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El A, B, C de la analítica avanzada para el sector bancario 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 A, B, C de la analítica avanzada para el sector bancarioAdaptación 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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Quiterian. Whitepaper banca

3 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

Contenidos

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Quiterian ayuda a las entidades crediticias a cumplir los niveles mínimos de capital y gestión del riesgo fijados por la nueva regulación sobre recursos propios

La regulación sobre recursos propios o Basilea III, cuya entrada en vigor está prevista para 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 sólo obligarán a los bancos y las cajas de ahorro a reforzar su capital básico o core capital, sino también a incrementar la calidad de éste.

Con el fin de adaptarse de forma efectiva a los estándares de Basilea III en los plazos previstos, las entidades crediticias deben demostrar el cumplimiento de unos niveles mínimos 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 la transparencia y la seguridad en los procesos de compartición de la información y reducir el impacto sobre la rentabilidad de sus operaciones e inversiones.

Anticiparse a cualquier tipo de exposición a riesgos (crediticios, operativos, de liquidez o medioambientales) de forma sistemática y detectar oportunidades de negocio de forma temprana.

Agilizar sus procesos de negocio y la toma de decisiones estratégicas y eliminar la dependencia de los usuarios de negocio con respecto al departamento de sistemas y a los expertos en minería de datos.

Adaptación efectiva a Basilea III

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

Regulación: Basilea III

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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

Basilea III

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Mayor solidez de la actividad bancaria

El incremento de la calidad del capital mínimo depende, en gran medida, de la eliminación de escollos, inconsistencias y redundancias en los datos sobre los que las entidades financieras sustentan sus decisiones de negocio, sus operaciones e inversiones. Gran parte de dichos obstáculos podrían sencillamente evitarse a partir de un análisis consistente y permanente de la calidad de los datos manejados. Éste es un imperativo en el caso de los bancos y las cajas de ahorro, que cuentan con extensas carteras de clientes y con portfolios de productos y servicios ampliamente diversificados. Y que, además, llevan a cabo sus operaciones y promociones comerciales desde múltiples canales. Dicho escenario genera una gran cantidad y diversidad de datos, procedentes de múltiples orígenes, que requieren de un tratamiento adecuado para poder aportar información de valor para el negocio.

Gracias a un interfaz de usuario intuitivo y 100% visual, una carga y un guardado de datos en máxima granularidad, técnicas de analítica avanzada y predictiva e innovadoras herramientas de ingeniería, Quiterian permite realizar sobre la marcha los procesos que determinan 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, para detectar rápida y visualmente la completitud de los campos de una tabla.

Data Mining Visual: análisis avanzados y predictivos de datos en crudo mediante concurrencias (Diagrama de Venn), múltiples cruces (Pivot Table), características de grupos y patrones (Profile), análisis de grupos para evidenciar tendencias (Bubble), reglas de negocio y de mercado (Diagrama de Pareto), representaciones geográficas (Mapping), análisis predictivos (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 se incrementa su calidad. Esto se traduce en información de valor para el negocio y en una visión holística del mismo, de 360º.

Incremento de la calidad de los datos

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 calidad

Transparencia y seguridad en la compartición de la informaciónQuiterian DDWeb permite recopilar e integrar grandes volúmenes de datos, procedentes de fuentes heterogéneas, tanto internas como externas, para un análisis cohesionado de los mismos, evitar sesgos y garantizar la transparencia de la información proporcionada a los stakeholders.

La información de calidad, obtenida a partir de datos adecuadamente auditados e interconectados vía Quiterian DDWeb, facilita de este modo el aseguramiento del nivel de core 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 participaciones minoritarias o en las filiales aseguradoras. Adicionalmente, se refuerza la solidez del negocio y se contribuye notablemente a recuperar la confianza de los mercados y a captar liquidez.

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Auditoría y Calidad del Dato para mejores análisis

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Anticipación a riesgos y oportunidades de negocio

Con el fin de cumplir con los ratios de solvencia fijados por el marco normativo Basilea III y mantener una posición competitiva en el mercado, las entidades financieras necesitan controlar 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 control y seguimiento automático de los riesgos a los que se exponen a través de un completo sistema de prevención de riesgos.

