Recetario Insights - Equipo TARS

Recetario Insights Equipo TARS

Índice

Modelo RFM

Perfil Digital

Perfil psicológico de dolor del cliente

Perfil psicológico de compra del cliente

Índice de Fidelidad

Índice de Vulnerabilidad

Análisis de Redes Sociales

Modelo B2B & B2C

Life Stage para PYMEs y Empresas

Probabilidad de aceptación de BAC Salud y tranquilidad hospitalaria

Benchmark uso de redes sociales de la competencia

Journey de adquisición de productos

Journey de cancelación de productos

Dashboard reviews usuarios de la APP BEL

Clasificación de los comentarios negativos de Medallia según Red Semántica

Análisis en Talkwalker

Life Stage personas

Longevidad de producto

Vinculación de personas

Análisis de grafos SINPE

Análisis de grafos pagos

Preferencias del Cliente

Geolocalización

11 14 17 20 24 27 30 33 36 38 41 45 47 50 53 56 59 63 66 69 76

Modelo RFM

Objetivo

Obtener reglas que permitan gestionar con antelación alertas de una posible salida o cancelación de un producto, basados en variables de Recencia, Frecuencia y Monto.

Ingredientes Recencia

¿Cuándo fue la última vez que el cliente usó el producto?

• Tiempo desde la apertura de un crédito.

• Tiempo desde el último pago

• Tiempo desde la última transacción

Frecuencia

¿Cada cuánto el cliente utiliza el producto?

• Tiempo entre pagos

• Tiempo entre aperturas de algún producto

• Tiempo entre transacciones

Monto

¿Por cuánto monto utiliza el producto?

• Monto de las cuotas

• Monto de transacciones.

Preparación

Se calcula la frecuencia, recencia y monto sobre uso de cada producto activo por cliente, luego se generan una serie de reglas por producto para cada una de estas variables lo cual permite levantar alertas en caso de que un producto o varios dejen de ser utilizados.

Las reglas puede encontrarlas en la pestaña de “Detalle calculo RFM y reglas” del dashboard posteriormente mencionado.

Recursos disponibles

• Tabla en DWH con variables de Recencia, Frecuencia y Monto. SELECT * FROM mod.Hec_RecenciaFrecuenciaMontoCliente

• Tabla de alertas en DWH

SELECT * FROM dim_AlertasRFMCliente • Dashboard (solicitar acceso)

Perfil Digital

Objetivo

Entender el perfil digital del cliente a través de las variables de uso BEL y transacciones e-commerce.

Ingredientes

- Frecuencia de Uso (Inicios de Sesión)

- Frecuencia de consumo (Transacciones)

Preparación

Q1 = Muy bajo

Q2 = Bajo

Q3 = Medio

Q4 = Alto

Q5 = Muy Alto

Sucursal Electrónica

Frecuencia de Uso (Inicios de sesión)

Agrupación por Quintiles

1 2 3 4 5

Ecommerce

Frecuencia de Consumo (Transacciones)

Agrupación por Quintiles

Q1 = Muy bajo Q2 = Bajo Q3 = Medio Q4 = Alto Q5 = Muy Alto

Promedio de Quintiles por Cliente

Matriz de Nivel de Digitalización x Cliente

Se toman las variables de frecuencia de uso y consumo, se agrupan en quintiles y se calcula el promedio por cliente para generar un nivel de digitalización para este.

Recursos disponibles

• Tabla en DWH SELECT * FROM [cxm].[Hec_MatrizDigitalCliente]

Perfil psicológico de dolor del cliente

Objetivo

Identificar cuáles son los clientes más anuentes a mostrar insatisfacción hacia BAC Credomatic de acuerdo al comportamiento de las variables de “Score Recomendación” de Base Medallia y “Reclamos, Denuncias y Quejas” capturadas en Siebel.

