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Quienes somos Proveemos soluciones inteligentes utilizando herramientas y analítica avanzada para diferentes
industrias Contamos con oficinas en Chile y Argentina con un conjunto de profesionales con más de 20 años de
experiencia en la industria. El desarrollo de soluciones cuenta con certificación ISO 9001 Alguna de nuestras experiencias:
Solución Smart Risk y Digital Marketing
Selección Adversa
Riesgo Moral e Información Asimétrica
Como utilizar Smart Risk y Digital Marketing
para combatir la:
Selección Adversa
Cliente “Malo”Cliente “Bueno”
Segmento 50% Rojas 50% Verdes
Los Clientes “Buenos” me abandonan
Riesgo Moral e Información asimétrica
• Comportamiento específico de los clientes en mi portafolio vs comportamiento genérico
Estrategias Champion - Challenger
Exploración permanente de nuevas oportunidades de negocioCambios en políticas fundamentados con el comportamiento real
Scores MonitoreoEstrategia
Champion
Challenger
Estrategias competidoras Champion Challenger
Selección adversa
Tasa aceptación
Tasa Activación
Tasa de utilización
Consumos e ingresos Fuga Pérdida
PE
Estrategia de asignación de cupo (Actual)
Estrategia de asignación de cupo (Retadora 10%)
Riesgo Alto
12%
2.000
4.000
Riesgo Medio
8%
6.000
8.000
Riesgo Bajo
4%
10.000
12.000
Riesgo Muy Bajo
1%
13.000
15.000
Estrategias de asignación de Monto
Que queremos medir ?
Resultados Champion Challenger
Super Avance Vendidos
Monto Promedio
Pérdida Esperada
Estrategia Actual
# 2.123
$ 1.297
12,2%
Estrategia Retadora
# 2.258
$ 1.624
11,9%
Mejora
6%
25%
- 3%
Disminución en la Pérdida (3 efectos) Aumento en pérdida de Malos existentes Disminución vía aumento de saldos “Buenos” existentes Disminución vía saldos de Nuevos Tomadores
Riesgo AltoEstrategias de asignación de Monto
Medidas para disminuir selección adversa
Crediticias y Producto Mayor velocidad de respuesta Atributos de producto
Monto otorgado Pricing
Modelos predictivos potentes
Marketing Mensajes con contenido relevante y oportuno Segmentos basados en comportamientos e interacciones Ofertas personalizadas en función de propensiones Ofertas basadas en Eventos Omnicanalidad Modelos predictivos potentes
Riesgos: Score de comportamiento
Score_Min Score_Max Portfolio %Portfolio %Portfolio + Bads % Bads % Bads + % Bads Ac % Goods Ac Lift Odds987 999 2,186 10 10 27 1.24 1.24 100 100 1.0 79979 986 2,300 10 21 40 1.74 1.49 99 89 1.1 56975 978 2,231 10 31 34 1.52 1.50 97 77 1.2 64971 974 2,257 10 41 67 2.97 1.87 96 66 1.4 32966 970 2,260 10 51 89 3.94 2.29 93 55 1.6 24956 965 1,934 10 60 65 3.36 2.45 89 44 1.8 28934 955 2,165 10 70 109 5.03 2.81 86 34 2.2 18859 933 2,151 10 80 251 11.67 3.90 82 24 2.7 7683 858 2,185 10 90 531 24.30 6.17 71 14 3.6 3
1 682 2,178 10 100 1,131 51.93 10.73 48 5 4.8 021,847 100 2,344 10.73 KS 60Total
Bajo
Medio
Alto
Tabla de Performance
1. Disminución en la mora
2. Aumento en ingresos
3. Prevención de fuga
Objetivo de implementarlo
Plataforma de Marketing digital y Estrategias
Esperar
3DIAS
SI
NOHizo Click?
SMS 2:Oferta con Mensaje
Personalizado Pricing de Tasa
SMS 1:Oferta con Mensaje Standard
NOCompro?
Esperar
3DIAS
Llamar x Telefono
SI
SMS de Oferta de préstamos a clientes de Riesgo Bajo
SI
SI
Llamo a aquellos con mayor probabilidad de aceptación
Resultados de implementar la Plataforma MKT
Súper Avance Vendidos
Inversión de Campaña
Estrategia Actual
# 862
$ 275 k
Estrategia Retadora
# 965
$ 176 k
Mejora
12%
-20 %
Riesgo Bajo
Beneficios Mayor tasa de respuesta Reducción de costos de campaña Mayor satisfacción por ofertas relevantes Mayor flexibilidad de plataforma Fácil medición de resultados
Riesgo: Score de Cobranzas
Las técnicas predictivas nos brindan una nueva dimensión:
MontoAtraso MontoAtraso
Scor
eSc
ore
Plataforma Administración de campañas de Cobranzas
Riesgo Alto
Programación de estrategia y envío Automático de gestión
Beneficios:• Mayor recupero.• Reducción costos• Flexibilidad• Estrategias competidoras
Riesgo Medio Riesgo Bajo
3 Días de Atraso
Además del clásico:Le recordamos que su cuota de $350 vence el …
• Jorge TV de 55 pulgadas… Descuento exclusivo....
• Ud. Tiene disponible $5.000 adicionales…
6 Días de Atraso 10 Días de Atraso
1 y 6 Días de Atraso
3 y 10 Días de Atraso
Preventiva – 3 DDA Preventiva – 3 DDA
6 Días de Atraso
Ejemplo: Campaña de Adicionales
JorgeRealiza una compra espontánea en
una casa de ropa femenina
Recibe por e-mail una oferta para una tarjeta adicional (aprovecha la oportunidad para no tener que acompañar a su mujer para pagar las ofertas de la tarjeta!)