Gracias a potentes técnicas de analítica avanzada y predictiva se pueden identificar, analizar y tipificar todo tipo de peligros potenciales, internos y/o externos a los procesos y operaciones de negocio, que puedan provocar un impacto sobre éstos. La analítica predictiva permite, una vez detectados los peligros, evaluar el riesgo asociado a ellos evidenciando relaciones ocultas y estableciendo patrones y tendencias. De este modo, es posible conocer el riesgo asociado a cada peligro según la probabilidad de que suceda y sus consecuencias, con el fin de prevenirlas o mitigarlas.

El establecimiento, a continuación, de reglas de negocio, permite asociar cada peligro identificado al riesgo correspondiente. Cada vez que se cumpla la regla, es decir, que exista un riesgo potencial o que crezcan los niveles de riesgo mínimo establecidos, saltará la alarma de forma automática. De nuevo, mediante iWorkflow se lleva a cabo un control y seguimiento en tiempo real de los riesgos operacionales de forma sistemática, reduciendo la dependencia de las personas.

Reducción de riesgos operacionales a través de la analítica avanzada y predictiva de Quiterian DDWeb

Por otro lado, Quiterian DDWeb incorpora el módulo iWorkflow, mediante el cual es posible configurar sistemas de medición para mantener el coeficiente de cobertura de liquidez al nivel preestablecido. iWorkflow permite también la automatización de flujos de trabajo y el diseño de entornos colaborativos a través de los que compartir información en tiempo real con otros usuarios y receptores de la información. Ofrece, además, las máximas garantías de seguridad de los datos corporativos y personales a través de una estricta política de asignación de permisos y de control a objetos, grupos y perfiles de acceso.

Prevención de fraudes, reactivación de campañas promocionales y detección del abandono de clientes de forma tempranaConocer al cliente en profundidad no sólo permite mejorar la eficiencia de las campañas de marketing sino también combatir la morosidad. En función de las características del cliente, de su situación patrimonial y de sus conductas anteriormente registradas, un banco tomará la decisión de si le debe conceder o no más crédito, por ejemplo.

Quiterian DDWeb integra datos transaccionales y datos procedentes de otras fuentes (respuestas a campañas, sentiment analytics, research,…) e identifica las variables relevantes que describen al cliente (cómo es y cómo no es) en función de tres tipos de atributos:

Atributos socio-demográficos: edad, sexo, estado civil, ocupación, tipo de vivienda, etc. Servicios y productos financieros contratados (activos y pasivos): hipotecas, seguros,

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.

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La integración de datos multiorigen y su consistente tratamiento y linkado refuerzan

la solidez del negocio y facilitan a las entidades captar liquidez y combatir las penalizaciones previstas por Basilea III

iWorkflow permite llevar a cabo un control y seguimiento en tiempo real de los riesgos

operacionales de forma sistemática, reduciendo la dependencia de las personas

Conocer al cliente en profundidad permite mejorar la eficiencia de las campañas y

combatir la morosidad

iWorkflow. Automatización de flujos de trabajo y diseño de entornos colaborativos a través de los cuales compartir información de forma segura.

Velocímetro. Permite configurar un sistema de medición de riesgos para mantener el coeficiente de cobertura de liquidez al nivel preestablecido.

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A partir de dichos atributos, se crean perfiles tipo de cliente. Por ejemplo, los clientes con impagos o con dificultades económicas pueden catalogarse como “clientes no buenos”, en contraposición a los clientes que cumplen con sus pagos y/o que resultan rentables para el negocio, 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 promociones comerciales, optimizando los recursos y reduciendo costes. Por ejemplo, conociendo a los “clientes buenos”, podemos lanzar una serie de acciones personalizadas en el marco de una campaña de retención y fidelización de dichos clientes, y por tanto destinar nuestros recursos a los clientes más rentables. O, si detectamos una pérdida de valor por parte de “clientes no buenos”, podemos decidir no realizar ninguna acción para evitar su abandono, pues dichos clientes no nos reportan tantos beneficios.

Detección de transacciones fraudulentas online Web Analytics, mediante el componente Web Behaviour Recorder (WBH), identifica a los usuarios del canal online y realiza un seguimiento de su actividad o recorrido a través de la web, con el fin – entre otros, como el de recoger datos procedentes de la actividad web o de respuestas a campañas online – de detectar transacciones fraudulentas, como robos y/o duplicidades de tarjetas de crédito. Y, por supuesto, de detectar la pérdida de valor de un cliente de forma temprana a raíz de una caída de la actividad.

