Modelos analíticos de clasificación, una poderosa herramienta para mejorar la venta cruzada, diversificar el portafolio y fidelizar clientes.
La diversificación del portafolio y la optimización de la venta cruzada son tácticas esenciales para impulsar el crecimiento y fidelizar a los clientes en el ámbito fiduciario, para lograrlo los modelos analíticos de clasificación son una excelente herramienta.
No obstante, el éxito de estas tácticas radica, en gran parte, en la habilidad de las fiduciarias, o empresas gestoras de activos y productos financieros, para identificar y segmentar eficientemente a su clientela, potenciar sus ventas cruzadas y, como resultado, incrementar sus ingresos.
Un estudio realizado por Mckinsey & Company, arroja como resultado que menos del 20% de las organizaciones lograron cumplir sus objetivos de ventas cruzadas. El desafío se inicia al enfrentar los retos intrínsecos al lograr sinergias de ingresos en general, de manera más comprensible y atractiva.
A través de la implementación de estos modelos analíticos, las fiduciarias pueden identificar y segmentar a tus clientes de manera eficiente, potenciando así tus estrategias comerciales.
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Potencie su estrategia con modelos analíticos de clasificación
Los modelos analíticos de clasificación son una poderosa herramienta de aprendizaje automático que puede desentrañar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.
Su capacidad para clasificar y segmentar clientes según diferentes criterios, como el riesgo crediticio, el potencial de inversión o la propensión a adquirir nuevos productos o servicios, los convierte en aliados clave en la industria financiera.
La elección del algoritmo de clasificación adecuado depende de diversos factores, como la naturaleza del problema que se enfrenta, la disponibilidad de datos y los requisitos de rendimiento.
Cada algoritmo tiene sus propias fortalezas y limitaciones, por lo que es fundamental seleccionar el enfoque más apropiado para maximizar los beneficios. Implementar modelos analíticos de clasificación en el sector financiero ofrece una ventaja competitiva significativa.
La capacidad de segmentar clientes, identificar patrones de comportamiento y prever tendencias futuras permite a las instituciones financieras adaptarse rápidamente a las necesidades cambiantes de los clientes y tomar decisiones estratégicas fundamentadas.
Algoritmos de clasificación más comunes en el sector financiero
En el sector financiero, existen varios algoritmos de clasificación ampliamente utilizados para abordar diversos desafíos y problemas. A continuación, se presentan algunos de los algoritmos de clasificación más utilizados en el sector financiero:
Regresión logística
La regresión logística permite predecir eventos, como las compras de clientes, analizando características o datos. En la industria financiera, es útil para evaluar la probabilidad de impagos y deserciones.
En 2014, el Banco de la República de Colombia, usó esta técnica para estudiar fragilidades bancarias usando datos mensuales de 1996 a 2013.
Los resultados mostraron que fuentes no tradicionales de financiamiento podrían evidenciar mayor fragilidad, resaltando la importancia de la regresión logística como herramienta efectiva en el sector bancario.
Es un método que ayuda a predecir si algo ocurrirá o no (por ejemplo, si un cliente comprará un producto o no), basándose en ciertas características o datos sobre ese cliente.
La regresión logística es ampliamente utilizada en la industria financiera para predecir la probabilidad de impago de un crédito, la adquisición de un producto o la deserción de un cliente.
Los árboles de decisión
Son un enfoque de aprendizaje supervisado que utiliza reglas para dividir grupos en subgrupos según ciertos atributos. Son comunes en la industria financiera para evaluación de riesgos crediticios, detección de fraudes y segmentación de clientes.
La bolsa de valores en China ayuda a las empresas a recopilar y reinvertir activos inactivos mediante la emisión de acciones, reflejando la situación económica actual y futura.
Es un canal importante para la apreciación del capital de los inversores individuales, y se utilizan tecnologías como bases de datos y minería de datos para analizar y prever tendencias del mercado.
Un estudio realizado por Atlantis Press, analizó 200 compañías del mercado de acciones A en 2012 usando el árbol de decisiones C5.0 para predecir su clasificación en base a su desempeño.
Los factores clave identificados fueron la tasa de crecimiento de las ganancias por acción, la ratio de
flujo de caja a deudas, la ratio de activos a pasivos y la ratio de liquidez, siendo el más importante la tasa de crecimiento de las ganancias por acción.
