inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

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Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales CLIENTE: XXXXX 14/3/09 GUILLERMO CÓRDOBA M. 659 889 032 guillermo@unica36 0.com www.unica360.com

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Presentación de técnicas de inteligencia de clientes y geomarketing aplicadas al marketing relacional y la optimización de red de oficinas para el sector financiero, banca y cajas de ahorros

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Page 1: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comercialesCLIENTE: XXXXX14/3/09

GUILLERMO CÓRDOBA

M. 659 889 032guillermo@unica36

0.comwww.unica360.co

m

Page 2: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

2Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Un equipo de profesionales expertos en las técnicas analíticas y el marketing, orientados a la prestación de servicios y la consultoría de inteligencia de clientes

Nuestro objetivo es poner a disposición de compañías de todo tipo y dimensión las técnicas de customer intelligence más productivas.

Nuestra mayor fortaleza entendemos que es la flexibilidad para adaptarnos a las necesidades y recursos de cada empresa, desarrollando proyectos rentables en costes y plazos.

Nuestro estilo es la relación a largo plazo, la consecución de objetivos paso a paso y, en definitiva, el crecimiento conjunto con nuestros clientes.

Para nosotros también cada cliente es único, y cada proyecto una experiencia única.

Page 3: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

3Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

…orientados a la prestación de servicios y la consultoría de inteligencia de clientes

Estructuramos nuestra oferta de servicios de la manera siguiente

SEGMENTACIÓN, CONOCIMIENTO Y ESTRATEGIA DE CLIENTES

Segmentación de clientes Estrategia de clientes Cuota de cliente y micromarketing Indicadores y cuadro de mando Visión de cliente e integración cross-channel

MARKETING RELACIONAL Y FIDELIZACIÓN DE CLIENTES

GEOMARKETING Y REDES COMERCIALES

CREACIÓN DE BASES DE DATOS DE MARKETING

Page 4: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

4Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

POTENCIAL DE COMPRA DE UNA ENSEÑA

Clientes de su entidad

clientes fieles 80 %INCENTIVAR

clientes ocasionales

No clientes de la categoría

No Clientesde su entidad

20%

80%20%

FIDELIZAR

CAPTAR

LA INTUICIÓN: PIRÁMIDE DE VALOR DE CLIENTES

Page 5: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

5Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

20%

80%

Posición globalProductos, estado, servicios

RentabilidadMargen global asignable al cliente

Cuota de carteraParte de la cartera global del cliente que es gestionada por nosotros

Lifetime value (LTV)Tiempo que el cliente trabajará con nosotros y valor esperado

+ Indicadores

SatisfacciónPrescripciónVinculación...

Clientes de su entidad

INCENTIVAR

No clientes de la categoría

No Clientesde su entidad

FIDELIZAR

CAPTAR

POTENCIAL DE COMPRA DE UNA ENSEÑA

LA NECESIDAD: INDICADORES CLAVE DE CLIENTES

Page 6: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

6Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

RETENCIÓNRETENCIÓN

UPGRADEUPGRADE

CROSS-SELLINGCROSS-SELLING

CAPTACIÓNCAPTACIÓN

Conservación de los clientes más rentablesConservación de los clientes con cuota de bolsillo cercana al 100%Prevención del abandono de clientes. CHURN ANALYSIS

Mejora de clientes menos rentablesMejora de los clientes con cuota de bolsillo lejana al 100%

Oferta de productos complementarios a clientes según necesidadesOferta de nuevos productos a clientes más proclives a su contrataciónOferta de nuevos canales a clientes según necesidades

Captación cualificada de clientes potenciales: búsqueda de gemelosRelación de ubicación del hogar con red de puntos de venta

ESTRATEGIA DE CLIENTES BASADA EN EL CONOCIMIENTO

UNA VEZ GENERADOS LOS INDICADORES CLAVE, A PARTIR DE VARIABLES INTERNAS Y EXTERNAS…

INCREMENTO DE LA RENTABILIDAD POR CLIENTE

Page 7: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

1CRM ANALÍTICO Y MODELIZACIÓN DEL CONOCIMIENTO DEL CLIENTE

Page 8: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

8Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

ALGUNOS PROYECTOS QUE HEMOS REALIZADO… Segmentación estratégica de clientes, qué grandes tipos existen, cómo son,

cómo se comportan

Matriz de potencial cliente-producto: cada cliente o grupo, ¿qué probabilidad tiene de demandar cada producto? Relacionado con valor de vida y cuota de cliente

Target pool, o potencial producto-cliente: para cada producto, ¿qué afinidad presenta cada uno de los clientes? Ranking y selección de clientes en campañas

Modelos de retención vs abandono, el camino hacia la fidelización, ¿qué probabilidad de abandonar tiene un cliente? Enfoques de sendas, hitos, tasa por segmento

Sistemas de inteligencia geográfica o relación entre el comportamiento de clientes y la red de oficinas, como herramientas de análisis y conocimiento tanto del cliente como del canal

Captación segmentada de clientes, targeting de clientes potenciales basado en el conocimiento de la cartera actual y técnicas de micromarketing y geomarketing

Cuadro de mando y sistemas de reporting: diseño de sistemas de reporting desde la definición de necesidades hasta la implantación y formación de usuarios

Page 9: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

9Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Identificación de grupos homogéneos de clientes, con perfiles similares

Reducción de la complejidad y aproximación operativa al cliente único

2.1 Segmentación estratégica de clientes

Page 10: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

10Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

S1 S2 S3 S4 S5 S7 S8S6

S1 S12 S21 S22 S3 S4 S4 S43

S433

MODELO DE SEGMENTACIÓN ESTRATÉGICA POR NIVEL

MODELOS DE SEGMENTACIÓN ESPECÍFICOS

Dirección General

Dirección MKT Relacional

OperaciónMKT Relacional

Oficinas

Productos y divisiones

Canales

EL MODELO DE SEGMENTACIÓN POR NIVEL Desarrollo, ‘desagregación’ del modelo de segmentación para su explotación a los diferentes

niveles de decisión

El gran reto para un modelo de segmentación estratégica está en su aceptación y explotación a lo ancho de todos los “puntos de decisión” de la compañía