Quiterian DDWeb es una plataforma de Business Intelligence basada en potentes técnicas de analítica avanzada y predictiva que, por su sencillez, están dirigidas a analistas, power users y usuarios de negocio. Su manejo no requiere de conocimientos de matemáticas o estadística; tan sólo hay que conocer el negocio.

Además de su sencillez y facilidad de uso, este Data Mining Visual para usuarios de negocio brinda resultados al instante, incluso en el caso de complejos análisis que tardarían de días a 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 en función de su capacidad crediticia o incluso una estimación de la probabilidad de impago o pérdida de capital de los mismos.

Ello aporta autonomía a los usuarios no técnicos, descongestiona al departamento de sistemas y al equipo de minería de datos – quienes pueden dedicarse a modelos core de negocio – y agiliza la toma de decisiones.

Agilidad y autonomía del usuario

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

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Web Analytics, mediante Web Behaviour Recorder, identifica a los usuarios del canal

online y realiza un seguimiento de su actividad en tiempo real, para capturar las

respuestas de campañas o detectar transacciones fraudulentas

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Anticipación a oportunidades de colocación de stock inmobiliario en el mercado para el cumplimiento de los ratios de capitalización y de riesgo mínimos fijados por Basilea III

Analítica avanzada y predictiva para la comercialización rentable de activos adjudicados

Activos Inmuebles

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A raíz de la crisis de las hipotecas subprime, los bancos y las cajas de ahorro han acumulado una abultada cartera de activos inmuebles (apartamentos, casas, garajes, chalets, pisos…), procedentes tanto de impagos de hipotecas por parte de sus clientes, como de empresas inmobiliarias.

A día de hoy, las salidas de activos siguen siendo inferiores a las entradas y, en pleno descenso de los precios en el mercado, la situación es grave. Según el Banco de España, las cajas suman más de 15.300 millones de euros en inmuebles – más de 3.000 en el caso de los bancos -. Estos activos adjudicados lastran los resultados de su ejercicio fiscal, empeoran su valoración en el mercado (rating) y dificultan el cumplimiento de los estándares de solvencia fijados por la regulación internacional Basilea III.

Las entidades financieras necesitan conocer en profundidad al cliente para identificar compradores potenciales en el corto plazo y afrontar con eficiencia el reto de definir una estrategia de colocación del stock inmobiliario en el mercado de forma rentable. Dicha estrategia contempla ofertas, descuentos y condiciones de crédito favorables para desprenderse de los activos con la máxima presteza, así como nuevos canales de comunicación que faciliten un acceso directo al cliente.

Al tiempo, las entidades crediticias deben adaptarse a los ratios de capital y riesgo mínimos fijados por Basilea III, y dicho portfolio de activos adjudicados suponen un gave obstáculo.

Los retos de una caja de ahorros en el mercado inmobiliarioEl área de marketing y ventas de una caja de ahorros utiliza actualmente Quiterian DDWeb para afrontar tres retos principales en materia de colocación efectiva del stock de inmuebles en 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.

Exceso de stock inmobiliario a raíz de la crisis subprime

Gestión de Activos Inmobiliarios con Quiterian DDWeb

Análisis avanzados y predictivos para diseñar laestrategia de desinversión más rentableQuiterian DDWeb les permite cargar e integrar grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes heterogéneas referentes a las operaciones realizadas, así como los datos históricos asociados, a nivel interno y externo: fichas de bienes, cuentas de clientes, efectos, tasación, información procesal y registral, transmisión de apuntes contables, administración de finca, gastos de tramitaciones, gestión de subasta, posesión y lanzamiento, etc. Como resultado, obtienen una visión global de esta línea de negocio para una gestión eficiente de la cartera de inmuebles, desde su adjudicación hasta su explotación comercial como venta o alquiler.

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Quiterian DDWeb les permitió integrar millones de datos referentes a las operaciones realizadas y los datos históricos asociados

para, mediante técnicas de analítica avanzada y predictiva, definir la estrategia

de desinversión más adecuada

El área de marketing y ventas de una caja de ahorros utiliza Quiterian DDWeb para

conocer en profundidad a su base de clientes, responder a lo no planificado al instante y adaptarse a los requisitos de solvencia

de Basilea III

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Visión 360º del cliente y detección temprana de compradores potenciales

Empleando técnicas de analítica avanzada, identificaron las variables que describen a los compradores de bienes inmuebles con anterioridad y que definen cómo son y cómo no son éstos. Para ello tomaron en cuenta diferentes atributos: edad, sexo, ocupación, nivel de ingresos, estado civil, tipo de vivienda, población, etc. Y trazaron un perfil tipo de cliente con capacidad adquisitiva para asumir la compra de un bien inmueble. El objetivo era conocer qué prospects cumplían o guardaban semejanza con dicho perfil, extrapolándolo a la base actual de clientes y prospects. El resultado obtenido les proporcionaba aquéllos compradores potenciales de activos inmuebles, de entre la base total de clientes y prospects.