Ingredientes

Preparación

Se agrupan los datos de cada variable por frecuencias de cliente y se asigna un nivel de dolor en la siguiente escala:

Recursos disponibles

• Tabla en DWH SELECT * FROM DWH.[cxm].[Hec_ClientePerfil]

Perfil psicológico de compra del cliente

Objetivo

Identificar cuáles son los clientes más anuentes a realizar compras de acuerdo a variables de uso de tarjetas, nivel de ahorro y compras en e-commerce.

Ingredientes

Preparación

Recursos disponibles

• Tabla en DWH SELECT * FROM DWH.[cxm].[Hec_ClientePerfil]

Índice de fidelidad

Objetivo

Definir una tasa de crecimiento de fidelidad de los clientes.

Ingredientes

Producto Actual

Producto Anterior

Preparación

Con la siguiente fórmula se calcula la tasa de crecimiento del cliente basados en la cancelación de productos en el último año móvil:

Índice de vulnerabilidad

Objetivo

Generar un índice que permita identificar qué tan propenso está el cliente a un fraude digital.

Ingredientes

- Usuario BEL - Planillero - Historial Fraude - Canal - Perfil psicológico de compras - Cantidad de transferencias - Edad - Saldo Promedio - Quintil Digital - Nivel de Seguridad

Preparación

Se genera el índice de vulnerabilidad basado en ciertas variables, algunas separadas en quintiles. A estos se les asigna un puntaje que va de 0 a 39 y se clasifica el cliente basado en ello.

Las variables y puntajes son los siguientes:

Recursos disponibles

• Tabla con score (consultar por nombre)

Análisis de Redes Sociales

Objetivo

Conocer el comportamiento de los fans de BAC Credomatic en redes sociales, tanto positivo como sus momentos de dolor.

Ingredientes

- Modelo de NLP.

- Redes sociales de BAC.

Preparación

Se realiza un análisis de NLP a 572.037 comentarios del Fans Page de BAC Credomatic del primero de enero del 2019 al 31 de septiembre del 2021. Para las palabras más mencionadas con sentimiento positivo se analizan 26.705 y para negativas 3338 del 2019 al 2021.

Recursos disponibles

• Análisis

Modelo B2B & B2C

Objetivo

Clasificar Empresas y PYMEs dadas las variables transacciones POS, transferencias y pagos a proveedores, según clientes físicos o jurídicos, en 6 meses móviles.

Ingredientes

Transac POS Transferencias Pago Proveedor

Preparación

Se realiza un cálculo de porcentaje de monto y transacciones de clientes jurídicos dadas la siguientes fórmulas:

Monto Clientes Jurídicos

Monto Total =

Transacciones Clientes Jurídicos

Transacciones Total =

Basados en esto se crea la siguiente clasificación tanto para el monto como para transacciones:

El rango va desde B2C “puro” hasta B2B “puro”.

Léase “B2M” como “Bussiness to Mix”. También está la categoría UKN, que representa la clasificación “unknown”, debido a la falta de información.

Recursos disponibles

• Tabla en DWH SELECT * FROM DWH.dbo.Hec_ClasificacionNegocioEmpresa

Life Stage PYMEs y Empresas

Objetivo

Determinar la etapa de life stage en que se encuentran las PYMEs y Empresas según las transacciones y los montos recibidos en los últimos 6 meses.

Ingredientes

- Monto cuenta banco

- Transacciones POS Preparación

Basados en el monto que manejan en la cuenta banco y las transacciones POS en el mes 1, el mes 3 y el mes 6 se generan las siguientes reglas y categorización:

Regla 1R

Mes1 < Mes3

Mes1 > Mes3

Mes1 < Mes3

Mes1 > Mes3

Mes1 = Mes3

Mes1 = Mes3

Mes1 < Mes3

Mes1 = Mes3

Mes1 > Mes3

egla 2 Categoría Descripción Categoría

Mes3 < Mes6

Mes3 < Mes6

Mes3 > Mes6

Mes3 > Mes6

Mes3 = Mes6

Mes3 < Mes6

Mes3 = Mes6

Mes3 > Mes6

Mes3 = Mes6

Creciendo - Creciendo Decreciendo - Creciendo Creciendo - Decreciendo Decreciendo - Decreciendo Neutro Neutro - Creciendo Creciendo - Neutro Neutro - Decreciendo Decreciendo - Neutro