Máquinas de vectores de soporte (SVM)
Las SVM son un método de aprendizaje supervisado que encuentra la mejor línea o superficie que separa dos grupos (por ejemplo, los clientes que compran un producto y los no lo hacen), utilizando las características de cada grupo.
Este algoritmo es popular en la industria financiera para la clasificación de clientes, la detección de fraudes y la predicción de la morosidad en los préstamos.
K-vecinos más cercanos (KNN)
Este método clasifica a un elemento en función de las características de sus «vecinos» más cercanos en el conjunto de datos. Por ejemplo, si un cliente tiene características similares a otros que han comprado un producto, es probable que también lo compre. Se utiliza para tareas como:
- La segmentación de clientes.
- Detección de anomalías.
- Clasificación de transacciones.
Redes neuronales artificiales (ANN)
Las ANN son un conjunto de algoritmos de aprendizaje profundo imitan el funcionamiento del cerebro humano para aprender y hacer predicciones basadas en datos. En la industria financiera, las ANN se aplican en una amplia variedad de tareas, como:
- La predicción del precio de las acciones.
- Evaluación del riesgo crediticio.
- Detección de fraudes en la clasificación de clientes.
Ensemble learning
Estos métodos combinan varios modelos de aprendizaje para mejorar la precisión y estabilidad de las predicciones. Entre estos se encuentran los métodos de:
- Bagging.
- Boosting.
- Random Forest.
Estos algoritmos se utilizan en la industria financiera para la evaluación del riesgo crediticio, la predicción del comportamiento del mercado y la segmentación de clientes.
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Aplicaciones innovadoras en venta cruzada para fiduciarias
Los métodos analíticos de clasificación pueden ser utilizados por las fiduciarias para mejorar sus estrategias de venta cruzada de varias maneras:
Segmentación de clientes
Los modelos de clasificación pueden ayudar a las fiduciarias a identificar grupos de clientes con necesidades y preferencias similares para ofrecerles productos personalizados. Por ejemplo, clientes conservadores, moderados o agresivos en sus inversiones.
HubSpot define la segmentación de clientes como:
“El etiquetado y la agrupación de clientes con características compartidas como edad, industria, género, etc. Con la segmentación de clientes, puede personalizar fácilmente sus esfuerzos de marketing, servicio y ventas según las necesidades de grupos específicos. El resultado es un impulso potencial a la lealtad y las conversiones de los clientes”.
Predicción de la propensión a comprar
Con los modelos de clasificación se puede predecir la probabilidad de que un cliente adquiera un producto fiduciario específico, lo que permite a las fiduciarias enfocar sus esfuerzos de marketing en aquellos clientes con mayor potencial de compra.
Esto permite mejorar exponencialmente la eficiencia de las estrategias de ventas cruzadas, al tiempo que aumenta las posibilidades de éxito.
Identificación de productos complementarios
Los algoritmos de clasificación pueden ayudar a las fiduciarias a identificar productos complementarios que podrían ser de interés para sus clientes.
Esto permite a las fiduciarias ofrecer productos complementarios y mejorar la venta cruzada.
Por ejemplo, si un cliente ya tiene un fondo de inversión en renta fija, un modelo de clasificación podría sugerir que este cliente tiene una alta probabilidad de estar interesado en un fondo de inversión en renta variable.
Análisis de la lealtad del cliente
Con los modelos de clasificación se puede analizar el comportamiento de los clientes y predecir la probabilidad de que un cliente siga utilizando los servicios de la fiduciaria en el futuro.
Esto permite a las instituciones identificar a los clientes más leales y enfocar sus esfuerzos de venta cruzada en este segmento, lo que aumenta las posibilidades de éxito.
Evaluación del éxito de las campañas de venta cruzada
Los modelos analíticos de clasificación también pueden ser utilizados para medir el éxito de las estrategias de venta cruzada y proporcionar información valiosa sobre cómo mejorar estas iniciativas en el futuro.
Al analizar el impacto de las campañas de marketing en la adquisición de nuevos productos por parte de los clientes, las fiduciarias pueden ajustar sus enfoques y optimizar sus esfuerzos de venta cruzada.
Con estas aplicaciones, podrás ofrecer productos realmente valiosos para tus clientes y fortalecer la relación con ellos. La venta cruzada, cuando se aplica de forma innovadora y personalizada, es una estrategia muy eficaz para diversificar tus productos de las fiduciarias y fidelizar a los clientes.
