Análisis Predictivo en el Sector Financiero:
Un acercamiento empresarial para
incrementar la competitividad
Ed Hamburg
Agosto 2007
SPSS Inc.

SPSS Compañía





Liderazgo



Listada en NASDAQ
+38 años de historia en tecnología analítica
Dentro de las 25 principales compañías de SW
Operaciones en más de 60 países
Líder del mercado de Análisis Predictivo
Liderazgo reconocido por Forbes, BusinessWeek, Gartner, Intelligent
Enterprise, InfoWorld,
CRM Magazine, y otros
Logros en el mercado







Más del 95% de las compañías FORTUNE 1000 son clientes de SPSS
Más de 250,000 licencias vendidas
Todos los 10 principales bancos comerciales a nivel global
80% de las10 compañías de servicios de telecomunicaciones
84% de las 25 compañías de retail a nivel mundial
96% de las 25 firmas globales de investigación de mercados
Más del 80% de las principales compañías de consumo masivo
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2
SPSS Andino...

Presencia en Colombia, Venezuela, Ecuador y
Perú

14+ años de experiencia en la región

Colombia: +800 organizaciones clientes

Venezuela: +200

Perú: +130

Ecuador: +50

Más de US$ 1.7 M de ingresos en el 2005
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3
Clientes de SPSS en Banca/Finanzas
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4
¿Dónde encaja el Análisis Predictivo en
su organización?
Análisis de
información para
obtener conocimiento
y predecir el futuro
Recomendar
tomar la
decisión más
apropiada
Análisis Predictivo
CRM
Almacenar
información
detallada de
clientes,
eventos, etc.
Fuentes de
información
empresarial
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Finanzas
y riesgo
Producto
Y
Servicio al
Mercado
cliente
Operaciones
Sistemas y
procesos de
negocio
5
Plataforma Empresarial para Análisis
Predictivo
Fuentes de
información
empresarial
Plataforma Empresarial
para Análisis Predictivo
1
Comprender
Proveer conocimiento del desempeño
actual del negocio
¿Qué ha sucedido en el pasado?
 ¿Qué está pasando ahora?

Mercadeo
Actitudinal
Página Web
E-mail
Teléfono
Correo
Interacción
Web
Canales
de
contacto
con el
cliente
2
Call-center
Operacional
Predecir
Sucursales
Analizar comportamientos pasados
para predecir eventos futuros
Cajeros

¿Qué pasará?
Agentes
Celular
3
Actuar
Monitorear los procesos operativos y
recomendar acciones
¿Qué acción daría el mejor
resultado?

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6
Plataforma Empresarial para Análisis
Predictivo
Fuentes de
información
empresarial
Plataforma Empresarial para
Análisis Predictivo
1
Comprender
La deserción de clientes está por
encima de los estándares de la
industria y sigue en aumento
 Estos son clientes de alto valor

Mercadeo
Actitudinal
2
Predecir

Call-center
Operacional
3
E-mail
Teléfono
¿Qué comportamiento
presentan los clientes con
riesgo de irse?
Sucursales
Cajeros
Agentes
Celular
Actuar

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Página Web
Correo
Interacción
Web
Canales
de
contacto
con el
cliente
Cualquier cliente de alto valor
con este comportamiento
tiene una oferta de retensión
7
Datos al corazón de la empresa
predictiva
Fuentes
de
información
empresarial
Mercadeo
Actitudinal
Datos de Interacción
- Ofertas
- Resultados
- Contexto
Datos de la
- Clic Web
de rutas
-Hasta
Notasun 20%
de mejores
predicciones
Datos de texto
Hasta un 40%
de mejores
predicciones
Datos Actitudinales
- Opiniones
- Preferencias
- Necesidades
Actitudes
- Deseos
Hasta un 30%
de mejores
predicciones
Canales
de
contacto
con el
cliente
Página
Web
E-mail
Teléfono
Interacción
Correo
Web
Sucursal
Call-center
Operacional
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Datos descriptivos
- Atributos
- Características
- info. suministrada
por el cliente
- Geo)
demográficos
Datos de
Comportamiento
- Órdenes
- Transacciones
- Historial de pago
- Historial de uso
Cajeros
Agentes
Celulares
8
Plataforma Empresarial para el Análisis
Predictivo
Fuentes
de
información
empresarial
Plataforma Empresarial para el Análisis Predictivo
Comprender
Predecir
Actuar