IN: Llama al call center y solicita la tarjeta
Se calcula la Propensión utilizando modelos que determinan “Sexo” del Rubro o Comercio
OUT: Llamamos para ofrecer la tarjeta
Grupo con Alta Propensión y click
Redime No Redime
Ejemplos: Up Sell y Retención
Jose recibe un SMS con una oferta seguro del hogar…
Jose: Up Sell
Realiza una compra espontánea en una casa de electrodomésticos
Como no llama recibe una llamada del call center, le explican los beneficios y decide aceptarla
hace click para ver los detalles
Juan: Retención
La utilización de la tarjeta de esta bajando en forma alarmante…
Recibe una oferta irresistible para un restaurante de sushi, al que el solía ir, y decide usar la tarjeta aprovechando el descuento.
50%
Juan recibe ofertas de otros descuentos que lo convencen de usar aun más la tarjeta.
AUTOMATIZAR…y repetir esto, una y otra vez, para millones de
interacciones con miles de clientes
ESCUCHAR DECIDIR HABLAR
Modelos Predictivos:•Venta Cruzada• Incentivo de Uso•Retención
Entregar el mensaje:• eMail• SMS• Push Mobile• Banners
Retener la historia de las interacciones:• Transacciones•Open/Click• Sitio Web•Georeferenciacion
Diálogo Relevante
CRM (Customer Relationship Management) CDM (Customer Dialogue Management)
¿Que nos dicen las transacciones de una tarjeta débito ?
Cuanto?Ingresos, Depósitos, Retiros, Transferencias, Compra Promedio
Cuando?Fecha y Hora, Dia de la Semana/ Mes, Velocidad, etc.
Que?Tipo de Comercio (Comida, Entretenimiento, Nafta, Chicos, etc.)
Donde?Región, Proximidad, Web, Mobile, etc.
Capacidad de Pago Estilo de vida Necesidad de financiamiento Riesgo Crediticio ….
SocialMóvilEmail Web
¿Abrió el correo?
¿Hizo click?
¿Compró? ¿En que canal?
¿Opt Out?
¿En que dispositivo está leyendo el email?
¿Qué y Cómo lo hacen nuestros clientes?
SocialMóvilEmail Web
¿Que páginas visitó? ¿Por dónde paso el mouse? ¿Qué documentos descargó? ¿Interactuó con el asistente virtual?
¿Compró?
¿En que dispositivo está accediendo a la web?
¿Qué productos puso en el carrito de compras?
¿Cómo llegó al site? ¿Cuanto duró la visita? ¿Dónde rebotó?
¿Qué y Cómo lo hacen nuestros clientes?
SocialMóvilEmail Web
¿Que hizo en la aplicación?
¿Compró?
¿Qué productos puso en el carrito de compras?
¿Porqué entró? ¿Cuanto duró el uso? ¿Dónde rebotó?
¿Donde está? ¿Durante cuanto tiempo?
¿Qué y Cómo lo hacen nuestros clientes?
SocialMóvilEmail Web
¿Compró?
¿Qué red usa? ¿Cuan a menudo? ¿Cuántos amigos tiene?
¿Hizo comentarios en la red? ¿Cuál es el tono de los mismos?
¿Bajó contenido? ¿Completó un formulario?
¿Le gusta?
¿Qué y Cómo lo hacen nuestros clientes?
Tracking de comportamientos
Escribí una queja
Escribí una queja
Recibí una oferta en mi celular cuando estaba en
el centro comercial
Recibí una oferta en mi celular cuando estaba en
el centro comercial
Yo simule un préstamo
Yo simule un préstamoVisité una página
de prestamos 3 veces
Visité una página de prestamos 3
veces
Hice click en un mail, pero no
me decidí
Hice click en un mail, pero no
me decidí
Data Mining
Datos descriptivos- Demográficos- Antigüedad- Productos
Datos de Comportamiento- Historia de uso- Historia dde pago- Transacciones
Datos de Interacción- Canales- Clicks- Ofertas- Reclamos
Datos Actitudinales- Encuestas- Redes Sociales
Analiza toda la información disponible del cliente, para encontrar patrones de comportamiento
¿Quién? ¿Qué?
¿Por qué?¿Cómo?
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3. Hablar¿Personaliza los emails?
¿Tiene un mensaje consistente en todos los canales?
¿Realiza campañas multiola?
Es un punto de contacto constante con todos los clientes.
La importancia del canal móvil…
De los mails tiene una apertura móvil. Sin
embargo muchos de los correos son diseñados sólo para ser leídos en
computadora.
53 %
De las personas borranautomáticamente aquellos
correos que no se ven bien en su móvil.
80%
Las personas en promedio miran su dispositivo móvil
cerca de 150 veces al día. Se debe captar la atención en sólo una rápida mirada.
150veces
Source: Litmus
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• Email• Mobile SMS• Mobile Push• Social• Web• Call Center• Direct Mail
Dialogar en todos los canalesde manera consistente
Reglas basadas en comportamiento
Ultima Compra
Estuvo en la Sucursal
Abrió la aplicación Mobile
Retweet
Beneficios Típicos
Tasas de Respuesta10‐50% Incremento
Retención de Clientes5‐15% Mejora
Nivel de Cross Selling y Utilización
25‐50% Incremento
Ciclo de Marketing 40‐80% Reducción
Costos de Campañas 20‐40% Reducción
Productividad y Volúmen de Campañas
50‐300% Incremento