Recursos disponibles

• Tabla en DWH SELECT * FROM DWH.dbo.Hec_LifeStageClienteJuridico

Probabilidad de aceptación de BAC Salud y tranquilidad hospitalaria

Objetivo

Determinar la probabilidad que un cliente acepte las asistencias BAC Salud y tranquilidad hospitalaria en el próximo mes.

Ingredientes

Preparación

Se realiza un modelo de predicción basado en los datos obtenidos por los “ingredientes” mencionados.

Recursos disponibles

• Tabla en Sandbox Modelo de probabilidades (consultar por este)

Benchmark uso de redes sociales de la competencia

Objetivo

Determinar las temáticas de los postea la competencia en su fanpage de Facebook.

Ingredientes

- Redes sociales

- Procesamiento en Python

Preparación

Se toma una muestra de los últimos 1200 posteos que ha realizado cada compañía, esto a noviembre de 2021, y se realiza un procesamiento para extraer de las palabras más utilizadas en estos posts.

Recursos disponibles

• Análisis.

BAC Credomatic

Momentos Tarjetas Banca en línea Promociones

Banco Nacional

PYMEs

Tarjetas Sostenibilidad Banca en línea

Davivienda

Ahorros Tarjetas Banca en línea Crédito

Promerica

Torneo Tarjetas Promociones

Banco Popular

Créditos Tarjetas Venta Bienes

CoopeServidores

Créditos Tarjetas Seguros

Scotiabank

Ahorros Tarjetas Banca en línea

CoopeAlianza

Inversiones Crédito

Banco Costa Rica

Valores Tarjetas

Journey de adquisición de productos

Objetivo

Conocer cómo ha sido la adquisición de productos de los clientes BAC a partir del 2000.

Ingredientes

- Productos por cliente - Diagrama de Sankey

Preparación

Para este journey se ha trabaja con un diagrama de Sankey, el cual nos permite ver el recorrido que han tenido los clientes desde que empiezan con un producto BAC Credomatic hasta febrero de 2022. Se toma un histórico (desde el 2000) de los productos activos o cancelados por cliente para entender los principales caminos que los clientes han tomado en esta adquisición.

Recursos disponibles

Análisis an Markdown (solicitar Markdown de HTML para más información).

Principales caminos que toman los clientes después de aperturar una pensión para producto TOP CORE:

- Pensiones (181.506) -> Pensiones (170.509) -> Cuenta Ahorros (54.939) -> Cuenta Ahorros (25.381) -> Cuenta Ahorros (19.507) -> Cuenta Ahorros (16.390) -> Cuenta Ahorros (12.949)

- Pensiones (181.506) -> Sin otro producto (3.557) -> Sin otro producto(63.887) -> Sin otro producto (87.342) -> Sin otro producto (105.456) -> Sin otro producto(119.544) -> Sin otro producto (130.715)

Journey de cancelación de productos

Objetivo

Conocer cómo ha sido la cancelación de productos de los clientes BAC que hicieron churn en el 2021.

Ingredientes

- Productos por cliente

- Diagrama de Sankey

Preparación

En este caso, también se usa un diagrama de Sankey, pero ahora para ver el recorrido de cancelación de productos que realizaron los clientes durante el 2021.

Recursos disponibles

Análisis an Markdown (solicitar Markdown de HTML para más información)

Journey por producto (Para febrero de 2022)

PREFERENTE

PREMIUM

Dashboard reviews usuarios de la App BEL

Objetivo

Generar un dashboard para analizar los comentarios realizados por los clientes en las market apps de Android y IOS.