 Reportes
Optimización de
campañas
 Optimización
CRM Multicanal


de
Adquisición
Venta cruzada
 Retención
 Segmentación
interacciones
 Estadísticas
 Scoring
Web
Call-center
Operacional
© 2006 SPSS Inc.
 Minería
 Minería
Web
de
Texto
 Evaluación
del
riesgo en tiempo
real
 Manejo
de la
información/
retroalimentación
Optimización
De las decisiones
Interacción
Datos
Gestión Analítica de Activos
Actitudinal
de
Análisis
Avanzados
Mercadeo
Vista Unificada de Datos
 Minería
en tiempo
real o en bache
Servicio al cliente
Enrutamiento
predictivo
 Calidad del servicio

Opinión y
satisfacción del
cliente

Planeación de Mercado,
Producto y Promoción
 Percepción
de la marca
 Análisis de la canasta
 Diseño del producto


Promoción y mezcla
de mercadeo
Ubicación de
sucursales
Finanzas y Riesgo
 Fraude/PLA/Crédito
 Disminución
 Requerimientos legales  Metas Financieras/
 Actuaría/underwriting
ventas/ Varianzas
Canales
de
contacto
con el
cliente
Página
Web
E-mail
Teléfono
Correo
Sucursal
Cajeros
Agentes
Celulares
Operaciones
 Análisis
de la cadena
de suministro
 Gestión de categorías
e inventarios
Pronóstico de la
demanda
 Recursos
Humanos

9
Plataforma Empresarial para el Análisis
Predictivo
Fuentes
de
información
empresarial
Plataforma Empresarial para el Análisis Predictivo
Comprender
Predecir
Actuar

 Reportes
Optimización de
campañas
 Optimización
de
CRM Multicanal


Adquisición
Venta cruzada
 Retención
 Segmentación
interacciones
 Estadísticas
Excluir clientes
de
Scoring
en tiempo
real
o
en bache
alto
riesgo
de
las
campañas
 Minería de
de mercadeo
Web
Call-center
Operacional
 Minería
Web
de
Texto
 Evaluación
del
riesgo en tiempo
real
 Manejo
de la
información/
retroalimentación
Optimización
De las decisiones
Interacción
 Minería
Gestión Analítica de Activos
Actitudinal
Datos
Análisis
Avanzados
Mercadeo
Vista Unificada de Datos

Venta cruzada de
productos a clientes
satisfechos
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Servicio al cliente
Enrutamiento
predictivo
 Calidad del servicio

Canales
de
contacto
con el
cliente
Opinión y
Encuestar clientes para
satisfacción del
Página
cliente
descubrir

Web
necesidades de
E-mail
Planeación de Mercado,
nuevos productos
Producto, y Promoción
 Percepción
de la marca
 Análisis de la canasta
 Diseño del producto


Promoción & mezcla
de mercadeo
Ubicación del local
Finanzas y Riesgo
 Fraude/PLA/Crédito
 Disminución
 Requerimientos legales  Metas Financieras/
 Actuaría/underwriting
ventas/ Varianzas
Teléfono
Correo
Sucursal
Cajeros
Agentes
Celulares
Operaciones
 Análisis
de la cadena
de suministro
 Gestión de categorías
e inventarios
Pronóstico de la
demanda
 Recursos
Humanos

