El ciclo de vida del cliente. Un paso previo a la segmentación estratégica en el sector bancario

Una segmentación de clientes es una pieza básica para enriquecer y formar un punto de partida sólido para crear análisis a posteriori. La idea de la segmentación es buena en sí, siempre que se escojan las variables adecuadas y unos segmentos realmente discriminantes. Pero como todo en estadística, la correcta elección de las variables no implica tener el 100% de la información recogida, ni la posibilidad de recoger todos los comportamientos intrínsecos de cada segmento.

Con esta ideología creo ciegamente en que una segmentación masiva sólo permite llegar hasta una capa superficial de la realidad, y en muchos casos no recoge el verdadero comportamiento del cliente tipo de cada segmento debido a que la propia segmentación tiene que hacer el esfuerzo de separar clientes que nosotros mismos sabemos de antemano que ya son heterogéneos.

Así pues, nace la idea del filtraje anterior a una segmentación masiva y más concretamente en mi sector, el bancario, seria utilizar el ciclo de vida del cliente como segmentación estratégica de clientes a priori antes de la segmentación estadística. Varios artículos publicados ya recogen esta ideología como herramienta a tener en cuenta al segmentar una base de datos de cliente. Y el sentido común nos dice que un cliente sénior no tiene las mismas necesidades que uno joven.

Introducir el conocimiento teórico que se conoce del sector nos permite incrementar nuestra potencialidad de estimación de nuestros futuros modelos de propensión, valor del cliente, potencial del cliente,… simplemente escogiendo como muestreo los clientes correctos. La consecuencia directa es que no conseguimos segmentos 100% independientes ya que al tratar la edad como corte inicial podremos encontrar perfiles idénticos para diferentes tramos de edad. Ahora bien esto nos servirá para ver como el segmento del tramo de edad anterior puede evolucionar en un futuro próximo. No hay mal que por bien no venga.

Tener este tipo de segmentación permite calcular modelos de propensión dirigidos para cada segmento y pudiendo saber para cada uno el comportamiento promedio a partir del cual poder determinar qué clientes son los óptimos. Análogamente se podría aplicar esta ideología al valor del cliente, a las sendas de abandono, siempre teniendo como referencia la segmentación, dando un valor añadido a todas estas técnicas.

Mi experiencia en estadística no se remite únicamente al sector bancario, así pues en el mundo de la consultoría he visto esta aplicación al crear tipologías de cliente (separando previamente por nacionalidad del cliente), en el mundo de estudios de mercado separando por la aceptación a un determinado producto. Dependiendo del sector en que nos movamos el conocimiento de este nos llevará a hacer un tipo de consideraciones previas u otras.

Espero que está reflexión en voz alta le sirva a alguien para poder tener otra visión de la segmentación, herramienta que me parece clave en el business intelligence.

El ciclo de vida del cliente. Un paso previo a la segmentación estratégica en el sector bancario was last modified: julio 15th, 2015 by Jordi Vidal
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Jordi Vidal

Licenciado en estadística, llevo más de 7 años en el mundo de la estadística pasando por muchas de sus vertientes, investigación de mercados, bioestadística, consultoría especializada en data mining. Creo en la estadística y en su utilidad, y opino que aún nos queda mucho por crecer y evolucionar a nivel de integración estadística dentro la sociedad en este país respecto a los países punteros.

3 thoughts on “El ciclo de vida del cliente. Un paso previo a la segmentación estratégica en el sector bancario

  1. Pues efectivamente Jordi, me parece muy correcto utilizar la información experta que ya de antemano tenemos para mejorar las técnicas de segmentación, y es que no debemos olvidar que la estadística como todo en la vida no es una cuestión de axiomas o purismo, sino de la utilidad que nos pueda dar.

    Capi # 9

  2. Excelente artículo de un profesional de primera. Un auténtico “pata negra” del customer intelligence.

    Sin duda, la experiencia y el conocimiento del negocio del Data Miner o del analista es una pieza clave, vertebral de cualquier estudio, algo que siempre debe ser tenido en cuenta y que siempre suma para tener un resultado orientado a las necesidades reales del usuario final.

    Un abrazo crak!

    JP

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