfico ‘doughnut’ Las cuentas corrientes son el producto más vendido, en . comunmente vinculado a la cuenta corriente, trataremos de intensificarcontraposición con las tarjetas de crédito y las hipotecas. la venta de este producto recomendándolo a aquellos clientes que hayan contratado una cuenta corriente a través de nuestra entidad, pero no una tarjeta de crédito. Puesto que conocemos cuáles de nuestros clientes actuales tienen tarjeta de crédito procedente de otra entidad – capturamos esta información cada vez que adquirimos un nuevo cliente -, introducimos este dato concreto en un Diagrama de Venn. Cada uno de los tres segmentos de esta técnica de analítica avanzada nos brinda datos distintos: por un lado, los clientes que tienen cuentas corrientes, por otro los que han contratado una tarjeta de crédito a través de nuestra entidad y, finalmente, los clientes que disponen de tarjeta de crédito de una entidad ajena. En términos de clientes, en pocos segundos hemos descubierto que más de medio millón de clientes tiene una cuentaDiagrama de Venn. Observamos tres segmentos: clientes con cuentas corrientes,clientes con tarjeta de crédito de nuestra entidad y clientes con tarjeta de crédito corriente nuestra, pero una tarjeta de crédito de otro banco. Este grupode una entidad ajena. de clientes constituye el target al que dirigiríamos nuestra campaña de venta cruzada. 2. Identificación de los clientes más rentables Sin embargo, no dirigiremos la campaña a todos los prospects que cumplen los requisitos anteriores – cuenta corriente con nosotros y tarjeta de crédito con otra entidad – sino solamente a aquellos clientes más rentables y receptivos. Para identificar a los clientes con mayor proyección futura y maximizar su valor, podemos aplicar herramientas de ingeniería o bien llevar a cabo un análisis RFM (recencia, frecuencia yCampo de ingeniería. Un modo de medir el valor o la rentabilidad de un cliente valor monetario).consiste en aplicar herramientas de ingeniería. u 11
  12. 12. Quiterian. Whitepaper banca Campo de ingeniería: nos permite determinar el percentil valor, la fecha de la última transacción, la evolución del valor, etc. Análisis RFM: clasificación de los clientes mediante una tabla pivotada (Pivot Table), cruzando recencia, frecuencia y valor monetario en una matriz.Pivot Table. Cruzamos recencia, frecuencia y valor monetario en una matriz parallevar a cabo un análisis RFM. 3. Identificación del canal más rentable Mediante una tabla pivotada, podemos desplegar y analizar los diferentes canales de que disponemos, de los cuales el e-mail resulta ser el más adecuado para atraer a los clientes del banco en general, seguido de otros, como ORTV, internet, OTD o teléfono. A continuación, cruzamos los diferentes tipos de canal con el conjunto de clientes que poseen tarjeta de crédito. Observamos cómo el e-mail es, de nuevo, el canal más indicado para dirigirnos a los clientes que tienen tarjeta de crédito. Finalmente, reemplazamos el grupo de clientes con tarjeta de crédito por nueva información, relativa al medio a través del cual captamos a nuestros clientes más rentables, y recalculamos. El e-mail es, definitivamente, el canal más rentable paraPivot Table en modo gráfico. Analizamos los canales de que disponemos para vercuál es el más rentable para alcanzar al target; en este caso, el e-mail. impactar a los clientes más valiosos. 4. Perfil de los clientes más valiosos y segmentación avanzada No nos interesa tener de medio millón de nuevos portadores de tarjetas de crédito, sino un grupo reducido de clientes de este producto que aporten valor y rentabilidad a nuestra compañía. Por ello necesitamos, en primer lugar, conocer en profundidad a los mejores clientes que sean, a la vez, portadores de tarjetas de crédito. Utilizando la técnica de analítica avanzada Profile, arrastramos el conjunto de clientes mediante drag&drop y seleccionamos algunas variables, con el fin de descubrir cuáles de éstas son más relevantes, es decir, cuáles nos informan mejor acerca de cómo son y cómo no sonProfile. Identificamos las variables relevantes que mejor definen a los clientes para estos clientes. Algunas de estas variables pueden ser la edad, el tipodibujar un perfil tipo de cliente potencial. de vivienda, el estado civil o el nivel de ingresos. De entre ellas, la más relevante es la edad – clientes alrededor de los 30 años -. A partir de aquí, ya podemos trazar un perfil tipo de cliente rentable con tarjeta de crédito: joven, propietario de vivienda, casado y con hijos. Seleccionamos estas características y las extrapolamos al más de medio millón de prospects mediante drag&drop con el fin de realizar la segmentación a partir de los prospects que cumplen estas características. En total, 5.000 personas. Podemos realizar una exportación de esta información obtenida, así como cualquier otra a lo largo del proceso, con el fin de distribuirla a nivel organizacional.Exportación. Podemos realizar una exportación de la información obtenida ydistribuirla a nivel organizacional. u 12