Los subsegmentos pueden ser definidos de inicio o a posteriori de acuerdo a las necesidades de las diferentes áreas

Page 11: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

11Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

INTEGRACIÓN DE CANAL ONLINE Y VISIÓN CROSS-CHANNEL El cliente utiliza simultáneamente canales tradicionales y online, demandándonos una visión

unificada

La estrategia multicanal requiere una visión integrada de cliente

EJEMPLO. ESPECIALISTAS MÉDICOS VS. ACCESO A REVISTAS ONLINE

Page 12: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

12Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Establece productos afines a un cliente o perfil de cliente, junto con una probabilidad de demanda, generada a partir de un modelo estadístico predictivo

2.2 Matriz de afinidad cliente-producto

Clie 1

Clie 2

...

Clie N

Profesión Renta Segm. Prod 1 Prod 2 Prod NEst. vida

90%

90%

60%

75% 50%

50%

Potencial de demanda por tipo de clientePotencial de demanda por tipo de cliente

Cuota de Cliente: Real / potencial

Cuota de mercado: Real / Potencial extrapolado a total de clientes potenciales por segmento

Valor de vida de cliente: Potencial * años de vida

Page 13: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

13Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

2.3 Target pool. Afinidad de producto a cliente La selección del target es clave en la rentabilidad de las campañas de

marketing

La optimización de selección de este target, en las campañas de producto, es una de las aplicaciones más inmediatas y de más alta rentabilidad a corto plazo de las técnicas de data mining

El target pool consiste en la generación de tablas o matrices de afinidad, centradas en el producto, donde a cada cliente se le asigna una probabilidad de demanda, en forma de puntuación –score-

Los modelos así generados tienen unos parámetros de entorno que determinan su efectividad:

• Entorno y coyuntura, estacionalidad, coyuntura económica, fiscalidad, variables geográficas…

• Ciclo de vida temporal: por definición, los modelos son eficaces durante un tiempo determinado, identificar el final de su ciclo de vida es clave

Page 14: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

14Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

El gráfico muestra los rendimientos de diferentes técnicas predictivas puestas a competir

MODELIZACIÓN DE LA RESPUESTA A CAMPAÑAS

Page 15: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

15Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

El ejemplo muestra cómo se estructura una red de probabilidades condicionadas naive-bayes, una técnica predictiva alternativa a los árboles de decisión

MODELIZACIÓN DE LA RESPUESTA A CAMPAÑAS

Page 16: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

16Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

En definitiva, hemos planteado tres maneras diferentes y complementarias de abordar las tareas de segmentación y targeting

MANERAS DIFERENTES DE ENFOCAR LA SEGMENTACIÓN

Segmentación estratégica de clientes

Modelos de afinidad cliente-producto

Target pool. Afinidad producto-cliente

Estrategia desde la visión del cliente, comprensión de la composición de la cartera, desagregación del modelo para toma de decisiones a niveles inferiores

Estrategia de marketing de clientes, mantenimiento o crecimiento por segmento, identificación de necesidad de nuevos productos

Estrategia de marketing de producto, marketing táctico y operacional –dirección territorial, oficinas-

A continuación abordaremos aquellas técnicas que nos permiten tanto optimizar la red de oficinas como conocer y segmentar los clientes potenciales, optimizando las acciones de captación

Page 17: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

2SISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

Page 18: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

18Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

CLIENTES Y RED DE OFICINAS La comercialización de productos financieros se sigue realizando a través de las oficinas, pese al crecimiento de los nuevos canles

Las entidades han desarrollado ambiciosos planes de expansión, plasmados en la apertura de nuevas oficinas tanto en su área tradicional como en las de expansión

En la actualidad, existen más de 44.000 oficinas bancarias en España, lo que viene a suponer una oficina por cada 1.000 ciudadanos

En la actual coyuntura, las estrategias de crecimiento orgánico pueden ser sustituídas, o acompañadas, por otras de optimización:

• Especialización: creación de oficinas de empresas, inmigrantes, inmobiliarias

• Optimización de recursos: personal, implantación y plv, acción comercial, marketing exterior…

• Cierre de oficinas, en los casos en que no sea posible entrar en rentabilidad

• Fusión de entidades, con la consecuente necesidad de racionalización de la red

Page 19: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

19Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL ENTORNO COMPETITIVO REQUIERE LA SEGMENTACIÓN La cartera de productos de las entidades es muy amplia, puede satisfacer numerosas necesidades de numerosos tipos de clientes

Esto ha supuesto una creciente complejidad, que requiere una doble segmentación:• Segmentación de cartera, ¿qué producto ofrecer?• Segmentación de clientes: ¿a qué cliente ofrecerlo?

