A continuación se inicia la presentación de algunos de los proyectos que se están desarrollando como parte del curso de Power BI.

Actualización del Proceso de Segmentación de Clientes Físicos

En el CFBCR, la Unidad de Analítica Avanzada, detectó debilidades en el proceso de segmentación de clientes físicos, por lo que se propone mejorar el proceso mediante: la asignación de un responsable de la segmentación y una periodicidad, con el fin de brindar a futuro una mejor experiencia al cliente, según el segmento al que pertenece.

Figura 1. Ejemplo visual del cambio de segmentación

Preguntas clave

¿Quién es el responsable de la segmentación?

¿Cada cuánto se realiza?

No había un responsable de ejecutar el proceso de segmentación de personas físicas, la propuesta es que el responsable sea la Gerencia Local Estratégica Comercial y Productos Banca Personas. 

Tampoco existía una periodicidad establecida de ejecución del proceso, la propuesta es aplicarlo los primeros días hábiles de cada mes. 

Además, algunos clientes no tenían asignado, ni actualizado, el segmento al que pertenece; ahora todos los clientes físicos activos tienen un segmento asignado.  

Lo anterior se regirá a partir del 2022 cuando se actualice la normativa Disposiciones Administrativas sobre la Segmentación de Clientes en la Banca de Personas, Pymes y Corporativa.

🎯Cómo los datos permiten entender a los clientes y ofrecer productos más relevantes

➤ ¿Por qué es importante segmentar clientes? En un entorno donde los clientes tienen necesidades diversas, tratar a todos de la misma manera limita el valor que una organización puede ofrecer. La segmentación de clientes permite agrupar personas con características, comportamientos o necesidades similares. El análisis de datos permite identificar patrones que no son evidentes a simple vista y comprender mejor cómo interactúan los clientes con los productos y servicios. ➤ ¿Qué es la segmentación basada en datos? La segmentación basada en datos consiste en clasificar a los clientes utilizando información como: ◆ Características demográficas ◆ Comportamientos de compra ◆ Uso de producto ◆ Preferencias y hábitos A través de modelos analíticos, es posible construir grupos con comportamientos similares que facilitan la toma de decisiones.   Según Provost y Fawcett (2013), el análisis de datos permite transformar información en conocimiento útil para la toma de decisiones.

➤ Tipos de segmentación más utilizados                                 ➤ Importancia en la personalización La segmentación es la base para personalizar productos y servicios: ✦ Diseñar productos según necesidades ✦ Mejorar la comunicación ✦ Optimizar la experiencia del cliente ✦ Generar mayor valor Esto permite pasar de estrategias generales a experiencias adaptadas a cada cliente.

⬢ El rol del análisis de datos en la segmentación de clientes

El análisis de datos permite:

➤ Identificar patrones en los datos
➤ Detectar oportunidades de negocio
➤ Priorizar clientes
➤ Mejorar la toma de decisiones  

⬢ Claves para una segmentación efectiva

➤ Contar con datos de calidad
➤ Integrar múltiples fuentes

➤ Utilizar modelos adecuados
➤ Validar los segmentos
➤ Traducir resultados en acciones

La segmentación no solo agrupa clientes, sino que genera insights que permiten actuar y mejorar la experiencia.

📚 Bibliografía

◆ Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business. O’Reilly Media.

◆ Wedel, M., & Kamakura, W. A. (2012). Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations. Springer.