10
La Agenda del Presidente
La Agenda del
Presidente
Intimidad con los Clientes
(Ingresos de clientes actuales)
• Retención de Clientes
• Satisfacción de Clientes
• Mejor Servicio
CRM
Multicanal
Liderazgo en Producto
(Ingresos de Nuevos Clientes)
• Innovación
• Desarrollo
• Acelerar el mercado
Planeación de Mercado,
Producto y Promoción
Servicio al
Cliente
Excelencia Operacional
(Reducción de Costos)
• Calidad
• Precio
• Riesgo
Finanzas
y Riesgo
Operaciones
Aplicaciones de SPSS para la Empresa Predictiva
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11
Tasa de respuesta de las campañas
Presidente
Esperada
Actual
Trimestre
% Presupuesto de Mercadeo
“Equipo, nuestras ventas están
por debajo de lo esperado en
todos nuestros productos y
servicios.
Estamos luchando por:
 Entender las necesidades y
preferencias de nuestros clientes
que están aumentando los niveles
de insatisfacción de nuestros
clientes y su consecuente
deserción
 Entregar eficiente y efectivamente
ofertas específicas de mercadeo
que están llevando los costos de
mercadeo a exceder el
presupuesto
Trimestre
Tasa de deserción de clientes
Trimestre
Necesitamos darle la vuelta a
esto. ¿Alguna sugerencia?”
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12
Directora de
Inteligencia de
mercados
Los estudios de Gartner muestran que
las organizaciones con una base de
clientes leales tienen son un 60% más
rentables que la competencia.
“Necesito obtener retroalimentación
de mis clientes para tener una visión
más clara de sus necesidades,
preferencias y opiniones”
“Necesito compartir las opiniones de
los clientes a través de toda la
organización para respaldar nuestra
filosofía de enfoque en el cliente”
© 2006 SPSS Inc.
Director de
tecnologías de
bases de datos
“Necesito una herramienta que mis
analistas puedan utilizar, no sólo para
crear modelos predictivos, sino que
también la manejen como un activo
corporativo vital ”
“Necesito plataformas tecnológicas
nuevas que sean fáciles de integrar
con nuestros sistemas existentes de
TI”
Vicepresidente
de Mercadeo
“Necesito ofrecer de una forma
inteligente nuestros productos y
servicios con la esperanza de
contactarlos con la oferta correcta,
para el producto correcto, y en el
momento correcto del ciclo de vida
del cliente”
“Necesito una herramienta que mi
equipo pueda usar para realizar su
trabajo más fácilmente sin la
intervención de TI”
13
Enfrentándose al dilema de conocer al cliente
Directora de
Inteligencia
de mercados
“En un principio, utilizamos la
plataforma de SPSS para que
nos apoyara en el proceso de
capturar las opiniones de los
clientes con el fin de:
 Entender sus necesidades
y preferencias
La plataforma también nos
ofrecerá las capacidades de:
 Manejar la información de
manera centralizada
“Una organización enfocada en el cliente”
•
•
•
Scoring en tiempo real
Notificaciones de e-mail
Actualización de las bases de datos de los
clientes
•
•
•
Recomendaciones para retención
Ofertas para venta cruzada/escalonada
Generación automatizada de reportes
“Obtener retroalimentación de mis clientes para tener una visión más clara”
•
•
•
En línea
Teléfono
Varios idiomas
•
•
•
Personalmente
Correo
Mensajes instantáneos
“Compartir las opiniones de los clientes a través de toda la organización”
•
•
•
Calidad de los datos
•
Compartir los recursos por toda la organización •
Reducir los costos administrativos
•
Metadata consistente
Cumplimiento de las reglas de
seguridad
Integración con otros sistemas
 Compartir la información a
través de los
departamentos para tomar
decisiones de negocio.”
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14
Enfrentándose al dilema de la predicción
Director de
tecnologías
de bases de
datos
“Podemos usar minería de
datos y combinar las opiniones
de los clientes con nuestros
datos transaccionales para:
 Hacer predicciones más
inteligentes de acuerdo a
cómo se deben tratar los
clientes
Al utilizar SPSS tenemos un
conjunto flexible de
capacidades para enfrentarnos
con varios asuntos del negocio
© 2006 SPSS Inc.
“Fácil creación de modelos de análisis”
•
•
Mesa de trabajo visual para minería de datos
Calidad de los datos / análisis de los datos
•
•
•
Predecir comportamientos futuros
Outliers
Grupos con características
similares
“Manejar los modelos y análisis como un activo corporativo vital ”
•
•
•
Seguridad
Respaldo
Programación
•
•
Auditoria
Búsqueda
“Plataformas tecnológicas nuevas que sean fáciles de integrar con
nuestros sistemas existentes de TI”
•
•
•
•
CRM
Mercado, planeación, planeación de
promociones
Finanzas y riesgo
Operaciones
•
•
•
•
Datos tradicionales: históricos,
personales, actitudinales
Texto no estructurado
Finanzas y riesgo
Sitios Web
15
Enfrentándose al dilema del valor del cliente
Vicepresidente
de Mercadeo
“Ofrecer de una forma inteligente nuestros productos y servicios a mis clientes”
•
•
•
“Podemos usar SPSS para:
 Optimizar nuestras
campañas individuales y
superpuestas
 Valor esperado basado en
nuestras medidas claves
como son los ingresos o
las utilidades netas
Por lo tanto, podemos reducir el
número de comunicaciones de
mercadeo enviadas a los
clientes y enfocarnos en
entregar la oferta correcta, en el
momento correcto del ciclo de
vida del cliente
© 2006 SPSS Inc.
¿La más alta propensión a comprar?
¿Comportamiento repetitivo de compra?
¿Los clientes más leales?
•
•
¿La candidatos más afines a una venta
cruzada/escalonada?
Compra y reducción de deserción
“Contactar a los clientes en los puntos críticos de su ciclo de vida”
•
Mercadeo saliente
•
Mercadeo entrante, en tiempo real
“Comunicarse con los clientes usando el canal que ellos prefieren”
•
•
•
•
E-mail
Chat
Sucursal
Cajero
•
•
•
•
Correo directo
Call Center
Teléfono
Página Web
“Una herramienta que mi equipo pueda usar para realizar su trabajo más fácilmente
sin la intervención de TI”
•
•
Presupuesto de campañas
Simulaciones previas al lanzamiento de la
campaña
•
•
Reglas de inclusión
Reglas de exclusión
16
Análisis Predictivo para definir preferencias en
productos y servicios

