Cómo un banco privado mediano ganó USD 2.4 Mn dirigiendo sus ofertas por segmento, no por producto

01De un vistazo

02El reto

Hacíamos marketing a nuestros 2,1 millones de clientes particulares en tres grandes grupos: asalariados, autónomos y personas mayores. Cada campaña iba a todo el grupo, así que las tasas de respuesta eran bajas y los clientes se cansaban de ofertas que no encajaban con ellos. Los equipos de las sucursales tenían sus propias ideas sobre a quién llamar, pero ningún dato que las respaldara. Mientras tanto, los clientes con margen para más productos los contrataban en otra parte, y las cuentas inactivas no dejaban de aumentar. Necesitábamos saber quiénes eran realmente nuestros clientes y qué era probable que contratara cada grupo a continuación.

03Qué hicimos

Reunimos tres años de datos de cuentas, transacciones, productos y campañas en ALTeX Hub, dentro del propio entorno del banco, con los datos personales enmascarados. Nuestros científicos de datos crearon segmentos de comportamiento a partir de cómo los clientes ganan, ahorran y gastan realmente, y después entrenaron modelos de propensión para los seis productos más importantes. Probamos los segmentos con los equipos de sucursales y de producto antes del lanzamiento y establecimos grupos de control para poder medir cada campaña. Dos científicos de datos, un ingeniero de datos y un analista bancario trabajaron con el equipo de marketing durante diez semanas. Las primeras campañas segmentadas se lanzaron en la sexta semana, y los modelos se actualizan ahora cada mes.

04Qué encontramos

05El resultado

• USD 2.4 Mn ganados
• Primeras campañas segmentadas en marcha en 6 semanas
• El 100% de 2,1 millones de clientes particulares segmentados, frente a 3 grandes grupos antes

06En sus palabras

07Próximos pasos

El banco actualiza ahora sus segmentos cada mes y nos ha pedido que modelemos los precios de su cartera de tarjetas de crédito.