Banco Santander: Inteligencia Comercial al servicio de la venta de seguros
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Danilo Stigliano, Gerente de Inteligencia Comercial de Banco Santander. Adolfo Kvitca, Director de Desarrollo de Negocios de SPSS Argentina. Presentación en el 4º Encuentro AMBA Banca y Seguros
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- 3. Inteligencia Comercial al servicio de la Venta de Seguros Mayo 2013 Adolfo Kvitca Director Soluciones Predictivas SPSS Argentina SA
- 4. Caso Hipotetico: Venta de Seguros Problema Analisis Puesta en Produccion Monitoreo
- 5. Campaña Mayo 2010 Gerente Comercial: “La rentabilidad de la venta de seguros a nuestra cartera es muy importante… sin embargo, con esto ratios de venta la venta uno a uno no es rentable… ¿que podemos hacer para mejorar?
- 6. ¿Que podemos hacer para mejorar? Problema Analisis Puesta en Produccion Monitoreo Gerente Comercial: “La rentabilidad de la venta de seguros a nuestra cartera es muy importante… sin embargo, con esto ratios de venta la venta uno a uno no es rentable… ¿que podemos hacer para mejorar? Analista de Negocio: “Deberiamos poder identificar que seguro ofrecer a cada cliente y determinar cual es el canal mas adecuado para hacerlo”
- 7. SPSS MODELER
- 8. ¿Como lo llevamos a la practica? Problema Analisis Puesta en Produccion Monitoreo Gerente Comercial: “La rentabilidad de la venta de seguros a nuestra cartera es muy importante… sin embargo, con esto ratios de venta la venta uno a uno no es rentable… ¿que podemos hacer para mejorar? Analista de Negocio: “Deberiamos poder identificar que seguro ofrecer a cada cliente y determinar cual es el canal mas adecuado para hacerlo”
- 10. ¡Veamos los Resultados! Problema Analisis Puesta en Produccion Monitoreo Gerente Comercial: “La rentabilidad de la venta de seguros a nuestra cartera es muy importante… sin embargo, con esto ratios de venta la venta uno a uno no es rentable… ¿que podemos hacer para mejorar? Analista de Negocio: “Deberiamos poder identificar que seguro ofrecer a cada cliente y determinar cual es el canal mas adecuado para hacerlo” Gerente Comercial: “Bravo! Nuestras ventas se han incrementado un 50%!”
- 11. Monitoreo
- 13. No vamos predecir un evento, sino que vamos a calcular la probabilidad que ese evento ocurra. ¿Qué es un modelo predictivo? No existe garantía de cuál será el resultado para un caso en particular. La probabilidad se aplica un conjunto de casos DATA MINING
- 14. Bajo Valor Unitario Alto Valor unitario Segmentar Vs Data Mining >3500 >2000 <2000 >15000 >5000 <5000 Perez Ingresos > 5000 Aguirre Ingresos > 5000 En alguna medida,segmentar es hacer Data Mining TC revolving TC transactor Edad 25 Edad 35 Prestamo
- 15. • Permite analizar cientos de características al mismo tiempo • Analiza automáticamente la correlación de las variables • Permite segmentación difusas, tiene en cuenta todos los aspectos al mismo tiempo • Permite estimar la probabilidad (Score) de un evento futuro Vivienda Edad Antigüedad en el empleo Data Mining
- 16. Valorparaelnegocio Tiempo ¿Qué le ofrecemos, a que precio, por que canal? Optimización de Estrategias ¿Qué clientes están por comprar? Data mining ¿Cuántos productos vendimos? Query & Reporting Evolución del Análisis OLAP ¿De qué tipo, en que lugar? Descriptivo (pasado) Predictivo (futuro) Predictive Analytics Business Intelligence
- 17. Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Mayo 2013 INTELIGENCIA COMERCIAL AL SERVICIO DE LA VENTA DE SEGUROS Danilo Stigliano Inteligencia Comercial Banco Santander Río SA dstigliano@santanderrio.com.ar
- 18. El Problema 18 La variedad de ofertas de productos que tiene un banco para ofrecer a sus clientes es tal, que la elección de que producto ofrecer es crítica. Siempre que se ofrezca el seguro al Cliente adecuado, en el momento correcto, con la oferta apropiada y por el mejor canal de contacto… --- mejoramos los resultados.
- 20. La solución Generar una estrategia de ventas multicanal. Para lo cual se necesita de modelos predictivos, para cada producto de seguros, que nos ordene la probabilidad de éxito dependiendo del cuando, la oferta y el canal por donde se relaciona. Se calcula mensualmente para todos los clientes del Banco, tanto los que tienen productos activos como los que sólo tienen productos pasivos.
- 21. Problemática de seguos En los servicios y productos ofrecidos por el Banco, los seguros si bien son importantes, pero están en un segundo nivel a la hora de priorizar el producto a ofertar a determinado cliente desde el punto de vista de la estrategia comercial.
- 22. La solución a dicha problemática Desarrollar procesos de Venta Multicanal. Contar ofertas de seguros por canales electrónicos. Conocer cuando la oferta de un seguro va a tener mas éxito que otro producto. Hacerlo jugar como un elemento vinculador en la relación con los Clientes. Siempre tener un opción de seguros para la venta de segundo producto o de producto alternativo.