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Beneficios de los modelos analíticos de clasificación para fiduciarias
El uso de modelos analíticos de clasificación en la venta cruzada puede aportar numerosos beneficios tanto a las fiduciarias como a sus clientes. Estos beneficios incluyen:
Mejor personalización
Los modelos analíticos de clasificación permiten a las fiduciarias comprender las necesidades y preferencias individuales de sus clientes. Esto les brinda la capacidad de ofrecer productos y servicios altamente personalizados, lo que genera una mayor satisfacción y fidelización del cliente.
Incremento de la venta cruzada
Al utilizar estos modelos, las fiduciarias pueden identificar oportunidades de venta cruzada de manera más efectiva. Esto significa que pueden ofrecer productos adicionales que complementen las necesidades y objetivos de sus clientes, lo que aumenta las ventas y la participación del cliente.
Diversificación de ingresos
La venta cruzada permite a las fiduciarias generar ingresos de diversos productos y servicios, reduciendo la dependencia de una sola fuente y disminuyendo la vulnerabilidad a fluctuaciones del mercado. Además, brinda la oportunidad de aumentar ingresos totales al vender más productos a los mismos clientes.
Optimización de recursos
Los modelos de clasificación permiten a las fiduciarias dirigir sus recursos de marketing y ventas hacia aquellos clientes con mayor potencial de compra. Esto mejora la eficiencia de las estrategias de venta cruzada y optimiza el uso de recursos, lo que puede resultar en una reducción de costos.
Toma de decisiones informadas
Estos modelos proporcionan a las fiduciarias información precisa y basada en datos reales.
Esto les permite tomar decisiones informadas y estratégicas en cuanto a la gestión de clientes, desarrollo de productos y asignación de recursos.
Diversificación del portafolio
Los modelos analíticos de clasificación también ayudan a las fiduciarias a diversificar su portafolio de productos y servicios. Al comprender mejor los segmentos de clientes y sus preferencias, las fiduciarias pueden ampliar su oferta y adaptarse a las demandas cambiantes del mercado.
Comodidad y conveniencia para el cliente
Al facilitar la venta cruzada, los clientes pueden consolidar sus productos financieros en una única institución, lo que se traduce en una mayor comodidad y una gestión más sencilla de sus finanzas.
Las fiduciarias que utilizan modelos analíticos de clasificación para la venta cruzada pueden ofrecer una atención al cliente más personalizada y adaptada a las necesidades de cada cliente, lo que mejora la experiencia general del cliente.
Acceso a productos y servicios complementarios
La aplicación de modelos de clasificación en la venta cruzada permite a los clientes descubrir y acceder a productos y servicios complementarios que podrían no haber considerado previamente, mejorando así su experiencia financiera y ayudándoles a alcanzar sus objetivos.
Los modelos analíticos de clasificación brindan beneficios significativos a fiduciarias y clientes, impulsando la personalización, venta cruzada, diversificación del portafolio y toma de decisiones informadas en el sector fiduciario.
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Mejora la venta cruzada en fiduciarias con modelos analíticos de clasificación – Pensamiento final
La diversificación del catálogo de productos de las entidades fiduciarias y el impulso de la venta cruzada mediante modelos analíticos de clasificación, son factores esenciales para sostener la competitividad y garantizar un crecimiento continuo en el ámbito financiero.
Estos modelos permiten a las fiduciarias segmentar eficazmente a su clientela, identificar oportunidades de negocio, personalizar su oferta de productos y servicios, y mejorar la fidelización de los clientes.
La aplicación de modelos de clasificación en la venta cruzada de productos financieros brinda ventajas tanto para las instituciones como para sus clientes. Las fiduciarias pueden aumentar sus ganancias, optimizar el uso de recursos y destacarse en un mercado sumamente competitivo.
Por otro lado, los clientes se benefician de una propuesta adaptada a sus necesidades, lo que les permite administrar sus finanzas con mayor eficiencia y comodidad.
No obstante, es relevante señalar que el éxito en la implementación de modelos analíticos de clasificación en ventas cruzadas de productos fiduciarios demanda una sólida comprensión de las necesidades y preferencias del cliente, además de invertir en tecnología y capacitación del personal.
Aquellas fiduciarias que adopten estas herramientas y enfoques estarán mejor preparadas para abordar los desafíos del mercado actual y asegurar un futuro próspero en el sector financiero.
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