Saber cómo segmentar los servicios financieros, basados en
el cliente, con el fin de aprender más de sus preferencias
individuales, será un método efectivo de conquistarlos.

Aquellas instituciones financieras que tengan disponibles
productos y servicios para su base completa de clientes y
luego segmenten esta base a un público objetivo, basados en
la etapa de la vida en la que están, eventos y necesidades
expresadas ofrecerán los programas más exitosos.

Para atraer y retener clientes, las instituciones financieras
tendrán que utilizar análisis predictivo, con el fin de identificar
tendencias de comportamiento y segmentar su base de
clientes, y así aplicar el conocimiento adquirido, de una
manera más activa y eficiente, en la administración de las
necesidades de los clientes.
Fuente: Grupo Tower, enero 2006
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17
Soluciones de Análisis Predictivo para
los Servicios Financieros

CRM/CLM





Riesgo




Segmentación
Atracción, Venta Cruzada/Escalonada, Retención
Consistencia a través de los canales
Optimización de las campañas
Calificación del riesgo de crédito
Prevención del lavado de activos
Prevención y detección de fraude
Planeación



Planeación de las promociones
Pruebas de campañas
Selección de ubicación de oficinas
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18
Soluciones de Análisis Predictivo de SPSS para
los Servicios Financieros
Mercadeo
Ventas
Incrementar tasas de
respuesta
Reducir Costos
Mejorar segmentación
Incrementar los niveles de
servicio al cliente basados en
“Consejero confiable”
Más AUM, SOW
CRM/CLM
Predictivo
Producto
Riesgo
Oferta más amplia
de productos
Agrupación de Productos
Unión inteligente de cuentas
Mejorar las decisiones
de crédito
Detección de fraude
Prevención de
lavado de activos
Planeación
Predictiva
Riesgo
Predictivo
Plataforma Empresarial para el Análisis Predictivo
Análisis Avanzados
Reportes / visualización
Estadísticas
Minería de Datos
Minería de Texto / Web
Gestión
Analítica de
Activos
Optimización de Decisiones
Scoring en tiempo real / bache
Reglas de negocio
Optimización
Manejo de la
información/retroalimentación
Vista Unificada de Datos
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19
Segmentos por valor del cliente
Las actividades de mercadeo
se basan en el valor potencial
del cliente
Clientes de alto valor
Retener
Enfocar las
actividades en clientes
con riesgo
Clientes de mediano valor
Bajo valor
Cruzar y Escalonar
Actividades dirigidas a
clientes con potencial de
crecimiento
Adquirir
Apuntarle a clientes
con potencial de alto
valor
Meta: Migrar a los clientes a un nivel mayor para maximizar el valor del cliente en el
tiempo y las ganancias
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20
Predecir el comportamiento del cliente
Las actividades de mercadeo se
basan en el comportamiento que
se predice del cliente
Venta Cruzada
Producto B
Venta Cruzada
Producto A
Valor
Potencial
Riesgo
de Deserción
Modelos Predictivos
Riesgo
Crediticio
Comportamiento del cliente
pasado y presente
© 2006 SPSS Inc.
Riesgo
de Fraude
Comportamiento que se predice
del cliente
21
Apalancamiento en la interacción con los
clientes
Fuentes de
información
empresarial
2
1
Mercadeo en tiempo real
¿Cuál es la mejor oferta
para este cliente?
Ofertas Reglas de Comportamiento
Investigación rápida
para entender las
necesidades y preferencias
del cliente
negocio Pre-establecido Valor
Mercadeo
Actitudinal
Interacción
A
B
C
54%
90
32%
200
Web
Call-center
Operacional
© 2006 SPSS Inc.
C
3
Guión dinámico
para apoyar a los agentes al
hacer la oferta al cliente
22
Interacción multicanal basada en el
comportamiento del cliente
1
2
Optimización de campañas:
Seleccione la mejor oferta para
cada cliente
Optimización del canal:
Salientes seleccione el mejor canal para el
cliente; Entrantes esté preparado para el
que el cliente elija
Ofertas
3
A
%$
B
%$
C
%$
Contacto con
el cliente
C
Mercadeo basado en eventos:
Tome en cuenta el
comportamiento reciente, evite
sobrecargarse de clientes
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23
Resultados en el mundo real