Y, aplicando técnicas de análisis predictivo, como el Árbol de Decisión, realizaron una predicción basada en el perfil de los compradores de bienes inmuebles que habían resultado fallidos a causa de impagos, con el fin de analizar con detalle el problema potencial al que se enfrentaban, tomar decisiones correctivas y selectivas y preservar la rentabilidad de sus operaciones.

Del mismo modo, realizaron una predicción para tener una aproximación precisa de las ventas potenciales en base a los clientes potenciales que terminaron comprando bienes inmuebles con anterioridad.

Mayor eficiencia en las campañas de venta y promoción

Gracias a un mayor y más profundo conocimiento del cliente potencial, el área de marketing pudo segmentar con mayor precisión el target adecuado y diseñar campañas de colocación de stock en el mercado de forma personalizada. Como parte de la personalización de campañas, se realizaron también análisis avanzados orientados a conocer el canal de venta más adecuado para impactar al público objetivo segmentado. Y, adicionalmente, se realizó un seguimiento de las campañas en tiempo real (estudios sobre porcentajes de respuesta), con total independencia del departamento de sistemas.

Como resultado, se incrementó la eficiencia de las campañas comerciales y se pudo reducir la cartera inmobiliaria y optimizar el patrimonio.

Tomando como base la cartera de activos y aplicando técnicas de analítica avanzada y Data Mining Visual (Venn, Pareto, Bubble, Mapping, Pivot Table, etc.), llevaron a cabo un minucioso análisis de la cartera de activos para definir la estrategia de desinversión más adecuada. Los usuarios del área de ventas clasificaron los activos en función de su tipología, situación o posibilidades de explotación comercial (suelos, promociones, activos residenciales, 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 entraban en un principio en la planificación, así como concretar la estrategia de desinversión más adecuada para poder determinar con mayor exactitud el momento de reactivar los activos paralizados. Además, los análisis avanzados y predictivos facilitaron sus actuaciones y su intervención inmediata en el tratamiento de los datos y en la explotación de información clave para el fomento de la productividad comercial y el desarrollo de negocio.

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A través de un conocimiento 360º del cliente, el área de marketing llevó a cabo una

segmentación precisa y pudo diseñar campañas personalizadas, incrementando su eficiencia, reduciendo la cartera inmobiliaria y

optimizando el patrimonio

Empleando técnicas de analítica avanzada, identificaron las variables relevantes

que definen a los compradores, trazando un perfil de cliente potencial tipo,

y de este modo extrapolar dichas variables a un target más amplio y emprender acciones

de venta por clonación

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Venta cruzada

Detección y desarrollo de oportunidades de venta cruzada

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1. Detección de oportunidades de venta cruzada2. Identificación de los clientes más rentables3. Identificación del canal más rentable4. Perfil de los clientes más valiosos y segmentación5. Mejor producto a recomendar a cada cliente6. Gestión integral de campañas promocionales ...................................................................................

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1. Detección de oportunidades de venta cruzadaTras 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 producto comunmente vinculado a la cuenta corriente, trataremos de intensificar 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 cuenta corriente nuestra, pero una tarjeta de crédito de otro banco. Este grupo de clientes constituye el target al que dirigiríamos nuestra campaña de venta cruzada.

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.

2. Identificación de los clientes más rentablesSin 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 y valor monetario).

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Gráfico ‘doughnut’. Las cuentas corrientes son el producto más vendido, en contraposición con las tarjetas de crédito y las hipotecas.

Diagrama de Venn. Observamos tres segmentos: clientes con cuentas corrientes, clientes con tarjeta de crédito de nuestra entidad y clientes con tarjeta de crédito de una entidad ajena.

Campo de ingeniería. Un modo de medir el valor o la rentabilidad de un cliente consiste en aplicar herramientas de ingeniería.

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3. Identificación del canal más rentable

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.

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 para impactar a los clientes más valiosos.

4. Perfil de los clientes más valiosos y segmentación avanzadaNo 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 son estos clientes. Algunas de estas variables pueden ser la edad, el tipo 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.