  13. 13. Quiterian. Whitepaper banca 5. Mejor producto a recomendar a cada cliente Las técnicas de Visual Data Mining de Quiterian DDWeb nos permiten realizar un análisis en profundidad de la propensión al uso de cada tipo de producto, para detectar cuál es el mejor producto a recomendar a cada cliente. En primer lugar, agrupamos los productos financieros en dos grupos: Productos de pasivo: hipotecas, créditos y tarjetas de crédito. Productos de activo: cuentas corrientes, de ahorro y de inversión. Posteriormente, arrastramos los productos de pasivo y aplicamos la técnica predictiva Árbol de Decisión (algoritmo C4.5), para analizarÁrbol de Decisión. Permite realizar predicciones para, en este caso, analizar la la propensión al uso de cada producto en función de las variablespropensión al uso de cada producto en función de las variables relevantes. relevantes seleccionadas (edad, estado civil o ingresos). Según los resultados obtenidos vemos cómo, para el target de 30 a 45 años de edad, de estado civil “casados” y con un nivel medio-bajo de ingresos, la tarjeta de crédito es el mejor producto a recomendar. Este ejercicio se ha llevado a cabo con productos financieros de activo y pasivo, pero perfectamente podríamos haber identificado el mejor producto a recomendar entre productos de seguros (de vida, de hogar, de salud, de transporte, etc.) 6. Gestión integral de campañas promocionales El módulo de Quiterian DDWeb Campaign Workflow permite a los departamentos de marketing y ventas lanzar una campaña para incrementar las ventas de las tarjetas de crédito dirigida al target segmentado. Y, además, llevar a cabo un seguimiento de la campaña en tiempo real, con el fin de realizar correcciones sobre la marcha, en función de los resultados obtenidos, y realizar recomendaciones para futuras campañas.Campaign Workflow. Lanzamos la campaña de marketing y realizamos unseguimiento de los resultados en tiempo real. .................................... Consulta el folleto Identificar oportunidades de venta cruzada y dirigida .................................... u 13
  14. 14. Quiterian. Whitepaper banca Case StudyCaso de éxito de cliente:“la Caixa”Quiterian mejora la eficiencia en el negocio de las tarjetas de crédito de “la Caixa” a travésdel análisis avanzado de su cartera de clientesSobre “la Caixa” Situación inicial y retosLa Caja de Ahorros y Pensiones de Barcelona, ”la Caixa”, es el En España, la crisis económica ha impulsado notablemente elresultado de la fusión, en el año 1990, entre la Caja de uso de las tarjetas de crédito. Se estima que, debido a la falta dePensiones, fundada en 1904, y la Caja de Barcelona, liquidez, la mayoría de consumidores utilizan en la actualidad unfundada en 1844. Desde sus inicios, ”la Caixa” se dedicó de 20% más sus tarjetas de crédito para realizar compras cotidianasforma prioritaria al ahorro familiar y a ofrecer a todos sus y para cubrir gastos corrientes.clientes un seguro para la vejez, cuando todavía no existíaeste tipo de prestación social en España. Ello ha conducido a un cambio en los hábitos de pago y en la cultura financiera de los consumidores. Estos factores se sumanAsí, desde sus orígenes, “la Caixa” se ha caracterizado por a otros muchos, como una mayor competencia, un menorun fuerte compromiso social y por una vocación de trabajo margen, nuevos segmentos de población y nuevos canalesa favor del interés general, tanto a través de su actividad de comunicación. En conjunto, estas variables conforman unfinanciera como de su Obra Social, que financia y mantiene entorno en que las entidades financieras necesitan dedicaractividades de carácter social, educativo, cultural y científico. mayores esfuerzos a conocer mejor a sus clientes para aumentar las ventas proactivas y asegurar su fidelidad.Esta vocación de servicio se ha mantenido y consolidado alo largo de todos estos años. Así, “la Caixa” es actualmente laprimera caja de ahorros de España y la tercera entidadfinanciera del país por resultados, y ejerce la actividadbancaria de forma indirecta a través de CaixaBank. “la Caixa” es actualmente la primera caja de ahorros de España y la tercera entidad financiera del país,Website: www.lacaixa.es y ejerce la actividad bancaria de forma indirectaSede central: Barcelona, Cataluña a través de CaixaBank u 14
