Analítica avanzada para optimizar procesos financieros en el BCP

La analítica avanzada es fundamental para optimizar procesos financieros en el Banco de Crédito del Perú (BCP). Con más de 6 millones de clientes, el banco enfrentaba el reto de mejorar la experiencia del usuario y potenciar su gestión interna a través de análisis de datos profundos y precisos.

El desafío: mejorar la experiencia del cliente con análisis avanzado

Para transformar la experiencia del cliente, el BCP decidió aprovechar al máximo el potencial de sus datos. En consecuencia, el área de Conocimiento del Consumidor buscó herramientas que permitieran profundizar en los análisis y generar valor real a partir de la información existente.

IBM SPSS Statistics: herramienta para análisis estadístico avanzado

Como resultado, el banco implementó IBM SPSS Statistics, una solución que facilita la analítica avanzada. Hilario Chong Shing, jefe de Conocimiento del Consumidor, comenta:

“He probado otros paquetes estadísticos; sin embargo, la ventaja de IBM SPSS Statistics es que cualquier persona, incluso sin experiencia en programación, puede usarla fácilmente gracias a su entorno amigable e intuitivo. Esto es clave para nuestro equipo multidisciplinario.”

Segmentación eficiente gracias a la analítica avanzada

El BCP integró variables cualitativas, como la experiencia con productos y la preferencia de canales, junto con datos de negocio, incluyendo número de transacciones y rentabilidad. Así, aplicaron la técnica Two-Step Cluster Analysis, logrando una segmentación más precisa y útil.

Resultados concretos en procesos financieros

Gracias a esta estrategia de analítica avanzada, el banco identificó grupos específicos de clientes y creó propuestas alineadas con sus necesidades reales. Entre los beneficios, destacaron:

• Clientes satisfechos realizan hasta un 90% más de transacciones.

• Incremento de hasta dos productos adicionales por cliente.

• Aumento del 30% en la participación de cartera (SOW).

• Rentabilidad hasta cinco veces mayor en comparación con el cliente promedio.

Expansión del uso de análisis de datos en el BCP

Estos resultados impulsaron a más áreas del banco a adoptar soluciones de análisis estadístico avanzado. En los últimos cuatro años, la demanda de estudios sobre consumidores creció un 40%. Actualmente, el enfoque se extiende hacia nuevos indicadores, análisis específicos y segmentaciones dinámicas.

Conclusión: analítica avanzada como motor de transformación financiera

En definitiva, la analítica avanzada permitió al BCP comprender mejor a sus clientes y mejorar la rentabilidad y eficiencia de sus procesos financieros. Esta estrategia continúa evolucionando, posicionándose como un pilar clave en su modelo de negocio.

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