Pivot Table. Cruzamos recencia, frecuencia y valor monetario en una matriz para llevar a cabo un análisis RFM.

Pivot Table en modo gráfico. Analizamos los canales de que disponemos para ver cuál es el más rentable para alcanzar al target; en este caso, el e-mail.

Profile. Identificamos las variables relevantes que mejor definen a los clientes para dibujar un perfil tipo de cliente potencial.

Exportación. Podemos realizar una exportación de la información obtenida y distribuirla a nivel organizacional.

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5. Mejor producto a recomendar a cada clienteLas 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 analizar la propensión al uso de cada producto en función de las variables 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.

Árbol de Decisión. Permite realizar predicciones para, en este caso, analizar la propensión al uso de cada producto en función de las variables relevantes.

Campaign Workflow. Lanzamos la campaña de marketing y realizamos un seguimiento de los resultados en tiempo real.

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....................................Consulta el folleto

Identificar oportunidades de venta cruzada y dirigida

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Case Study

Caso de éxito de cliente:“la Caixa” Quiterian mejora la eficiencia en el negocio de las tarjetas de crédito de “la Caixa” a través del análisis avanzado de su cartera de clientes

La Caja de Ahorros y Pensiones de Barcelona, ”la Caixa”, es el resultado de la fusión, en el año 1990, entre la Caja de Pensiones, fundada en 1904, y la Caja de Barcelona, fundada en 1844. Desde sus inicios, ”la Caixa” se dedicó de forma prioritaria al ahorro familiar y a ofrecer a todos sus clientes un seguro para la vejez, cuando todavía no existía este tipo de prestación social en España.

Así, desde sus orígenes, “la Caixa” se ha caracterizado por un fuerte compromiso social y por una vocación de trabajo a favor del interés general, tanto a través de su actividad financiera como de su Obra Social, que financia y mantiene actividades de carácter social, educativo, cultural y científico.

Esta vocación de servicio se ha mantenido y consolidado a lo largo de todos estos años. Así, “la Caixa” es actualmente la primera caja de ahorros de España y la tercera entidad financiera del país por resultados, y ejerce la actividad bancaria de forma indirecta a través de CaixaBank.

Website: www.lacaixa.esSede central: Barcelona, Cataluña

Sobre “la Caixa” Situación inicial y retosEn España, la crisis económica ha impulsado notablemente el uso de las tarjetas de crédito. Se estima que, debido a la falta de liquidez, la mayoría de consumidores utilizan en la actualidad un 20% más sus tarjetas de crédito para realizar compras cotidianas y para cubrir gastos corrientes.

Ello ha conducido a un cambio en los hábitos de pago y en la cultura financiera de los consumidores. Estos factores se suman a otros muchos, como una mayor competencia, un menor margen, nuevos segmentos de población y nuevos canales de comunicación. En conjunto, estas variables conforman un entorno en que las entidades financieras necesitan dedicar mayores esfuerzos a conocer mejor a sus clientes para aumentar las ventas proactivas y asegurar su fidelidad.

“la Caixa” es actualmente la primera caja de ahorros de España y la tercera entidad financiera del país,

y ejerce la actividad bancaria de forma indirecta a través de CaixaBank

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Quiterian. Whitepaper banca

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Objetivo: Conocimiento 360º del clienteCon el fin de abordar con garantía de éxito sus procesos de negocio en una coyuntura de crisis, las entidades crediticias necesitan obtener un conocimiento más profundo y detallado de sus clientes en la toma de datos, en su explotación y generación de conocimiento, y en la divulgación del conocimiento mismo.

El mercado de las tarjetas de crédito, en todas sus modalidades (crédito, débito, revolving, prepago,...) y para diferentes colectivos, proporciona a las entidades financieras no sólo estimables beneficios, sino también gran cantidad de datos de sus clientes.

Utilizando información de dónde y qué compra cada cliente con su tarjeta, las entidades financieras pueden influir en decisiones sobre el riesgo de ese cliente o proporcionarle nuevos servicios o productos financieros, complementarios o de valor superior.

