Nuestro principal objetivo es ayudarte a desarrollar tus capacidades analíticas a través de nuestros servicios focalizados según las necesidades de tu organización.
CALA Analytics, una compañía con más de 30 años de trayectoria en Latinoamérica, ayudándolos a analizar, procesar, transformar y toma de decisiones a través de la analítica avanzada.
Hacemos que la analítica suceda.
En CALA Analytics, aprovechamos las herramientas IBM SPSS para llevar el análisis de datos a un nuevo nivel. Explora patrones, tendencias y realiza pronósticos precisos.
Banco de Crédito del Perú usa analítica avanzada
Sector Financiero
Profundizar los análisis sobre el consumidor y generar valor para brindar mejores experiencias.
Unir la información de los estudios del consumidor con los datos de negocio, a través de IBM SPSS Statistics y crear segmentaciones de los consumidores para generar propuestas de valor compatibles con las necesidades de los clientes.
Banco de Crédito del Perú cuenta con más de 6 millones de clientes, esto representa un reto a la hora de brindar una experiencia de marca única. Además, a nivel interno, comunicar la importancia de mejorar la experiencia del cliente se volvió algo cada vez más relevante. Esto los motivó a buscar herramientas que les permitieran aprovechar sus datos, profundizar sus análisis y generar valor para su compañía.
Decidieron unir la información de los múltiples estudios de mercado que desarrollan en el área de conocimiento del consumidor, con los datos de negocio. Para esto adquirieron IBM SPSS Statistics, una poderosa herramienta que les dio la posibilidad de trabajar con ambos universos de información.
“He probado con otros paquetes estadísticos, pero la ventaja de IBM SPSS Statistics es que una persona que no está familiarizada con un entorno de programación puede trabajar fácilmente, pues la herramienta ofrece un entorno amigable e intuitivo. Esto es clave para nuestro equipo, ya que es multidisciplinario”, comenta Hilario Chong Shing, jefe de conocimiento del consumidor.
De esta forma, unieron variables cualitativas sobre la experiencia de los clientes con el banco, obtenidas a partir de los estudios de mercado, como: preferencia de canales de atención, experiencia con los productos, evaluación de los productos y experiencia postventa, con la información de negocio, como: canales de atención, cantidad de transacciones, tenencia de productos, SOW, antigüedad y rentabilidad por cada cliente. Esto fue el insumo para realizar una segmentación de mercados a través de la técnica Two-step Cluster Analysis para conocer más a sus clientes.
Estos pasos les permitieron obtener la información necesaria para generar propuestas de valor compatibles con las necesidades de cada tipo de cliente. Asimismo, la solución les brindó la posibilidad de trabajar con grandes volúmenes de datos, generar análisis más profundos y complejos que con hojas de cálculo, obtener un valor agregado a los análisis del comportamiento del consumidor e identificar la importancia de trabajar en pro de la experiencia del cliente.
Asimismo, pueden medir el impacto real de sus acciones. A partir de los análisis hallaron que un cliente satisfecho puede realizar hasta 90% más transacciones, tener entre 1 y 2 productos más, tener hasta 30% más de su SOW de deuda y ser hasta 5 veces más rentable.
Estas cifras han ayudado a que más unidades del banco se sumen a la tarea de mejorar el conocimiento del cliente para brindarles una mejor experiencia. De esta manera, en los últimos 4 años la demanda de estudios de mercado sobre los consumidores se han incrementado en un 40%. Ahora, el banco trabaja en realizar análisis enfocados a procesos específicos de construcción de nuevos indicadores y variables, así como nuevas segmentaciones para mejorar constantemente la experiencia de sus clientes.
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