El análisis de datos ayuda a los equipos de marketing y ventas a lograr un mejor rendimiento. Te presentamos 4 casos de usos del análisis de datos enfocados en la industria bancaria.
1. Segmentación
La segmentación es el caso de uso de análisis básico para la inteligencia empresarial. Hace una visibilidad más clara para la vista del cliente. El equipo de marketing puede beneficiarse del comportamiento en profundidad de cada segmento de clientes. Además, pueden realizar un seguimiento de los cambios de comportamiento de sus clientes una vez transcurrido el tiempo.
La segmentación se puede derivar de varios métodos y muchas vistas de la dimensión de datos. Las dimensiones básicas podrían ser demográficas, actividad de uso, geolocalización, psicología, etc. Podemos combinar todas las dimensiones de la segmentación para hacer una segmentación multidimensional compleja.
Con lo anterior el equipo de marketing puede pensar la mejor estrategia para atraer a un nuevo cliente o en la siguiente acción que debe proporcionar al cliente actual para mantener o mejorar las métricas de rendimiento.
2. Modelo de propensión
El modelo de Data Science de referencia para el equipo de ventas es el modelo de propensión.
El modelo de propensión es el modelo que intenta predecir el cliente que tiene la intención o probabilidad de comprar el producto específico.
El beneficio de esto es reducir el tamaño del cliente al que se va a llegar. Los análisis ayudan a seleccionar el cliente objetivo que tiene un alto potencial para tomar el producto, de modo que el equipo de ventas pueda dedicar tiempo y esfuerzo a convencer a las personas interesadas. Además, el modelo se puede actualizar desde el modelo de propensión a ser un modelo de mejora si necesita un cliente objetivo más eficaz.
Esto ahorra mucho tiempo y aumenta drásticamente los ingresos y la tasa de conversión de la campaña. El beneficio se puede medir haciendo una prueba A/B y comparando los ingresos generados o la tasa de conversión entre los grupos.
3. Predicción del poder adquisitivo
Una vez que obtenemos los clientes objetivo del modelo de propensión, podemos mejorar la calidad del cliente potencial agregando dimensiones útiles, como el poder adquisitivo de cada cliente.
El poder adquisitivo es cuánto tomará el cliente del producto. Por ejemplo, si el cliente desea comprar un seguro de vida, ¿cuál es la propuesta adecuada que el equipo de ventas deben ofrecerle? El objetivo del modelo aquí es la cantidad de dinero que cada cliente gasta en el producto. Las características pueden ser cualquier cosa que tenga, pero la más importante son las características de comportamiento financiero.
El beneficio de este caso de uso de análisis es que mejora la métrica de ingresos directamente seleccionando solo a aquellos que tienen la oportunidad de comprar un producto.
4. Recomendación de nuevo producto
El análisis de datos puede ayudar a clasificar el producto preferido de cada cliente y presentarlo al equipo de ventas para crear un guión de venta fluido para varios productos de manera proactiva. La técnica que se puede utilizar aquí es el modelo de clasificación o modelo de clasificación multiclase. Depende de los datos que tenga, si solo tiene los datos de la transacción o los datos de clasificación.
