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Generación de Ofertas Focalizadas para Clientes de Baja Vinculación en una Institución Bancaria

Authors
Publisher
Universidad de Chile
Publication Date
Keywords
  • Ingeniería

Abstract

La tendencia actual de la banca – en el ámbito nacional – se ha puesto como desafío, el aumento del grado de bancarización. Dentro de este contexto, se encuentra BancoEstado, el cual planteó políticas de ventas en segmentos particulares, con el objeto de incrementar la integración de clientes de ahorro al sistema bancario, a través de ofertas multiproductos. De acuerdo con lo anterior, el propósito de esta memoria es generar tales ofertas a segmentos focalizados, para ahorrantes de baja vinculación, haciendo uso de las ventas cruzadas, completando a los clientes de ahorro con productos de crédito, medio de pago y seguros. Para cumplir el objetivo antes mencionado, se recurrió a la metodología KDD, considerada como la metodología estándar de la minería de datos, en conjunto con la investigación de mercados, con el fin de generar modelos de propensión de compra y, de este modo, arraigar la fuerza de ventas en clientes que cumplen perfiles similares en torno a la adquisición de los productos. La metodología antes mencionada, permitió seleccionar, transformar y analizar información, pudiendo crear y evaluar diferentes modelos predictivos (regresión logística, redes neuronales y árboles de decisión), donde se utilizaron diversos procedimientos evaluativos para privilegiar, tanto la robustez de los modelos, como la consistencia con las reglas de negocios. El modelo orientado a los clientes de menores ingresos, fue enriquecido con un estudio de mercado de características causales concluyentes, aplicado en una encuesta telefónica en un grupo reducido de entrevistados, en donde se creó un perfilador que permitió complementar el árbol de decisión de baja precisión, cercana al 2%, con una regla de ejecución de ventas, orientada a los nodos terminales con propensiones poco discriminantes. Paralelamente, en el modelo dirigido a la oferta con ingresos medios, se optó por la conservación del formato de salida del algoritmo C.5, debido a que los indicadores de calidad se encontraban dentro de los límites aceptables (precisión 10% y sensibilidad 89%) . Se consolidó el conocimiento adquirido en el árbol de decisión, detectando - en la oferta emergente - características de compras relacionadas con los saldos de ahorro y - en la oferta potencial - , orientadas a los niveles de ingresos de los clientes, las que mostraban una estructura consistente con respecto a las reglas de negocio que utiliza la institución a nivel de riesgo. Se obtuvo, también, una evaluación económica en caso que el modelo funcione perfectamente, cercana a los $600.000.000 anuales. Por último, se propone la comparación de este modelo con la efectividad real de la fuerza de ventas y su comparación con la propensión de compra entregada por él mismo, en relación con las probabilidades de compra de cada producto por separado.

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