Geosmart banca y servicios financieros es una solución vertical, preparada para los análisis más habituales, sobre la cual personalizamos el sistema a la medida de las necesidades de cada entidad. El concepto fundamental es integrar los datos de negocio (las bases de datos internas) con los de mercado potencial (los mapas y datos sociodemográficos, económicos, demanda), analizarlos conjuntamente y tomar decisiones que puedan tener alguna componente geográfica.

Lo innovador del plantemiento radica en que el análisis espacial es un proceso de análisis más de los propios de la herramienta de business intelligence: selección de indicadores, creación de gráficos, cuadros de mando, aplicación de filtros… con la mayor sencillez y facilidad de uso para usuarios de negocio de diversos perfiles.

A continuación podemos ver cómo esta solución permite optimizar procesos de decisión concretos en el marketing bancario, principalmente en un enfoque de retail:

 Cuadro de mando de oficinas

La pantalla inicial presenta indicadores de oficinas tipo real vs objetivos, para total de oficinas, tipología de tamaño, antigüedad, especialización, dirección regional, o por supuesto selecciones de oficinas concretas hechas manualmente.

Visualización de indicadores de clientes reales y potenciales

Mapas temáticos de datos internos -presencia de clientes, penetración, cifra de negocio por actividad, tipología de clientes- y datos externos -clientes potenciales por nivel de renta, tipo de barrio, potencial de demanda de productos financieros, inmigrantes…-. Visualmente permiten explorar relación entre red de oficinas, negocio real y potencial, identificando oportunidades y áreas de mejora.

Geosmart banca, penetración de clientes por sección censal

indicadores externos, presencia 3ª edad por sección censal

indicadores externos, renta media por hogar y locales

Añadiendo a los datos anteriores la red de oficinas de entidades competidoras, tenemos el escenario completo para interpretar el negocio real -en términos de clientes y oficinas- en función de las oportunidades -clientes potenciales- y amenazas -presencia de competencia-.

indicadores externos, presencia de competencia

Creación de áreas de influencia de las oficinas

Con un simple botón obtenemos las áreas de influencia en torno a la red de oficinas (propia en este caso, igualmente podría ser la red de una entidad competidora). Las áreas de influencia son parametrizables en:

• método de cálculo: circulares,tiempo máximo de desplazamiento (drivetime)
• alcance: distancia en metros deseada, o tiempo de desplazamiento
• método de selección de clientes: secciones censales, códigos postales, portales, parcelas catastrales

Cada uno de estos métodos presenta ventajas e inconvenientes, siendo unos más precisos que otros. Además de poder seleccionarlo el propio usuario, en la fase de diseño colaboramos, aconsejamos y ayudamos a la entidad a decidir qué tipos de área de influencia le interesa utilizar para los diferentes procesos de negocio.

A continuación presentamos un ejemplo sencillo de selección de zonas para la realización de una acción comercial por canal directo (telemarketing, emailing, mailing, buzoneo). Seleccionamos las secciones censales a 300 metros de nuestra red de oficinas, mediante áreas de influencia, que podemos además modificar manualmente una vez calculadas (revisar zonas que añadir o quitar):

selección de secciones censales en áreas de influencia de oficinas

Selección de áreas, análisis de datos internos y lanzamiento de acción

Ahora nos puede interesar quedarnos solo con aquellas secciones con alto potencial de demanda de planes de pensiones, estimado por nuestro modelo predictivo microtarget®. Con un clic sobre la propia leyenda aplicamos este filtro, y ya solo vemos secciones cercanas a las oficinas con alto  potencial de demanda de planes de pensiones.

selección de secciones censales por áreas de influencia y filtro por indicador

Las zonas seleccionadas actúan como filtro del cuadro de mando, permitiendo ver el comportamiento de otros indicadores internos o externos en ellas. Podríamos chequear la penetración de clientes, el volumen de negocio de planes de pensiones, o consultar las acciones realizadas a los clientes residentes en estas áreas.

indicadores en cuadro demando filtrados por mapa

De nuevo podríamos volver al mapa, añadir o quitar zonas, analizar los datos resultantes -potencial de demanda, cobertura de clientes actuales, cifra de negocio afectada en la zona…- y seguir los cambios en las selecciones -por  ejemplo, número de viviendas a buzonear-.

Exportación de selecciones para ejecutar la acción

Una vez definida una selección para una acción, contamos con funciones de exportación a formatos estándar:

• MS excel para las tablas
• google earth/google maps para los mapas

exportación a google earth imagen excel

Todos los resultados son distribuibles, tanto dentro de la entidad, como para la  ejecución de una campaña -por ejemplo, secciones censales a buzonear, listado de códigos de cliente a contactar por email-.

Espero que os haya resultado interesante. Para un próximo post dejaremos análisis más complejos que el sistema permite, como la capilaridad de red, cobertura geográfica de la misma, análisis de escenarios de expansión -apertura de oficinas- y retracción -cierre de oficinas-, afectación a los clientes existentes y reasignación de cartera.