El cliente actual tiene unas necesidades totales, de las cuales nuestra entidad satisface una parte. Necesitamos estimar esas necesidades totales para conocer la cuota de cliente

El potencial cliente nos dedica muy poco tiempo de atención y debemos conseguir interesarle para que acuda a la oficina y allí convencerle

Las dificultades son mayores fuera del área tradicional, donde no existen una imagen y atributos de marca reconocidos

Page 20: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

20Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

OBJETIVOS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

ESTIMAR EL NEGOCIO FINANCIERO TOTAL DE CADA CLIENTE REAL O POTENCIAL

OPORTUNIDADES DE CAPTACIÓN Y VENTA CRUZADA EN FUNCIÓN DE LA CUOTA DE CLIENTE

MEDIR E INTERPRETAR LA CUOTA REAL DE LA OFICINA

OPORTUNIDADES DE CRECIMIENTO Y ASIGNACIÓN DE RECURSOS A LA OFICINA

SOPORTAR LAS DECISIONES: EXPANSIÓN, RETRACCIÓN, ESPECIALIZACIÓN, IMPLANTACIÓN

EL CLIENTE

LA RED DE OFICINAS

LA ESTRATEGIA

Page 21: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

22SISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTESSISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

2.1VISIÓN DEL PROBLEMA Y METODOLOGÍA GEO-ESTADÍSTICA

Page 22: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

22Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas actuales

Sección censal

OFICINAS Y SECCIONADO CENSAL

La sección censal constituye el nivel ideal de análisis de clientes potenciales y reales

Page 23: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

23Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

LA SECCIÓN CENSAL COMO NIVEL IDEAL DE ANÁLISIS La sección censal es una división administrativa que, por su tamaño –unos 500 hogares, o 1.200 personas- garantiza una alta

homogeneidad interna.

Por otro lado, es la mínima unidad de agregación para la que los distintos organismos públicos suministran información sociodemográfica.

Actualmente el Instituto Nacional de Estadística suministra información por tramo de vía. Sin embargo, los tramos no coinciden con los portales y en la práctica no mejoran la información aportada por el análisis de secciones.

Por otro lado, la cartografía necesaria para el análisis de geomarketing en este nivel es más fácil de mantener y menos costosa que la cartografía de tramos de calle.

La sección censal se convierte, así, en el nivel ideal de análisis, quedando el portal para aquellos casos en que se cuente con información valiosa para cada uno de los portales. Dicha información no existe en fuentes de acceso público y legal.

Page 24: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

22SISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTESSISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

2.2INFORMACIÓN RELEVANTE Y MODELOS DE AFINIDAD microtarget

Page 25: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

25Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget

INE: Padrón 2008, Censo 2001, Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF), Encuesta de Condiciones de Vida (ECV)

Banco de España: Encuesta Financiera de las Familias (EFF)

EUSTAT, IECAM, IDESCAT: estudios coyunturales y sociodemografía

CCI: fichero de sucursales bancarias

Anuarios estadísticos varios, fundaciones de cajas de ahorros…

Somos especialistas en la obtención, validación, y modelización de grandes bases de datos sociodemográficas, de estilos de vida y de hábitos de consumo:

Además, desarrollamos estudios de mercado de targeting, que nos permiten identificar los segmentos de clientes potenciales y sus perfiles

Page 26: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

26Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget Se compone de cuatro modelos que predicen el nivel de renta de los hogares y la propensión de demanda de tres productos financieros, en cada una de las secciones censales de España:

Estimador de la renta del hogar, en euros y en tramos de renta, a partir de sus variables socioeconómicas

RENTA ANUAL DEL HOGAR

Cuentas vivienda y otras cuentas no utilizables para realizar pagos

CUENTAS DE AHORRO

Hogares con participaciones en fondos de inversiónFONDOS DE INVERSIÓN

Hogares con planes de pensiones o seguros de vida de inversión o mixtos

PLANES DE PENSIONES

Page 27: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

27Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

AModelo

explicativo-predictivo

inicial

Modelos estadísticos que explican y predicen la renta y la afinidad a los diferentes productos a partir de variables sociodemográficas de los hogares. Las técnicas estadísticas principales han sido árboles de decisión y regresiones

BClasificación de

secciones censales

Clasificación de las secciones censales en función del modelo anterior, generando la afinidad de la sección como agregación de afinidades de tipos de hogares.La información de las secciones es requerida en peticiones a medida al INE

CAplicación en proyectos de Geomarketing

Las afinidades a los productos son geocodificadas, por referirse a secciones censales, permitiendo su análisis en un Sistema de Información Geográfica (GIS)

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Cuota de cliente y modelo de potencial de demanda microtarget, metodología de análisis basada en modelización predictiva

Page 28: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

28Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget

Distribución de las secciones censalesN secciones asignadas

33.763

97% del total*

(*) todas las secciones censales de, al menos, 100 habitantes, en cumplimiento de la Ley de secreto estadístico

Media

33.513€

N hogares asignados

15.398.859

99,8% del total*

Renta anual bruta del hogar, antes de retenciones y cotizaciones por cuenta del trabajador. Año 2005-2008. Disponible para seccionados 2001, 2005, 2008

RENTA DEL HOGAR

Page 29: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

29Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget

Renta anual bruta del hogar, antes de retenciones y cotizaciones por cuenta del trabajador. Disponible para seccionados 2001, 2005, 2008

RENTA DEL HOGAR

LA RENTA DEL HOGAR TIENE UNA ALTA CORRELACIÓN POSITIVA CON:

TENENCIA DE ACCIONES COTIZADAS Y VALORES DE RENTA FIJA

DEMANDA DE BANCA PRIVADA

EN MUCHO MENOR MEDIDA, IGUALMENTE SE ASOCIA POSITIVAMENTE CON EL RESTO DE MODELOS DE AFINIDAD. A MÁS RENTA, MAYOR DEMANDA DE SERVICIOS FINANCIEROS

Page 30: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

30Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget

Hogares con planes de pensiones o seguros de vida de inversión o mixtos. Disponible para seccionados 2001, 2005, 2008

PLAN DE PENSIÓN

Distribución de las secciones censalesN secciones asignadas33.763

97% del total*

(*) todas las secciones censales de, al menos, 100 habitantes, en cumplimiento de la Ley de secreto estadístico

N hogares asignados

15.398.859

99,8% del total*

Media

32,5% de los hogares

demandan planes de pensiones

Page 31: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

31Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget

Hogares con participaciones en fondos de inversión. Disponible para seccionados 2001, 2005, 2008