Quiterian: velocidad, flexibilidad y dinamismo tecnológico al servicio del sector financiero El enorme volumen de datos disponible para las entidades financieras hace necesario contar con una herramienta de explotación y análisis ágil, veloz y eficaz. La plataforma de Data Mining Visual Quiterian DDWeb ha aportado estas capacidades a “la Caixa”; concretamente, aplicadas a tareas tales como:

Seguimiento de campañas en tiempo real: estudios sobre porcentajes de respuesta. Estudio de productos: características de clientes que consumen tarjetas de crédito y

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 en Quiterian para el estudio e identificación de perfiles y pautas de comportamiento de clientes que utilizan este producto. De este modo, pueden disponer de una fotografía clara del impacto de las incidencias, modelos de prevención, modelización, objetivación, cuantificación, etc.

Los beneficiosEntre las principales ventajas de Quiterian DDWeb figuran la velocidad y flexibilidad en el tratamiento de los datos, así como la capacidad de proporcionar un mayor valor al cliente, definir las posibilidades de venta cruzada, emprender acciones de retención de clientes con total fiabilidad y realizar segmentaciones de campañas.

Quiterian ofrece a las empresas financieras la capacidad para optimizar la segmentación y personalización de las campañas de marketing, para reducir el tiempo y la logística en el desarrollo de las promociones y en el análisis de los resultados.

Por su parte, el usuario de negocio interactúa con los datos de forma autónoma, con independencia del departamento de sistemas o de expertos en minería de datos, pudiendo responder a preguntas imprevistas sobre la marcha.

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Con Quiterian DDWeb, los analistas de “la Caixa”

interactúan con los datos de forma autónoma e independiente con respecto al departamento de TI,

respondiendo así a preguntas imprevistas, identificando

oportunidades,... siempre en tiempo real y sin necesidad de

contar con elevados conocimientos técnicos

El mercado de las tarjetas de crédito proporciona a las entidades

financieras estimables beneficios y una gran cantidad de datos

de sus clientes

Utilizando la información de dónde y qué compra cada cliente con su

tarjeta, las entidades pueden influir en decisiones sobre el riesgo de ese

cliente o recomendarle nuevos servicios o productos

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Conclusiones

Quiterian aporta a las organizaciones crediticias - bancos y cajas de ahorro - soluciones específicas de negocio a partir de avanzadas técnicas analíticas y de Data Mining Visual. Para analistas, power users y usuarios de negocio que manejan grandes volúmenes de datos y necesitan realizar sus análisis diarios con plena autonomía. Para captar insights del comportamiento del cliente y de aspectos clave del negocio. Para ganar agilidad en la toma de decisiones 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 a los 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, a partir 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.

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Para ver más Soluciones de Negocio, visite el apartado Soluciones de www.quiterian.com

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Sobre Quiterian

Fundada 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 en crudo al instante, con un servidor muy ligero. Quiterian DDWeb incluye técnicas de Data Mining Visual, analítica avanzada y análisis predictivo, con la particularidad de que por la sencillez e intuitividad de la plataforma, cualquier usuario de negocio puede utilizarla, sin necesidad de ser experto matemático o estadístico, y con total independencia del departamento de TI o del equipo especializado en minería de datos.

Más allá del BI tradicional y predefinido y de las herramientas de visualización orientadas al reporting corporativo y dinámico, Quiterian DDWeb ha sido reconocida en el Cuadrante Mágico de Gartner 2011 por “haber convertido el Data Mining y el Análisis Estadístico en técnicas fáciles de usar y accesibles a todo usuario de negocio”. A partir de dichas técnicas, Quiterian diseña soluciones específicas de negocio a la medida de cada uno de sus clientes, independientemente del 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 Corte Inglés, BBVA, La Caixa, Inversis, Telefonica, Vodafone, Orange, Telepizza, Volkswagen, Travel Club, Bayer, Sanofi, Assistència Sanitària Col•legial) así como algunas de las instituciones públicas más avanzadas (Presidencia del Gobierno, Junta de Andalucía, Generalitat de Catalunya, Generalitat de 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 de influencia mediante acuerdos estratégicos con partners de todo el mundo. Como resultado, la compañía ha fundado la denominada Quiterian Business Partner Network, formada por distri-buidores especializados en BI (VAR-Value Added Reseller), fabricantes centrados en software vertical (ISV-OEMs) y consultores de implantación.

Para más información, visite: www.quiterian.com

[email protected] www.quiterian.com

US HEADQUARTERS - Quiterian Miami2655 LeJeune Road, Suite 810Coral gables, FL 331341-306-442-4890

US SALES OFFICE - Quiterian Los Angeles11601 Wilshire Blvd.5th FloorLos Angeles, CA 90025

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