La rentabilidad económica y financiera de muchas entidades del sector Banca podría mejorar significativamente gracias a los datos. El escenario actual de sus operaciones convierte en un reto diario la consecución de beneficios, lo mismo sucede con su objetivo de aumentar ingresos. Las bajas tasas de interés, los mayores requerimientos de capital y los gastos asociados a determinados segmentos de clientes aumentan la presión sobre la rentabilidad bancaria.
Una forma efectiva para las entidades bancarias de responder a estos desafíos y mejorar su rentabilidad económica y financiera es mediante el uso de datos de los clientes y la aplicación de técnicas de análisis predictivo. Un estudio realizado por Aberdeen demuestra que los bancos y otras compañías de servicios financieros que utilizan modelos predictivos han conseguido:
Aumentar sus nuevos prospectos de clientes en un diez por ciento.
Lograr una ganancia del ciento sesenta y siete por ciento en ventas cruzadas y ventas adicionales, en comparación con las empresas que no habían aplicado técnicas de predictive analytics.
¿Cómo han logrado estos resultados? Siguiendo los siguientes pasos:
1. Identificación. El primer paso es identificar a los clientes actuales y potenciales que tienen más probabilidades de generar relaciones rentables para el banco. Una forma de aumentar los márgenes es mediante la identificación de oportunidades para vender productos a los segmentos de clientes que ofrecen el mayor potencial de rentabilidad económica y financiera.
2. Análisis. A la vista de los datos de los clientes hay que determinar aquellos productos que éstos son más propensos a comprar, así como el beneficio potencial que implican. Para ello, se analizarán:
Datos relativos a los productos consumidos por los clientes.
Datos demográficos de los consumidores.
Datos del perfil de cada cliente, como el nivel de ingresos de la unidad familiar o propiedades, por ejemplo.
3. Establecimiento de prioridades. Con la información obtenida, se puede comenzar a dar prioridad a los prospectos que tienen más probabilidades de convertirse en clientes, en base a la similitud de sus perfiles con los consumidores actuales de la entidad.
4. Exportación del conocimiento a otras áreas de negocio. El conocimiento alcanzado, la fuente de la rentabilidad económica y financiera, hace crecer as oportunidades del negocio si se aplica en distintas áreas a lo largo y ancho de la organización. El Departamento Comercial o el de gestión de quejas y reclamaciones son dos buenos ejemplos del valor de esta iniciativa.
Los datos así trabajados ofrecen una perspectiva que, en la práctica, ayuda a, por ejemplo:
Identificar las mejores ofertas.
Descubrir qué canales son más propensos a fomentar la conversión de los prospectos y aumentar la rentabilidad económica y financiera de la entidad.
Determinar el nivel de precios óptimo para ciertos productos con clientes individuales.
Establecer los puntos de varianza en precio que los clientes actuales han estado dispuestos a aceptar.
Conocer la tarifa máxima que los clientes son propensos a aceptar en función del tipo de producto o servicio.
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