FONDO DE INVERSIÓN

Distribución de las secciones censalesN secciones asignadas33.763

97% del total*

(*) todas las secciones censales de, al menos, 100 habitantes, en cumplimiento de la Ley de secreto estadístico

N hogares asignados

15.398.859

99,8% del total*

Media

8,1% de los hogares

demandan fondos de inversión

Page 32: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

32Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget

Cuentas vivienda y otras cuentas no utilizables para realizar pagos, incluye depósitos. Disponible para seccionados 2001, 2005, 2008

CUENTA VIVIENDA O AHORRO

Distribución de las secciones censalesN secciones asignadas33.763

97% del total**

(**) todas las secciones censales de, al menos, 100 habitantes, en cumplimiento de la Ley de secreto estadístico

N hogares asignados

15.398.859

99,8% del total*

Media

17,1% de los hogares

demandan cuentas ahorro

Page 33: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

33Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL MODELO DE AFINIDAD microtarget Las variables más relevantes, las que han permitido generar los modelos, son las siguientes:

• Ocupación de la persona de referencia del hogar• Situación profesional de la persona de referencia y relación con la actividad:

empresario, trabajador cuenta propia o ajena, desocupado, inactivo, estudiante, pensionista y tipo pensión…

• Nivel de estudios de la persona de referencia• Número de personas ocupadas en el hogar• Régimen de tenencia de la vivienda habitual, existencia de pagos pendientes• Posesión de vivienda secundaria

Estas variables han sido cruzadas según las necesidades específicas de los modelos predictivos, solicitando del Instituto Nacional de Estadística (INE) la entrega de tablas personalizadas

Page 34: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

34Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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136

124

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CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA

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25.001 - 30.000

14.000 - 25.000

microTarget®. RENTA MEDIA DEL HOGAR POR MICROZONA

Los hogares son puestos en relación espacial con las oficinas, permitiendo estimar cuota de cliente y analizar la cuota de mercado geográfica de la oficina

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35Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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3603802010

3603802019

3603802006

3603802021

3603802018

3603802018

Oficina: 0541 Pontevedra García Cambra0 150 30075

Meters

4Legend

Sección censal1 Dot = 1

; competencia

Sección censal

Renta media hogar40.001 - 60.000

35.001 - 40.000

30.001 - 35.000

25.001 - 30.000

14.000 - 25.000

microTarget®. RENTA MEDIA DEL HOGAR POR MICROZONA

Los hogares son puestos en relación espacial con las oficinas, permitiendo estimar cuota de cliente y analizar la cuota de mercado geográfica de la oficina

Page 36: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

36Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Las características sociodemográficas de las microzonas presentan claras diferencias entre sí, constituyen micromercados

microTarget®. DEMANDA DE PLANES DE PENSIONES

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4619001006 4619001036

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4619001019

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4619001027

4619001022 4619001023

4619001011

4619001016

4619001014

4619001004

4619001016

Oficina: 0663 - Paterna0 80 16040

Meters

4Legend

Sección censal1 Dot = 1

; competencia

Plan pensión36,1% - 73%

29,1% - 36,0%

24,1% - 29%

8,2% - 24%

Page 37: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

37Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Las características sociodemográficas de las microzonas presentan claras diferencias entre sí, constituyen micromercados

microTarget®. DEMANDA DE FONDOS DE INVERSIÓN

AVGDA ALFONS X

III

CA

RR

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AVGDA PIUS XII

CAR

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CARRE SANTIAGO

CARRE SIMANCAS

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CARRE XILE

CA

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-19

CARRE ARIBAU

CTRA ANTIGA DE VALENCIA

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CTRA SANTA COLOMA CARRE RAFAEL DE CASANOVA

CA

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AVGDA JOAN XXIII

CA

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CA

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PLAÇA TRAFALGAR

PSTGE MARCONI

CARR

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CARRE ONZE D

E SETEMBRE

CARRE RIU

S I TA

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CARRE BOG

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ISCAL C

ABANES

CARRE D'E

LVIS

A

Oficina: Badalona - 30 120 24060

Meters

4Legend

Código postal

Manzana

Sección censal

Fondo inversión8,6% - 17%

7,1% - 8,5%

5,6% - 7%

2% - 5,5%

Sección censal1 Dot = 1

; competencia

Ibercaja red

Page 38: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

38Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

AVG

DA M

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JOL

CARRE PRIM

PSIG

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LACARRE MAR

RIERA MATAM

OROS

AUTOP DEL M

ARESME A-19

CARRE MERCECARRE COLL I PUJOL

CARRE CARME

CAR

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CARRE RIV

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CARRE CREU

CARRE DOS DE MAIG

CAMI GUIXERES

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CARRE DEL MIG

JORN

CARRE FLUVIA

CARRE CANO

NGE B

ARANERA

CA

RR

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AVGDA PRESIDENT COMPANYS

RBLA DE SANT JOAN

CARRE MARAGALL

CAR

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ITAT

CARRE LATRILLA

CARRE GARBI

CARRE DALT

CARRE CAMELIA

CARRE ANSELM CLAVE

CA

RR

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PSTGE VIÑAS

CARRE MUSEU

CARRE SANT JOSEP I ROSES

CARRE SANT MIQUEL

CA

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CARRE NOVA C

ANÇO

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PSTGE BARBER

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CARRE SANTIA

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CARRE MESTRE NICOLAU

CARRE RIBAS I P

ERDIGO

CARRE SANT

LLO

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CARRE BANYOLES

CARRE BARCELONA

CARRE JESUS

CA

RR

E T

EI

Oficina: 2526 - Badalona Vía Augusta0 150 30075

Meters

4Legend

Código postal

Manzana

Sección censal

Cuentas ahorro22,4% - 28,9%

19,6% - 22,3%

17,5% - 19,5%

15,7% - 17,4%

12,4% - 15,6%

Sección censal1 Dot = 1

; competencia

Las características sociodemográficas de las microzonas presentan claras diferencias entre sí, constituyen micromercados

microTarget®. DEMANDA DE CUENTAS AHORRO Y DEPÓSITOS

Page 39: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

22SISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTESSISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