  15. 15. Quiterian. Whitepaper bancaObjetivo: Conocimiento 360º del clienteCon el fin de abordar con garantía de éxito sus procesos de negocio en una coyuntura decrisis, las entidades crediticias necesitan obtener un conocimiento más profundo y detalladode sus clientes en la toma de datos, en su explotación y generación de conocimiento, y en ladivulgación del conocimiento mismo.El mercado de las tarjetas de crédito, en todas sus modalidades (crédito, débito, revolving, El mercado de las tarjetas de créditoprepago,...) y para diferentes colectivos, proporciona a las entidades financieras no sólo proporciona a las entidadesestimables beneficios, sino también gran cantidad de datos de sus clientes. financieras estimables beneficios y una gran cantidad de datosUtilizando información de dónde y qué compra cada cliente con su tarjeta, las entidades de sus clientesfinancieras pueden influir en decisiones sobre el riesgo de ese cliente o proporcionarlenuevos servicios o productos financieros, complementarios o de valor superior.Quiterian: velocidad, flexibilidad y dinamismo tecnológicoal servicio del sector financieroEl enorme volumen de datos disponible para las entidades financieras hace necesariocontar con una herramienta de explotación y análisis ágil, veloz y eficaz. La plataforma Utilizando la información de dónde yde Data Mining Visual Quiterian DDWeb ha aportado estas capacidades a “la Caixa”; qué compra cada cliente con suconcretamente, aplicadas a tareas tales como: tarjeta, las entidades pueden influir Seguimiento de campañas en tiempo real: estudios sobre porcentajes de respuesta. en decisiones sobre el riesgo de ese cliente o recomendarle nuevos Estudio de productos: características de clientes que consumen tarjetas de crédito y servicios o productos otros productos financieros, de activo y pasivo. Estudio de promociones: detectar solapamiento de campañas, evaluación de resultados, etc. Identificación de comportamientos y perfiles de los usuarios de tarjetas de crédito, en todas sus modalidades.La Caixa, entidad que lidera el mercado de las tarjetas de crédito en España, ha confiado Con Quiterian DDWeb,en Quiterian para el estudio e identificación de perfiles y pautas de comportamiento de los analistas de “la Caixa”clientes que utilizan este producto. De este modo, pueden disponer de una fotografía interactúan con los datos declara del impacto de las incidencias, modelos de prevención, modelización, objetivación, forma autónoma e independientecuantificación, etc. con respecto al departamento de TI, respondiendo así a preguntas imprevistas, identificandoLos beneficios oportunidades,... siempre en tiempo real y sin necesidad de contar con elevadosEntre las principales ventajas de Quiterian DDWeb figuran la velocidad y flexibilidad en eltratamiento de los datos, así como la capacidad de proporcionar un mayor valor al cliente, conocimientos técnicosdefinir las posibilidades de venta cruzada, emprender acciones de retención de clientes contotal fiabilidad y realizar segmentaciones de campañas.Quiterian ofrece a las empresas financieras la capacidad para optimizar la segmentación ypersonalización de las campañas de marketing, para reducir el tiempo y la logística en eldesarrollo de las promociones y en el análisis de los resultados.Por su parte, el usuario de negocio interactúa con los datos de forma autónoma, conindependencia del departamento de sistemas o de expertos en minería de datos, pudiendoresponder a preguntas imprevistas sobre la marcha. u 15
  16. 16. Quiterian. Whitepaper banca ConclusionesQuiterian aporta a las organizaciones crediticias - bancos y cajas de ahorro - solucionesespecíficas de negocio a partir de avanzadas técnicas analíticas y de Data Mining Visual. Paraanalistas, power users y usuarios de negocio que manejan grandes volúmenes de datos ynecesitan realizar sus análisis diarios con plena autonomía. Para captar insights delcomportamiento del cliente y de aspectos clave del negocio. Para ganar agilidad en la toma dedecisiones y en todos los procesos de negocio.Quiterian DDWeb brinda a bancos y cajas de ahorro un entorno de gran potencia analítica,altamente intuitivo y visual, para ganar eficiencia y agilidad y dotar de autonomía y flexibilidad alos usuarios no técnicos: Cumplimiento con los niveles mínimos de core capital y riesgo, fijados por la nueva regulación internacional Basilea III: Auditoría de la calidad de los datos para ganar transparencia y seguridad en la compartición de la información. Anticipación a riesgos y oportunidades de negocio de forma sistemática. Agilización