Programa Futuro Digital – Segmentación

Gran corporación de cajas de crédito y bancos en un país de Centroamérica que brinda asesoría especializada a sus entidades Socias (las cajas y bancos de la corporación). Esta entidad tiene como objetivo fundamental propiciar el desarrollo de un sistema eficiente, solvente y competitivo, dedicado a la prestación de servicios financieros en áreas urbanas y rurales, principalmente a familias de bajos y medianos ingresos, y a las micro, pequeñas y medianas empresas de los diferentes sectores económicos, así como a empleados del sector público, municipal y privado.

Desde la dirección de la compañía, buscando adaptarse a las necesidades y tendencias del mercado, crea el programa Futuro Digital, con el objetivo de liderar la experiencia del cliente en el sistema financiero, cada vez más cercano y ágil, facilitando  el acceso a una oferta de soluciones financieras innovadoras y adaptada a sus necesidades.

Dentro del programa, se plantea la necesidad de definir un Modelo de Segmentación de Clientes que permita a la organización y todas sus entidades socias, un conocimiento cada vez más exhaustivo y profundo del cliente, con el objetivo de poder optimizar su Estrategia de Clientes, mejorando la capacidad de atracción y conversión de nuevos clientes y maximizando el margen del actual, de una manera sistemática, ágil e iterativa (mejora continua).

Para ello los principales retos a superar en la entidad son:

• Detectar segmentos emergentes o segmentos creados en base a nuevos criterios.
• Definir el cliente óptimo mejorando la rentabilidad (Ciclo de Vida).
• Revisión continua de la Propuesta de Valor por Segmento.
• Inputs clave para evolucionar la Estrategia de Marketing Digital hacia mejores ratios de conversión y optimización de costes.

Para poder dar respuesta a esta necesidad, Axis Corporate, realizó el acompañamiento y asesoramiento en la definición del modelo de segmentación de la entidad. Dicho proyecto consistió en:

1. Análisis de la situación actual, de los clientes actuales y datos existentes.

• Identificar los datos de clientes existentes en la organización en la base de datos.
• Comprensión, normalización y limpieza de los datos existentes en la entidad para trabajar el modelo.

2. Definición de la segmentación.

• Elaboración de encuestas para conocer mejor al cliente actual y potencial.
• Tratamiento de los datos obtenidos en las encuestas en base a:
  • Perfil financiero y asegurador: tipología de productos y servicios contratados y definición de la aversión al riesgo e innovación de la persona.
  • Drivers y motivaciones de las categorías: definición de los principales elementos relacionales y motivacionales con las entidades financieras: Productos, precios, atención recibida, red de servicios, etc.
  • Situación financiera actual y pasada del cliente, para definir el churn del mercado.
  • Imagen y posicionamiento de la marca de la entidad vs. Otras marcas competidoras, recogiendo los puntos débiles y fuertes en la percepción del cliente respecto a las entidades.
  • Segmentación motivacional y racional (estratégica), definición de los diferentes segmentos motivacionales en categorías y análisis de los segmentos de negocio en la categoría.

3. Transformación de la segmentación estratégica en táctica

Fase que consiste en implementar la segmentación estratégica dentro del sistema datamart de la entidad mediante:

• La optimización y validación de las segmentaciones a través de la diferenciación de segmentos.
• Perfilado de los segmentos y definición de cada uno de ellos en variables activas y pasivas.

4. Scoring e implementación

Por último, la fase de implementación de una Herramienta de Scoring para la asignación de casos en el datamart e implementación en el sistema de la entidad. Para ello se contrató a un proveedor tecnológico especialista en herramientas cognitivas capaces de aprender de la experiencia.

Este proveedor tecnológico desarrolló la tecnología y programación para poder implementar la lógica definida de segmentación utilizando los datos proporcionados por dicho datamart y llevando a cabo ciclos de validación de los datos, para asegurar la limpieza de datos y la fiabilidad de la segmentación proporcionada por la herramienta.

En cuando dicha tecnología estuvo desarrollada, se hizo un proceso de difusión en toda la entidad para explicar el modelo de segmentación definido y el funcionamiento de la herramienta de soporte a la segmentación, a demás de mostrar el modelo de Data Visualization creado para visualizar los datos del modelo de segmentación de forma fácil y amigable.

• El mercado potencial y universo objeto del estudio, que hace referencia a la población bancarizada mayor de 18 años, únicamente representa un 36% de la población total del país.
• Los productos más contratados por el universo estudiado son: cuenta de ahorro un 66%, Tarjeta de débito un 34%, Cuenta planillera un 27% y remesas familiares un 18%, esto denota un mercado todavía poco maduro en términos financieros con escasa penetración de productos más sofisticados.
• Identificación de un Sistema bancario muy atomizado y desagregado, con demasiados players, más de 17 entidades bancarias distintas, y escasa cuota de mercado de cada uno de ellos debido escasa población bancarizada.
• Definición de 8 segmentos principales en base a correlación entre ocupación, nivel de ingresos, nivel de estudios y generación (edad).
• Desarrollo de la tecnología para la implementación del modelo de segmentación.