2.3LA MODELIZACIÓN GEOESTADÍSTICA Y LAS ÁREAS DE INFLUENCIA

Page 40: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

40Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

GEO-ESTADÍSTICA Y CÁLCULO DE ÁREAS DE INFLUENCIA La relación geográfica entre clientes –sean reales o potenciales- y red de puntos de venta es clave a la hora de analizar a unos

y otros

Existen diversas aproximaciones, desde las más sencillas a las más avanzadas, en su cálculo. En esencia, la aplicación de métodos avanzados depende de la disponibilidad de información con la que alimentar a los modelos:

• Información sobre las oficinas: dimensión, implantación, antigüedad, cantidad y tipo de recursos humanos… definen su capacidad de atracción como centros de oferta

• Información sobre los clientes: tipo sociodemográfico, comportamiento de consumo, demanda de productos financieros… definen la intensidad y tipo de demanda

• Información geográfica: cartografía, callejeros, divisiones administrativas… delimitan los tipos de análisis posibles y sus costes

A continuación presentamos algunas de las técnicas de cálculo de áreas de influencia y relación espacial entre puntos de venta y clientes

Page 41: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

41Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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114

AVDA MADRID

AVDA NAVARRA

AUTOP ENLACE

AVDA GOYA

CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA

CA

LL

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SIT

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CALLE QUINTANA LACACCI

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LLE

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SSA

CALLE BOGGIERO

CALLE JULIAN SANZ IBAÑEZ

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CALLE SANTA OROSIA

CALLE SAN JUAN BOSCO

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CALLE MENENDEZ PELAYO

CALLE LUCAS GALLEGO

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XX

III

Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas actuales

Una aproximación determinista a la relación espacial es la definición de áreas de influencia a priori, muy extendida en marketing

AREA DE INFLUENCIA TEÓRICA DE 300 METROS

Page 42: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

42Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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AVDA MADRID

AVDA NAVARRA

AUTOP ENLACE

AVDA GOYA

CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA

CA

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CALLE DAROCA

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CALLE CASPE

CALLE QUINTANA LACACCI

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CALLE BOGGIERO

CALLE JULIAN SANZ IBAÑEZ

CA

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CALLE SANTA OROSIA

CALLE SAN JUAN BOSCO

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CALLE MENENDEZ PELAYO

CALLE LUCAS GALLEGO

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CALLE CONDE ARANDA

CALLE CANOVAS

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XX

III

Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas actuales

Sección censal

Penetración clientes7,6% 25%

5,0% - 7,5%

2,6% - 4,9%

0,1% - 2,5%

La aproximación empírica es la que se basa en la procedencia real de clientes por microzona, describe la realidad y la compara con la potencialidad de clientes

AREA DE INFLUENCIA TEÓRICA DE 300 METROS

Page 43: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

43Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Los modelos de gravitación comercial se basan en la ley de Newton, según la cual la capacidad de atracción de un centro de oferta es directamente proporcional a su atractivo –masa- en inversamente proporcional a la distancia respecto al punto de demanda.

Los modelos de afinidad electiva adaptan la anterior formulación definiendo probabilidades de que un cliente, se decida por un centro que compite con otros.

Estas probabilidades pueden ser tratadas como cuotas o proporciones de clientes en una microzona.

El modelo de Huff (1963) se formula de la manera siguiente

MODELIZACIÓN AVANZADA DE ÁREAS DE INFLUENCIA

La probabilidad de desplazamiento de un punto a un centro de oferta es directamente proporcional a la atracción del punto e inversamente proporcional a la distancia. El total de desplazamientos desde un punto se repartiría entre los puntos de oferta en forma de probabilidades

Page 44: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

44Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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AVDA MADRID

AVDA NAVARRA

AUTOP ENLACE

AVDA GOYA

CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA

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CALLE SAN JUAN BOSCO

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CALLE LUCAS GALLEGO

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CALLE CONDE ARANDA

CALLE CANOVAS

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CALLE MONTAÑES

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XIII

Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas actuales

80,1% - 100%

60,1% - 80%

40,1% - 60%

20,1% - 40%

15,3% - 20%

Sección censal

Modelo de Gravedad desde el punto de vista del cliente, probabilidad de elección de centro de oferta en función de la distancia, la atrcción del centro y las ofertas alternativas (Huff, 1963)

AREA DE INFLUENCIA. PROBABILIDAD PARA LA OFICINA 147

Page 45: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

45Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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;824

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152

147

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116

107

114

AVDA MADRID

AVDA NAVARRA

AUTOP ENLACE

AVDA GOYA

CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA

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CALLE MENENDEZ PELAYO

CALLE LUCAS GALLEGO

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XIII

Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas nuevas sep05

; Oficinas nuevas sep05

; Oficinas actuales

80,1% - 100%

60,1% - 80%

40,1% - 60%

20,1% - 40%

8,5% - 20%

Escenarios y análisis what if, afectación de la apertura de nuevas tiendas a las áreas de influencia teóricas

APERTURA DE OFICINAS Y REDEFINICIÓN DE ÁREA DE INFLUENCIA

Page 46: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

46Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

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94

152

147

136

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107

114

AVDA MADRID

AVDA NAVARRA

AUTOP ENLACE

AVDA GOYA

CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA

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Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas actuales

80,1% - 100%

60,1% - 80%

40,1% - 60%

20,1% - 40%

15,3% - 20%

Sección censal

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107

114

CALLE MENENDEZ PELAYO

Plaza: Zaragoza

0 140 28070Meters 4

Legend

; Oficinas actuales

Sección censal

Plan pensión36,1% - 73%

29,1% - 36%

24,1% - 29%

8,2% - 24%

La sección X presenta una probabilidad del 75% de acudir a la oficina Y

El modelo predictivo microtarget indica que el 20% de los 500 hogares demandan una cuenta ahorro o depósito

Así, 500 x 20% x 75% = 75 hogares es la demanda total de cuentas ahorro y depósitos en la sección X

Cuota geográfica = negocio real / negocio potencial

¿Qué oportunidades de crecimiento existen?

