Los datos al servicio de las financieras

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Un cliente de un banco ingresa a la institución financiera a pedir una chequera. El funcionario verifica los datos y recibe información al instante sobre que esa persona está buscando autos por Internet en la última semana, que su comportamiento financiero es muy «sano» —con gran capacidad de ahorro, ingresos y gastos controlados—, a lo que el sistema recomienda que se le ofrezca un préstamo automotor.

Detrás de ese análisis está CTarget, una herramienta tecnológica que une los conocimientos en analítica de datos y predicción de comportamiento de CPA Ferrere, los avances de monitoreo en redes sociales de la firma tecnológica Idatha y la experiencia de Bantotal, desarrolladora de software para la industria financiera.

En concreto, CTarget transforma los datos disponibles de los clientes, dentro y fuera de la institución financiera, en un perfil único para rentabilizar la relación de las empresas con cada consumidor.

«Concentra en una única interfaz información de los clientes de redes sociales y de su comportamiento financiero del core bancario, y sobre esas dos fuentes se le coloca una capa de inteligencia analítica y un proceso masivo de datos que, con modelos predictivos, determina un producto con un determinado porcentaje de éxito», detalló Agustina Sanguinetti, gerente del departamento de Inteligencia de CPA Ferrere.

Simón Waisrub gerente senior del departamento de Banco y Tecnología de la firma, agregó que el proyecto, que nació a principios de 2016 y está en el mercado desde diciembre, surgió tanto para cubrir las necesidades de las empresas de aumentar la productividad y la rentabilidad como para responder a la creciente demanda de los clientes que esperan propuestas personalizadas. «La sensación es que el cliente recibe una propuesta que le viene ‘como anillo al dedo’ y por lo tanto no lo ve en forma negativa», dijo Waisrub.

Por ejemplo, el modelo predictivo de CPA —que forma parte del sistema de CTarget— permitió incrementar un 30% la efectividad de una campaña de préstamos automotores de una entidad financiera sin aumentar recursos.

La herramienta no solo detecta qué producto ofrecer a cada cliente sino que además brinda detalles sobre cómo ofrecerlo según su comportamiento, dijo Sanguinetti.

Implementar el sistema no insume más de cuatro meses con la correspondiente «customización» y adaptación a la base de datos de los clientes y tiene como costo un monto mensual por usuario que lo utilice y por mantenimiento, y un cargo inicial y único por su instalación.

En la faz operativa, la herramienta puede programarse para que emita propuestas a usuarios en determinados períodos de tiempo o si detecta un cliente potencial, además de estar disponible para el área comercial de la firma que contrata el producto.

Si bien este año el foco será consolidar el proyecto en el sector financiero a nivel local e internacional (ya se aplica en Panamá), el plan es expandir la herramienta a «toda institución que tenga como diferencial la relación con su cliente y la capacidad de explorar los datos y mejorar esa relación», concluyó Sanguinetti.