de la toma de decisiones y empowerment del usuario. Colocación del stock de activos inmuebles en el mercado a través de un conocimiento 360º del cliente y de la gestión integral de campañas de venta para adaptarse de forma efectiva a los estándares de Basilea III.Quiterian aporta valor, productividad y competitividad al negocio de las entidades bancarias, apartir de una análisis avanzado de su base de clientes: Para incrementar las ventas, las entidades financieras necesitan conocer a su target, con el fin lanzar de forma efectiva campañas promocionales y de marketing. Tener un perfil de cliente tipo, realizado a partir de las variables relevantes que mejor lo definen, permite extrapolar dichas variables a un grupo de prospects/clientes más amplio, con el fin de emprender acciones por clonación. Conocer cómo son y cómo no son los clientes potenciales permite reaccionar a tiempo y realizar segmentaciones más precisas, a fin de ganar eficiencia y efectividad en el área de ventas. La analítica avanzada y predictiva facilita la intervención inmediata en el procesamiento y la explotación de los datos para incentivar la productividad y el desarrollo del negocio. Un conocimiento 360º del cliente permite detectar oportunidades de venta cruzada entre distintos productos, y fomenta la lealtad de la base de clientes. Conocer a los clientes permite diseñar productos y personalizarlos de acuerdo con las necesidades de los clientes. En ocasiones, csimplemente creando productos derivados de dos o más productos que anteriormente se vendían por separado. Para ver más Soluciones de Negocio, visite el apartado Soluciones de www.quiterian.com u 16
  17. 17. Quiterian. Whitepaper banca Sobre QuiterianFundada en 2003, Quiterian ha desarrollado Quiterian DDWeb, un innovador software de self-service y agile Business Intelligence (BI) que permite analizar grandes volúmenes de datos encrudo al instante, con un servidor muy ligero. Quiterian DDWeb incluye técnicas de Data MiningVisual, analítica avanzada y análisis predictivo, con la particularidad de que por la sencillez eintuitividad de la plataforma, cualquier usuario de negocio puede utilizarla, sin necesidad deser experto matemático o estadístico, y con total independencia del departamento de TI o delequipo especializado en minería de datos.Más allá del BI tradicional y predefinido y de las herramientas de visualización orientadas alreporting corporativo y dinámico, Quiterian DDWeb ha sido reconocida en el Cuadrante Mágicode Gartner 2011 por “haber convertido el Data Mining y el Análisis Estadístico en técnicas fácilesde usar y accesibles a todo usuario de negocio”. A partir de dichas técnicas, Quiterian diseñasoluciones específicas de negocio a la medida de cada uno de sus clientes, independientementedel sector en el que éstos operen (finanzas, seguros, ecommerce, telecomunicaciones, retail,transporte, logística, etc.), aportando valor estratégico, competitividad y eficiencia a su negocio.Entre su cartera de clientes, se encuentran empresas líderes en sus respectivos sectores (El CorteInglés, BBVA, La Caixa, Inversis, Telefonica, Vodafone, Orange, Telepizza, Volkswagen, Travel Club,Bayer, Sanofi, Assistència Sanitària Col•legial) así como algunas de las instituciones públicas másavanzadas (Presidencia del Gobierno, Junta de Andalucía, Generalitat de Catalunya, Generalitatde Valencia , Junta de Extremadura, CSIC, Ayuntamiento de Madrid, Ayuntamiento de Bilbao,Metro de Madrid, Metro de Bilbao, ATM, Muface, Muprespa, ENESA, etc.)Quiterian, que cuenta con sede central tanto en Europa (Barcelona) como en Estados Unidos(Miami), además de delegaciones en Madrid, Sevilla, Valencia, Lisboa, Los Ángeles y México DF,inició en 2010 un proceso de expansión internacional que la ha llevado a extender su área deinfluencia mediante acuerdos estratégicos con partners de todo el mundo. Como resultado, lacompañía ha fundado la denominada Quiterian Business Partner Network, formada por distri-buidores especializados en BI (VAR-Value Added Reseller), fabricantes centrados en softwarevertical (ISV-OEMs) y consultores de implantación.Para más información, visite: www.quiterian.com Si desea solicitar una demostración personalizada con los datos de su organización, contacte con nosotros a través de formulario o en info@quiterian.com Estaremos encantados de poder ayudarle. US HEADQUARTERS - Quiterian Miami US SALES OFFICE - Quiterian Los Angeles 2655 LeJeune Road, Suite 810 11601 Wilshire Blvd. Coral gables, FL 33134 5th Floor 1-306-442-4890 Los Angeles, CA 90025 www.quiterian.com info@quiterian.com

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