ESTRATEGIA DE CLIENTES BASADA EN EL RENDIMIENTO REAL

Page 47: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

47Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Otros modelos de micromarketing desarrollados por

Áreas de crecimiento

Nichos de inmigración

La edad de plata

La generación Y

Identifica microzonas de reciente crecimiento poblacional. Es ideal para ubicar negocios y encontrar hogares en fase de formación

Identifica y describe microzonas con una alta presencia de inmigrantes. Incluye procedencia geográfica, es muy valioso tanto para negocios específicos –envío capitales, restaurantes…- como para la adaptación de establecimientos

Identifica y describe áreas con alta proporción de jóvenes entre 16

y 24 años y estatus medio-alto o alto. Ideal para moda y oferta de

ocio dirigida a este tipo de segmento

Identifica y describe áreas con alta presencia de tercera edad y estatus medio-alto o alto. De gran valor para servicios personales, financieros y oferta de ocio dirigido al segmento

microbarrios Tipología sociodemográfica que caracteriza las microzonas como barrios. Se basa parcialmente en las segmentaciones intuitivas usadas por responsables comerciales en sectores retails, y es por tanto fácilmente asimilada por este perfil de usuario

Page 48: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

22SISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTESSISTEMAS DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

2.4APLICACIONES CONCRETAS Y TIPOS DE PROYECTOS

Page 49: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

49Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

ALGUNOS TIPOS DE PROYECTOS DESARROLLADOS EN BANCA

A OPTIMIZACIÓN DE UBICACIÓN DE NUEVAS OFICINAS

Los proyectos que venimos realizando responden, de manera muy simplificada, a tres tipos de necesidades:

B OPTIMIZACIÓN DE COMUNICACIÓN PARA OFICINAS NUEVAS Y NO RENTABLES

D SISTEMA DE INTELIGENCIA DE CLIENTES Y RENDIMIENTO DE LA RED DE OFICINAS

C AJUSTE DE LA RED. ESPECIALIZACIÓN, REUBICACIÓN O CIERRE DE OFICINAS

Page 50: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

50Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

LA OPTIMIZACIÓN DE UBICACIÓN DE NUEVAS OFICINAS

Selección de las regiones y plazas de expansión, si procede

Selección de ubicaciones, a nivel de local o portal, óptimas, en función de:• Huecos de cobertura en la red actual, si la hubiera• Potencial de demanda para los productos• Presión competitiva en el área de influencia

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;819

817

815

814

813

Leyenda

; Oficinas nuevas sep05

; Oficinas nuevas jul05

; Oficinas actuales

A Inf 300m nuevas sep05

Distancia0 - 100

101 - 200

201 - 300

A Inf 300m nuevas jul05

Distancia0 - 100

101 - 200

201 - 300

1 Dot = 2

comercios

oficinas

industrias

A Inf 300m actuales

Distancia0 - 100

101 - 200

201 - 300

Penetración clientes7,6% - 83,7%

5,0% - 7,5%

2,6% - 4,9%

0,1% - 2,5% 4 0 360 720180Metros

Plaza: Zaragoza

El ejemplo muestra la cobertura de clientes –a la izquierda- la presencia de estatus medio-alto –arriba- y la presencia de empresas, en un proyecto de incremento de la capilaridad en el área tradicional de una Caja de ahorros

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;

;819

817

815

814

813

Leyenda

; Oficinas nuevas sep05

; Oficinas nuevas jul05

; Oficinas actuales

A Inf 300m nuevas sep05

Distancia0 - 100

101 - 200

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A Inf 300m nuevas jul05

Distancia0 - 100

101 - 200

201 - 300

1 Dot = 2

comercios

oficinas

industrias

A Inf 300m actuales

Distancia0 - 100

101 - 200

201 - 300

Estatus MA-A200 - 294

139 - 199

95 - 138

36 - 94 4 0 360 720180Metros

Plaza: Zaragoza

Page 51: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

51Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

LA OPTIMIZACIÓN DE LA COMUNICACIÓN

Consiste en la segmentación y adecuación de la oferta al perfil de demanda del cliente potencial

Incrementa el retorno de las acciones de captación, al maximizar la probabilidad de que el cliente reciba una oferta concreta que le haga desplazarse a la oficina

Puede basarse tanto en los modelos microtarget como en productos-gancho específicos y segmentaciones ad-hoc

Los resultados se plasman en una tabla de afinidad, con dos indicadores clave:

• PRESENCIA DE TARGET: número absoluto o relativo de clientes que responden al target

• ÍNDICE DE AFINIDAD: valor relativo respecto a la media de la presencia de target

Se plasma en acciones por canales directos, en concreto hemos testado:• Telemarketing• Mailing• Multietápico: Buzoneo, seguido de mailing y seguimiento telefónico al pool de

clientes interesados, que pasan a integrar una base de datos de clientes potenciales de la entidad