- 23. Resultados Tres pilares claves: 23 • El modelo nos permite ejecutar acciones diferenciales en subgrupos de la población total de acuerdo a las tasas de respuesta de cada cliente a cada producto en cada canal Sin Modelo Con Modelo 1. Datos (disponibilidad y tratamiento) 2. Conocimiento de las Técnicas de Data Mining 3. Conocimiento del Negocio
- 24. 24 Resultado de la implementación Prestamos Hipotecario PENUMPER Paquetes_TeleMkt Paquetes_Fuerza_Ventas Paquetes_Sucursal PH_Sucursal 6332 48 1 30 11 16047 183 33 190 169 Paquetes PrestPersPreacor_TeleMkt PrestPersPreacor_Super_Linea PrestPersPreacor_Internet Seg_Auto_TeleMkt Seg_Auto_Suc 53 48 20 1 17 219 375 3884 4 41 Prestamos personales preacordados Seguro de Auto Tarj_Fza_Ventas Tarj_TeleMkt Tarj_Suc PF_Centro_Int_Invers PF_Internet PF_Suc 2 30 28 35 6 8628 4 10 19 148 1374 83 Tarjeta Plazo Fijo Seg_Hogar_Sucursal Seg_Hogar_TeleMkt Seg_AP_TeleMkt Seg_AP_Suc Seg_Fraude_ATM Seg_Fraude_TeleMkt Seg_Fraude_Suc 80 43 100 45 1 7 1 147 121 58 12 1 15 1 Seguro Hogar Seguro Accidentes Personales Seguro Fraude Otros seguros Seg_Vida_TeleMkt Seg_Vida_Suc Seg_Otros_Otros Seg_Desemp_Suc Seg_Desemp_Otros 1 1 15 1 1 93 72 175 8 3 Seguro de desempleoSeguro de vida SC1_TeleMkt SC1_Suc 1 14 2 31 Super Cuenta 1
- 25. 25 Resultado de la implementación Prestamos Hipotecario PENUMPER Paquetes_TeleMkt Paquetes_Fuerza_Ventas Paquetes_Sucursal PH_Sucursal 32307 162 28 149 20 35296 177 40 186 2 Paquetes PrestPersPreacor_TeleMkt PrestPersPreacor_Super_Linea PrestPersPreacor_Internet Seg_Auto_TeleMkt Seg_Auto_Suc 729 1129 3373 9 17 319 500 4685 9 17 Prestamos personales preacordados Seguro de Auto Otros seguros Seg_Vida_TeleMkt Seg_Vida_Suc Seg_Otros_Otros Seg_Desemp_Suc Seg_Desemp_Otros 17 4 74 1 19 7 3 187 4 63 Seguro de desempleoSeguro de vida Seg_Hogar_Sucursal Seg_Hogar_TeleMkt Seg_AP_TeleMkt Seg_AP_Suc Seg_Fraude_ATM Seg_Fraude_TeleMkt Seg_Fraude_Suc 50 87 132 22 1 21 1 58 46 61 27 34 46 11 Seguro Hogar Seguro Accidentes Personales Seguro Fraude Tarj_Fza_Ventas Tarj_TeleMkt Tarj_Suc PF_Centro_Int_Invers PF_Internet PF_Suc 31 71 95 267 1009 3 32 93 72 73 296 12 Tarjeta Plazo Fijo
- 26. 26 Modelo El objetivo agrupa los siguientes seguros: Compra protegida, Incendio, Protección de cartera, Pymes y Salud. Predictor Otros PP_CANT + Mejor ACSE - Mejor PAS_IMPORTE_3_6 + Mejor T_ALGUN_SEG + Mejor T_ALGUN_SEG_TARGET + Mejor CROSS_SELLING_OPT + Mejor INT Min Max Cant Buenos Malos /Buenos Lift %Acum Cant %AcumBue 10 7 999 22983 296 22687 1.29 4.59 10.00 45.89 9 4 7 24091 134 23957 0.56 1.98 20.48 66.67 8 3 4 21873 60 21813 0.27 0.98 30.00 75.97 7 2 3 33620 57 33563 0.17 0.60 44.63 84.81 6 1 2 12344 21 12323 0.17 0.61 50.00 88.06 5 1 1 23445 33 23412 0.14 0.50 60.20 93.18 4 1 1 2845 2 2843 0.07 0.25 61.44 93.49 3 1 1 1 0 1 0.00 0.00 61.44 93.49 2 1 1 85134 39 85095 0.05 0.16 98.48 99.53 1 1 1 3486 3 3483 0.09 0.31 100.00 100.00 229822 645 229177 0.28 KS 47
- 27. Inteligencia Comercial al servicio de la Venta de Seguros Casos de Exito
- 30. Algunos Clientes Argentinos Sistema Financiero
- 31. Caso de éxito CARDIF Argentina “SPSS Modeler nos permitió contactar a la persona adecuada con la mejor oferta, logrando así duplicar la efectividad de las campañas”. Erico Behmer, Gerente de Business Intelligence, Cardif Argentina SITUACIÓN o Las ventas no eran las esperadas o Los costos iban en aumento RESULTADOS o Las ventas ascendieron de 15% a 35% o Se triplicó el promedio de ventas por hora. SOLUCIÓN o SPSS MODELER o SMARTWORKBENCH CAMPAÑAS
- 32. Caso de éxito ITAU Argentina Int Min Max Intervalo Lift Porcentual Acumulada 10 692 933 34,7% 2,6 27% 35% 9 635 687 23,1% 1,8 45% 29% 8 576 631 18,2% 1,4 60% 25% 7 519 575 14,9% 1,1 70% 23% 6 462 518 12,5% 1,0 80% 21% 5 389 453 10,2% 0,8 88% 19% 4 322 388 7,4% 0,6 94% 17% 3 194 298 5,1% 0,4 97% 16% 2 125 181 2,6% 0,2 99% 14% 1 5 114 0,8% 0,1 100% 13% RespuestaScore 0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
- 33. Danilo Stigliano Inteligencia Comercial Banco Santander Río SA dstigliano@santanderrio.com.ar Preguntas ? Adolfo Kvitca Director Soluciones Predictivas SPSS Argentina SA akvitca@spss.com.ar