Si tenéis cualquier duda, sugerencia, crítica y por supuesto si os interesa ver una demo en profundidad, comentad o contactadnos. Estaremos encantados.

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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 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 que 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.

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En esta entrada me propongo presentaros una metodología de racionalización de la red de oficinas. Y no es sólo un eufemismo de cierre, puesto que el método supone más bien una hoja de ruta para conocer la rentabilidad real de cada oficina, su potencial de negocio y las oportunidades de crecimiento que se le presentan, de cara a optimizar su rendimiento.

El objetivo de este análisis es recomendar, para cada oficina, una de estas cuatro estrategias:

• Especialización en segmentos estratégicos o emergentes, como empresas, inmigrantes, seniors…
• Diversificación del negocio en la oficina, con nuevos bienes y servicios no bancarios
• Reducción de los recursos asignados a la oficina, con menos personal u horarios de apertura reducidos
• O, la opción más drástica y en ocasiones la única rentable: el cierre de aquellas oficinas que no son rentables y difícilmente lo serán

La selección de oficinas no rentables

Las técnicas geoestadísticas nos permiten analizar conjuntamente el negocio real de una oficina y su negocio potencial. El negocio actual lo conocemos directamente. Asignando coordenadas geográficas a las oficinas, competencia, clientes actuales y clientes potenciales, estimamos el negocio potencial, en función de:

• demanda en el área de influencia: residencial, transeúntes y empresas
• presión competitiva por entidad y fecha de apertura
• capilaridad y canibalización; el caso extremo de autocompetencia se da en la red resultante de una fusión de entidades

Comparando el negocio real con el potencial podemos discernir entre dos tipos de oficinas que no funcionan:

• Oficinas rentabilizables. Serían aquéllas que presentan un potencial alto, bien global, bien de nicho –inmigrantes, seniors, banca privada…-. En estos casos, la decisión irá por la línea de la especialización, unida a una comunicación segmentada en el área de influencia
• Oficinas irrecuperables. Son aquéllas en que, por falta de negocio real, potencial, alta competencia… se concluye que no es posible alcanzar el umbral de rentabilidad, por lo que se aconseja su cierre

Dado que la estimación correcta de la demanda es crítica, en Unica 360 hemos desarrollado microtarget, una serie de modelos estadísticos que predicen la demanda para diversos productos financieros. En el gráfico vemos, como ejemplo, la probabilidad de demanda de planes de pensión en el entorno de una sucursal en Paterna.

El diagrama siguiente muestra cómo, para oficinas con escaso negocio real pero suficiente potencial, se deciden estrategias de supervivencia. Con aquellas oficinas de escaso potencial, se elabora  un listado inicial, sobre el que la entidad decidirá en función del potencial y otras variables.

Plan de acción y reasignación de clientes.

A partir del análisis anterior, definimos un plan de acción para cada tipo de oficina detectado. Así, podríamos decidir una campaña de poming y street marketing enfocada a planes de pensiones en determinadas áreas en torno a ciertas oficinas con alto potencial, mientras que en oficinas con alta presencia de inmigrantes implantamos material plv específico…

Son ejemplos muy sencillos, la idea es que para cada oficina y cada microzona podemos aplicar la combinación ideal de producto, oferta y canal de comunicación, en función de las necesidades de los clientes.

En los casos de cierre o especialización drástica de la oficina, será necesario reasignar nueva oficina a los clientes actuales y potenciales, de la manera siguiente:

• Reasignación de oficina. A cada cliente se asigna una nueva oficina, en principio la más cercana a su domicilio, aunque puede refinarse el criterio en función del histórico de operaciones.
• Nuevas áreas de influencia recalculadas para la nueva situación, con menos sucursales en la red. Así, también los clientes potenciales son asignados a la nueva oficina de referencia.
• Comunicación a clientes y potenciales. Se comunica por mailing o emailing a clientes actuales, personalizado con el mapa de situación de la nueva oficina. A menudo se refuerza con telemarketing para los mejores clientes. Para los potenciales lo habitual es un plan polietápico con buzoneo selectivo que genere tráfico a la sucursal, por ejemplo.

El proceso de reasignación de clientes lo realizamos de modo óptimo usando las más avanzadas técnicas geo-estadísticas, principalmente modelos de gravedad de Huff y modelos multicriterio.

Medición de resultados y optimización

Al haber usado técnicas estadísticas estandarizadas para las diferentes oficinas podemos seguir los resultados de las decisiones tomadas y comparar diferentes opciones.

• Migración de clientes a las nuevas oficinas asignadas
• Evolución del negocio en las oficinas receptoras de los clientes
• Penetración en su nicho de las oficinas especializadas en segmentos
• Análisis de cobertura de clientes y penetración por microzona tras la reordenación de la red comercial

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