Page 52: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

52Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

LA OPTIMIZACIÓN DE LA COMUNICACIÓN

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0601501011

0601501012

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0601505025

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0601501001

0601504007

0601501008

0601505006

0601501002

0601501003

0601505005

0601504014

0601504009

06015050010601505003

0601504010

0601505002

0601505004

0601504011

0601501004

0601505020

0601505012

0601505013

0601505011

0601505014

0601505017

Leyenda

Oficinas

; Nuevas

; Reactivadas

; Añadidas

Competencia

;Area Influencia

200m

400m

600m

Target Sección197 - 312

137 - 196

101 - 136

70 - 100

21 - 69

Sección 4 0 140 28070metros

Oficina: 68201

TARGET AD-HOC. HIPOTECA JOVEN

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0601505005

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0601504009

06015050010601505003

0601504010

0601505002

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0601501004

0601505020

0601505012

0601505013

0601505011

0601505014

0601505017

Leyenda

Oficinas

; Nuevas

; Reactivadas

; Añadidas

Competencia

;Area Influencia

200m

400m

600m

Target Sección170 - 246

134 - 169

107 - 133

81 - 106

33 - 80

Sección 4 0 140 28070metros

Oficina: 68201

TARGET AD-HOC. HIPOTECA ESTATUS

Los resultados se muestran tanto en mapas como en tablas, los primeros son de especial utilidad para directores de zona y de oficina. A continuación vemos cómo se diferencia la presencia de targets distintos para una misma oficina

Page 53: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

53Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

LA OPTIMIZACIÓN DE LA COMUNICACIÓN

La tabla de resultados muestra las afinidades de las secciones a los productos y su distancia a la oficina más cercana. A partir de ella puede seleccionarse clientes potenciales de una base de datos de origen páginas blancas.

OficinaDistancia Sección

Municipio

Población

N clientes

Penetración

clientes

RENTA HOGAR

RENTA HOGAR ÍNDICE

PLAN PENSIÓN

PCT

PLAN PENSIÓN

ÍNDICE

FONDO INVERSIÓ

N PCT

FONDO INVERSIÓN ÍNDICE

CUENTA - IPF PCT

CUENTA - IPF

ÍNDICEÍndice

Máximo

119 248 5029704006 50297 1310 19 1,5% 34.577 104 30,2% 93 10,6% 130 19,4% 113 130119 267 5029705033 50297 1760 89 5,1% 35.077 105 30,8% 94 9,8% 120 19,5% 114 120119 273 5029702039 50297 968 61 6,3% 46.354 139 52,6% 161 12,2% 151 21,0% 123 161119 273 5029702037 50297 1054 27 2,6% 35.573 107 29,4% 90 11,7% 144 22,0% 129 144119 293 5029702022 50297 1534 59 3,8% 37.269 112 33,2% 102 13,1% 161 24,1% 141 161119 308 5029705034 50297 1960 132 6,7% 38.074 114 33,4% 103 10,4% 128 19,9% 116 128148 0 5029705006 50297 1396 81 5,8% 32.004 96 24,1% 74 8,1% 100 17,4% 102 102148 19 5029705003 50297 1097 6 0,5% 31.001 93 22,8% 70 8,1% 99 17,8% 104 104148 39 5029705004 50297 1804 59 3,3% 35.949 108 32,0% 98 10,4% 128 20,3% 119 128148 104 5029705007 50297 1776 8 0,5% 38.413 115 36,3% 112 10,1% 125 18,8% 110 125148 121 5029702012 50297 1558 92 5,9% 36.339 109 30,1% 92 10,1% 124 20,6% 120 124148 122 5029702045 50297 1461 85 5,8% 41.551 125 41,9% 129 10,9% 134 19,7% 115 134148 132 5029705008 50297 1869 120 6,4% 29.303 88 26,8% 82 8,2% 101 16,7% 98 101148 136 5029705005 50297 1199 63 5,3% 36.623 110 33,1% 102 11,0% 136 21,3% 124 136148 149 5029706001 50297 1239 8 0,6% 38.507 116 35,9% 110 8,9% 110 18,4% 108 116148 149 5029706002 50297 927 9 1,0% 37.321 112 33,6% 103 9,2% 113 18,1% 106 113148 166 5029705048 50297 1353 4 0,3% 37.947 114 34,0% 104 8,9% 109 17,5% 102 114148 179 5029701019 50297 1239 20 1,6% 33.723 101 26,7% 82 8,9% 110 18,0% 105 110148 214 5029705009 50297 1379 2 0,1% 37.699 113 34,8% 107 9,1% 112 17,9% 105 113148 224 5029706033 50297 1181 15 1,3% 36.562 110 33,6% 103 8,8% 108 17,9% 105 110148 231 5029706036 50297 1534 2 0,1% 37.548 113 33,8% 104 8,5% 104 17,1% 100 113148 234 5029705050 50297 901 40 4,4% 39.190 118 38,6% 119 10,6% 131 19,7% 115 131148 237 5029705010 50297 1470 2 0,1% 31.854 96 25,4% 78 7,8% 96 17,0% 99 99148 289 5029702044A 50297 1076 93 8,6% 44.606 134 48,7% 149 13,5% 167 24,1% 141 167148 312 5029702042 50297 966 59 6,1% 40.346 121 38,2% 117 12,7% 156 23,4% 137 156148 320 5029705049 50297 1135 8 0,7% 30.790 92 29,8% 92 8,0% 98 17,0% 99 99148 339 5029701016 50297 598 3 0,5% 42.350 127 44,3% 136 11,7% 144 21,0% 123 144148 341 5029702004 50297 1133 10 0,9% 40.053 120 34,8% 107 13,7% 169 24,5% 143 169148 342 5029705014 50297 1550 80 5,2% 41.343 124 41,4% 127 11,3% 139 20,6% 120 139

Page 54: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

54Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Baja rentabilidadBajo potencial de demandaCobertura de red alternativaCompetencia elevada

I. SELECCIÓN DE OFICINAS CANDIDATAS

ESTRATEGIAS:Redimensionamiento,

especialización, cierre

AJUSTE DE LA RED, MODIFICACIONES Y CIERRE DE OFICINAS

Junto a los criterios anteriores, se valoran otros internos:

RR.HH., valor del local y régimen de tenencia, relación con promotor…

II. SELECCIÓN DE OFICINAS A CERRAR

LISTADO DE OFICINAS PROPUESTAS PARA CIERRE

Reasignación óptima por distancia Re-cálculo de demanda Nuevas áreas de influencia Nuevos objetivos comerciales

III. REASIGNACIÓN DE CLIENTES A OFICINAS

PLAN COMUNICACIÓN:Clientes re-dirigidosClientes potenciales

Buzoneomailing

Page 55: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

55Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

EL SISTEMA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

Consiste en la aplicación sistemática de las técnicas descritas a la red de oficinas de la entidad

Idealmente, se integra con los sistemas de información de clientes corporativos, con dos objetivos:

Conocimiento de clientes potenciales y cuota de cliente

Conocimiento y optimización de la red comercial

Además de las aplicaciones de expansión o retracción de la red comercial, es de gran utilidad en el dimensionamiento de oficinas, política comercial local, etc.