Ingredientes

- Reviews BEL

- NLP Python

Preparación

Se realiza un análisis de sentimiento basado en reviews de diferentes versiones de la app BEL. Se generaron las palabras más utilizadas por sentimiento positivo o negativo. Este sentimiento, además de las emociones, se graficaron de igual manera por versión.

Recursos disponibles

• Dashboard

Clasificación de los comentarios negativos de Medallia según Red Semántica

Objetivo

Categorizar los momentos de dolor de los clientes por medio de los comentarios en Medallia.

Ingredientes

- Reviews en Medallia

- NLP Python

Preparación

Los mensajes identificados, se han asociado con alguna agrupación de “quejas” para entender las tendencias y frecuencias en relación con las menciones en Medallia. Para ello, se realiza un análisis de NLP para generar categorías y con esto se clasificar cada comentario de Medallia en las respectivas categorías.

Recursos disponibles

• Análisis

Análisis en Talkwalker

Objetivo

Monitorear en tiempo real el comportamiento de los fans de las diferentes páginas de redes sociales acerca de la marca BAC Credomatic.

Ingredientes

- Herramienta Talkwalker

- Lista de categorías

Preparación

Mediante la herramienta de un dashboard se analiza en tiempo real los comentarios positivos, negativos y neutros, en caso que se disparen los comentarios negativos se alza una alerta a la gerencia de reputación que permita tomar las medidas necesarias para reducir el sentimiento negativo.

También, entre otras funciones, se clasifican en tiempo real los comentarios de dolor del cliente, lo que permite que el departamento de experiencia al cliente los gestione de una forma más personalizada y de acuerdo a los encargados de cada plataforma.

Recursos disponibles

• Análisis en Dashboard

• Clasificación de comentarios

Life Stage personas

Objetivo

Identificar cuál es el estado de vida en que se encuentran los clientes de BAC Credomatic.

Ingredientes

- Tabla con información personal del cliente.

Preparación

Se obtiene una clasificación a partir de la información del cliente. Los que han sido categorizados como “familia” se toman como personas casadas, a diferencia del “adulto”.

Recursos disponibles

• Columna en tabla de DWH

SELECT [DimClinenteID], [LifeSatge] FROM [DWH].[dbo].[Dim Cliente]

Longevidad de producto

Objetivo

Obtener la cantidad de productos activos y el tiempo que llevan activos, además de la cantidad de productos cancelados en el último año y el tiempo que estuvieron activos.

Ingredientes Productos

Preparación

A partir de la información disponible sobre los productos se obtienen los parámetros mencionados en el objetivo de este modelo. Los productos que se analizan son:

Esto se estará usando como insumo para el los cálculos que se realizan para obtener la vinculación de los clientes BAC Credomatic con la mayoría de productos que se ofrecen, para luego usarlo en el cálculo de la vinculación por persona con el banco.

Recursos disponibles

• Tabla en DWH SELECT * FROM [DWH.cxm.Hec_ProductoLongevidadHistoria]

Vinculación de personas

Objetivo

Determinar el grado de vinculación de los clientes de BAC Credomatic.

Ingredientes

Preparación

- Concepto de vinculación por persona:

Una persona está vinculada al banco cuando posee una mezcla de productos activos que posibilitan una serie de experiencias que hacen que se mantenga como cliente a lo largo del tiempo.

- Concepto de vinculación por producto:

Un producto es vinculante cuando muchas personas lo poseen por el mayor tiempo posible según el ciclo de vida del producto.

La fórmula que se ha creado para obtener la vinculación por persona es la siguiente:

N = número total de producto del cliente

n = cantidad de un solo producto

VPr= vinculación por producto

Longevidad

Cantidad Clientes Activos

Cantidad Clientes Cancelados

En el caso de la vinculación por producto, el cálculo se realiza con la siguiente fórmula:

Vinculación Producto Promedio longevidad CA CC = *

- Promedio longevidad = es el tiempo promedio desde que el cliente adquiere un producto hasta el día de hoy (incluye clientes activos y cancelados en toda los datos históricos que tenemos).

