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Situación
Las oportunidades a nivel global y la nueva tecnología están revolucionando a la industria de la banca, la creciente competencia y las nuevas expectativas de los clientes hacen que éstos últimos busquen nuevas alternativas en otros bancos con más frecuencia que nunca.
Problema
Banco Espírito Santo (BES) lucha día con día en conservar su cartera de clientes. Sus clientes reducen el número de transacciones que hacen diariamente.
Solución
Con la tecnología de Data Mining de SPSS, BES ha identificado los comportamientos clave de sus clientes los cuales están a punto de cambiarse con la competencia. Jorge Portugal y su equipo estratégico de marketing construyeron un modelo el cual les permitió crear tácticas para retener a los clientes y mantenerlos satisfechos con el servicio prestado.
Resultados
Fundado en 1880, el BES tiene más de un millón de clientes en 586 sucursales en Portugal, 22 en España y otras 32 oficinas en 12 países. El Comité de servicio al cliente le puso como objetivo al Departamento de Mercadotecnia implementar herramientas analíticas y adoptar técnicas para mejorar la relación con los clientes para poder predecir su comportamiento e incrementar su lealtad. Como líder del Departamento de Mercadotecnia, Jorge Portugal deseaba una herramienta de Data Mining para analizar la información acumulada en la base de datos.
La deserción de clientes es una enfermedad crónica en las instituciones financieras. Mantenerse sano requiere de medidas preventivas. Jorge Portugal y su equipo desarrollaron un proceso de Data Mining de 3 pasos para lograr relaciones a largo con sus clientes.
Primero identificaron las diferentes categorías de clientes analizando su comportamiento. Construir modelos detallados y dinámicos que representaran este comportamiento fue el siguiente paso en el proceso analítico. Después de analizar los datos en los modelos construidos, Jorge Portugal desarrolló una estrategia para satisfacer las necesidades de sus clientes y de esta manera evitar que se fueran con la competencia.
Acceso a patrones de comportamiento
Jorge y su equipo en el BES, utilizaron los soluciones de SPSS para realizar el análisis de datos “Nuestro primer paso en este proceso fue darnos cuenta de que no todos los clientes son iguales. Las técnicas de Data Mining nos ayudaron a enfocarnos en la retención de nuestros clientes más importantes y valiosos” Afirma Portugal.
El Departamento de Mercadotecnia obtuvo resultados sobre el comportamiento y satisfacción de los clientes, el análisis tuvo como variables el logotipo de la institución, las transacciones que hacen los clientes, y por último variables demográficas. Con los productos de Data Mining de SPSS, fue más fácil comprender a los clientes. Rápidamente se construyeron redes neurales, árboles de decisión y otros procesos analíticos para monitorear el comportamiento y determinar las acciones a tomar.
Reducir la deserción de clientes
El BES identificó tres categorías en las cuales se dividen los clientes con probabilidad de deserción: deserción por arbitraje, que ocurre cuando el cliente busca mejor desempeño y mejor precio por parte de la institución.
Deserción por producto, ocurre cuando el cliente cambia porque desea mayor prestigio de la marca y por último deserción por necesidades que se da porque los clientes sienten que sus necesidades no son satisfechas.
Al conocer cómo los clientes responden a ciertas ofertas, Jorge Portugal pudo saber cuál es la percepción que tienen los clientes del servicio y los productos. “SPSS nos dio la capacidad de predecir cuándo un cliente está a punto de cambiarse con la competencia”, afirma Portugal. “Ahora podemos reaccionar de manera oportuna para retenerlos”. Con este sistema la deserción se redujo a un 15%; ya que fuimos capaces de mejorar el servicio y cubrir las necesidades del cliente tal y como él esperaba.
Incrementar las ganancias de 10% a 20%
Antes de utilizar SPSS, el BES no era capaz de retener a sus clientes; pero después de identificar las razones por las cuales se cambiaban con la competencia, sus ganancias se incrementaron en un 10%. El BES fue capaz de retener a los clientes más importantes ya que se dedicó a atender de manera especial a los clientes con productos bancarios de largo plazo; hizo un sondeo sobre la satisfacción que tenía sobre el servicio y de esta manera pudo cubrir sus necesidades. Al implementar los procesos de Data Mining, Jorge Portugal diagnosticaron la
situación de la empresa y tomaron las medidas necesaria para evitar la deserción de clientes.