A continuación vemos un ejemplo de informe de área de oficina

Page 56: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

56Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Oficina: XXXXXX

N personas

% de personas

% de mujeres

% de hombres

% de hogares

0-14 años 6.562 11,1% 10,2% 12,1% Single 10,9%15-24 años 5.737 9,7% 9,1% 10,4% Sin hijos 9,2%25-44 años 19.990 33,7% 31,4% 36,4% Hijos menores 17,1%45-64 años 14.712 16,8% 17,4% 16,1% Hijos menores o mayores 36,2%65-74 años 0 18,1% 20,1% 16,2% Nido vacío 24,7%mayor de 74 años 12.269 10,6% 11,8% 8,8% Tamaño medio de hogar 3,1población total 59.271 100,0% 100,0% 100,0%

Españoles 49.584 83,7% Viviendas secundarias 3,1%Extranjeros 9.687 16,3% Viviendas vacías 7,2%

Euro Comunitarios (UE25) 2.057 3,5% Antigüedad media edificios 42,3Euro No comunitarios 520 0,9%Africa 539 0,9%América 5.242 8,8%Asia 1.316 2,2%

2,0%En verde, supera en 10% o más la media nacionalEn rojo, por debajo 10% o más de la media nacional

Tipo barrio y vivienda

Sociodemografía. Personas por edad y sexoHogares. Tipología de estructura de

hogares

Tipología de hogares

Personas por sexo y edad

Personas por origen

Residentes en áreas de expansión urbana o de reciente crecimiento

Código: 0924

Sociodemografía. Personas por edad y nacionalidad

% de viviendas

Hábitat. Expansión urbana y reciente crecimiento

% de personas

Municipio:

N personas

% de personas

Tipo de barrio, vivienda y actividad económica

Zaragoza

INFORME DE TIENDA. SOCIODEMOGRAFÍA Y POTENCIAL

Page 57: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

57Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

% de personas

Sector terciario, peso 63,2% N oficinas en 300 metros 12Condición socioeconómica 1,0 ÍNDICE DE COMPETENCIAActividad no 3aria predominante Industria

Posesión segunda vivienda 21,0% 1.684Empleados cuenta propia 16,9% 1.391

5,7%Estudios medios en 30-49 añosEstudios postobligatorios 40,8%

Locales Locales activos totales Renta media de hogares 32.159 96Locales comerciales Potencial fondos inversión 7,5% 83Locales industriales Potencial planes pensiones 28,3% 87Locales agrícolas Potencial cuentas ahorro 16,9% 99Oficinas

En verde, supera en 10% o más la media nacional

En rojo, por debajo 10% o más de la media nacional

528

presencia relativa

778

Estatus, nivel socioeconómico y cultural

Tipo de barrio, vivienda y actividad económica

Estatus económico

1020

Presión competitiva. N oficinas en A.I.

Clientes totales de la oficinaClientes totales residentes en A.I.

Penetración de clientes en A.I.medio

Índice relativo

Medio-alto

Potencial de demanda

Potencial de demanda y penetración de clientes % de target

98

Estudios

INFORME DE TIENDA. SOCIODEMOGRAFÍA Y POTENCIAL

Page 58: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

58Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Expansión, ubicación pdvComunicación, buzoneoSurtido, promos locales,

serviciosObjetivos comerciales

sociodemografíaEstudios sectorialesEstudios ad-hocModelización predictiva

Métodos creación A.I.Modelos de gravedad, what ifIntegración con BI corporativoActualización y feed-back

OBJETIVOS

¿a qué preguntas debe dar respuesta?

INFORMACIÓN

¿qué datos, a qué nivel, con qué tratamiento?

Somos expertos en marketing, distribución y fidelización de clientesdominamos las técnicas analíticas de conocimiento del cliente

ANÁLISIS

¿qué consultas, funcionalidad GIS?

Proponemos funcionalidad adecuada a los objetivos

SISTEMA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA DE CLIENTES

Page 59: Inteligencia de clientes y geomarketing para la banca

59Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales

Los modos de prestación de servicios de inteligencia geográfica de clientes

Oficina de servicios + informe

Oficina de servicios + visualizador

Sistema de Geomarketing

Sistema de inteligencia de clientes con funcionalidad

geográfica

Entrega de Informe de resultados con conclusiones, así como los mapas e informes pertinentes para cada punto de venta

Entrega de Informe de resultados con conclusiones e informes de punto de venta, los mapas se presentan en un visualizador GIS, agilizando tareas de búsqueda, zoom

Implantación de un sistema de inteligencia de clientes, con la

funcionalidad necesaria –Business intelligence,

modelización-, incluyéndose funciones analíticas GIS e

integrado con las bases de datos corporativas

Entrega de un software GIS con funcionalidad analítica según los objetivos del cliente, incluyendo toda la información elaborada e indicadores avanzados

Modelización estadística +

consultoría GIS

Desarrollo de modelos predictivos de demanda, tipologías de micromarketing, así como consultoría en selección de software