- Clientes Activos (CA) = cantidad de personas con producto activo en un año móvil para el producto.

- Clientes Cancelados (CC) = cantidad de personas que cancelaron el producto en un año móvil.

¿Qué productos contempla este primer entregable?

Recursos disponibles

• Tabla en DWH

SELECT * FROM [DWH].[cxm].[VWDim_ClienteVinculacion]

Análisis de grafos SINPE

Objetivo

Identificar relaciones entre clientes físicos que realizan transacciones sinpe.

Ingredientes

- Tabla con información sinpe

- Análisis en Python

Preparación

Realizando un análisis de grafos se encuentran las relaciones que existen en las transacciones que realizan los clientes físicos por medio de transferencias sinpe.

Recursos disponibles

Análisis de grafos pagos

Objetivo

Identificar relaciones entre clientes físicos y proveedores de servicios.

Ingredientes

- Tabla con información de pagos

- Análisis en Python

Preparación

Mediante un análisis de grafos se encuentran las relaciones entre los diferentes proveedores de servicios a los cuáles los clientes físicos les realizan algún pago, ya sea por concepto de educación, servicios básicos como luz y agua, servicio de internet y demás.

Recursos disponibles

• Tabla en Sandbox SELECT * FROM SANDBOX_CRI.dbo.AFG_red_metrica_pagos

Preferencias del Cliente

Objetivo

Identificar las preferencias de consumo del cliente desde las dimensiones BAC Objetivos, Transferencias SINPE y consumo en tarjetas de crédito y débito.

Ingredientes

- Reglas de clasificación

- Consumo de tarjetas de crédito y débito

Preparación

Para este caso se crea una clasificación de las palabras de descripción de cada producto en cuestión, con esto se generan las correspondientes preferencias.

Reglas de clasificación BAC Objetivo:

Preferencia Ahorro: Ahorro, Personal, Imprevisto, Emergencia, Anual. Marchamo: Marchamo.

Vacación: Vacación, Viaje, Semana, Paseo. Navideño: Santa, Navideño, Aguinaldo, Fin. Estudio: Semestre, Escolar, Estudio, Universidad, Clase.

Vehiculo Casa: Carro, Casa, Vehiculo, prima, Moto.

Enero: Cuesta, Enero.

Familiar: Familiar.

Seguro: Seguro. Entrada: Entrada.

Proyecto: Proyecto.

Bono: Bono.

Impuesto: Impuesto. Deuda: Deuda.

Cumpleaños: Regalo, Cumpleaños.

Boda: Boda.

Fiesta: Fiesta.

Reglas de clasificación Transferencias SINPE:

Banco: Bcr, Bn, Scotiabank, Bac, Lafise, Credix, Promerica, Davivienda, BNCR, Popular, Banco Popular, Prestamo, Transferencia, Intereses, Operacion, Deuda, Devolucion, FUND, Efectivo, Abono, Cuota, Transferencia.

Vivienda: Casa, Alquiler, Renta, Lote, Hipoteca, Filial, Condominio, Apartamento, Mensualidad, Impuesto, Devolucion, Arreglo, Mantenimiento, Material, Abono, Cuota, Deposito, Factura, Servicios.

Transporte: Carro, Traspaso, Gasolina, Uber, Transport, Moto, Buseta, Gas, Repuesto, Arreglo, Operación, Seguro, Abono, Cuota.

Laboral: Salario, Quincena, Profesional, Planilla, Trabajo, Honorario, Viatico, Limpieza, Terapia, Seguridad, Servicios.

Servicios Públicos: Agua, Luz, Recibo, Impuesto, Cuota, Factura, Servicios.

Educación: Conap, Universidad, Clase.

Servicios Privados: Cable, Internet, Celular, Netflix, Fund.

Alimentación: Comida, Almuerzo, Pizza, Pensión.

Viajes: VIAJE, ROPA, VISA.

Religioso: Diezmo.

Bien Social: Ayuda.

Personal: Ahorro, Pension, Personal, Regalo.

Venta Informal: Perfume, Camisa, Zapato, Mueble, Ropa, Abono.

Reglas de clasificación TC & TD:

AM PM: AM PM.

Apps Educación: Udemy, Coursera, Datacamp.

Apps Servicios: Cupertino, Stockholm, Uber Eats.

Apps Video juegos: Blizzard, Steamgames, Playstation, Microsoft *Xbox.

Automercado: Auto Mercado.

Belleza: Spa Salud Belleza Salud.

Chofer: Gasolineras, Vehiculos.

Cinefilos: Teatros Peliculas Movimi, Productores de Teatro.

Comidas Rápidas: Comidas Rapidas.

Compras Departamentos: Hogar, Joyerias, Regalos, Tiendas por Departamentos, Ropa y Zapateria.

Constructor: Ferreteria, Construccion.

Cuponeros: Titicupon, Yuplon Grupo Nacion, CrCupon, Mipromo, Mipromo.

Deportista: Tienda De Bicicletas, Ropa deportiva y equitaci, Tienda articulos deportivos, Deportes comerciales, Gym, Crossfit, GNC, Tuprote Cr, Yoga, Piscinas.

Desarrolladores: Hostgator.com, Amazon Web Services, Godaddy.com, Azure.

Educación: Educación.

Eventos Credomatic: E-TICKET.

FreshMarket: Fresh Market.

Lector: Libros - Periódicos.

Megasuper: Mega Super.

Mussi: Mussi.

PetFrendly: Veterinaria.

PriceSmart: PriceSmart.

Restaurantes: Restaurantes.

Salud: Salud, Farmacias.

Tecnologicos: Google, Paypal, Netflix, Apple Store, Spotify, Amazon.com, Amazon Prime Membership, Amazon Market place Pmts, Amazon.com, Amazon Services-Kindle, Uber *Trip.

Universal: Librería Universal.

Viajeros: Hoteles, Aerolíneas, Agencias de Viaje, hotels.com, AIRBNB, Booking, Hopper.com, Expedia.com, Despegar.com, Orbitz.com, Agoda.com.

Vindi: VINDI.

Walmart: WALMART.

Recursos disponibles

Preferencias BAC Objetivos

• Tabla en DWH

SELECT * FROM [DWH].[cxm].[Hec_ClientePreferenciaBacObjetivo]

Preferencias Transferencias SINPE

• Tabla en DWH

SELECT TOP 10 * FROM [DWH].[cxm].[Hec_ClientePreferenciasSINPE]

Preferencias TC & TD

• Tablas en DWH:

• Tabla Preferencia: SELECT * FROM [DWH].[cxm].[Hec_ClientePreferencias]

• Tabla Cantidad: muestra la cantidad de transacciones de la preferencia. SELECT * FROM [DWH].[cxm].[Hec_ClientePreferenciasCantidad]

• Tabla Monto: contiene el monto de consumo de la preferencia.

SELECT * FROM [DWH].[cxm].[Hec_ClientePreferenciasMonto]

• Tabla Recencia: tiempo en días que lleva desde adquirir en una preferencia. SELECT * FROM [DWH].[cxm].[Hec_ClientePreferenciasRecencia]

*El “-1” implica que en los últimos 12 meses el cliente no ha consumido en esa categoría, o bien que nunca ha consumido en esa categoría.

Geolocalización

Objetivo

Ubicar a los clientes geográficamente a través del uso de productos para ofrecer una mejor oferta de servicio.

Ingredientes

- Sucursal

- Tarjeta - Cajeros

Preparación

Se utilizaron las siguientes reglas de asignación iniciales:

Sucursal Tarjeta Cajeros

Ubica en el mismo distrito

Sucursal y cajero en el mismo distrito

Tarjeta y Cajero en el mismo distrito

Distrito donde presente transacción X asignación Buro

Recursos disponibles

• Resultados

Porcentaje de asignación de clientes por provincial.

Porcentaje de asignación de clientes por cantón