50% más de respuestas en campañas de mercadeo
directo

25% a 40% de reducción en costos de campañas
de mercadeo directo

Duplicar las ventas en el call center

Incremento de un 50% en la productividad del
departamento de mercadeo
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24
Un banco mejora sus ganancias al
aumentar su base de clientes
Información general
Banco
 Un banco global que provee un amplio rango de
servicios a millones de clientes del sector retail,
comercial, corporativo, de inversión.
 Con más de 170 oficinas en 50 países y más de
51.000 empleados.
Retos
Resultados

Mejoramiento en la tasa
de respuesta a sus
campañas telefónicas
de 1.4% a 5.4%

Reducción del número
de llamadas en un 80%

Liberación de recursos
al hacer más campañas
a un público objetivo
más reducido

Aumentar la tasa de adquisición a través de
campañas telefónicas salientes, a un público
específico …
 …Al mismo tiempo, reducir los costos del call center
en los que actualmente incurre, a través de unas
reglas de alto nivel basadas en los esfuerzos de las
llamadas.
Solución

Apalancarse en el Análisis Predictivo para descubrir
patrones entre las personas que responden a los
ofrecimientos de tarjetas de crédito
 Apoyarse en esos patrones para priorizar los
esfuerzos de las llamadas salientes
© 2006 SPSS Inc.
26
ABN Amro utiliza Análisis Predictivo a través
de 4 canales
Información General
 El 10° banco más largo de Europa, el 22°
más largo del mundo
 3400 oficinas en 60 países, 110.000
empleados
Resultados

Reto

Aprovechar cada interacción con el cliente,
en cualquier canal, como una oportunidad
de hacer una venta cruzada u ofrecer un
servicio adicional.

Minería de Datos para predecir las
necesidades y preferencias de los clientes
Administración de campañas multicanal
para extender las ofertas a través de todos
los canales entrantes y salientes
© 2006 SPSS Inc.

Mercadeo directo

1200 estaciones en el call
center

550 bancos

Internet

Se incrementaron las ventas en
el call center del 7% a más del
25%

Se triplicó la tasa de respuesta a
las campañas de mercadeo
directo

Se redujeron los tiempos de
lanzamiento de nuevas ofertas y
campañas
27
Solución: PredictiveMarketing

Multicanal:
Bank of America retiene clientes y
aumenta sus ganancias
Información general
{Place logo here}
 Provee un amplio rango de servicios y
productos financieros local e
internacionalmente
 US$56,923,000,000 de ingresos en 2005
Retos
Resultados

Obtuvo conocimiento
proactivo para retener
clientes

Sumó US$5-US$30
millones adicionales en
ingresos potenciales

Desarrolló mapas para
la ubicación optima de
oficinas

Identificar indicadores de deserción
 Determinar la ubicación más óptima para
las oficinas de Los Angeles
Solución


Se utilizó información de los ingresos del
cliente para el modelo de deserción
Se creó un modelo de cluster, utilizando
variables demográficas del cliente, para
determinar la ubicación óptima de oficinas
y así maximizar el cubrimiento geográfico
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28
Capital One obtiene control sobre sus
modelos
Información general



Holding financiero
Ranqueado #115 en S&P 500, #206 en Fortune 500
Ranqueado #4 como “La compañía más admirada
de USA" por la revista Fortune
 US$10.6 millones en ingresos anuales (2004)
 49.2 millones de cuentas
Resultados

Una solución para la
administración de modelos
que aumentó la flexibilidad,
el desempeño y la velocidad
de distribución de los
modelos.

El tiempo de implementación
de los modelos se redujo de
2 años a 3 meses.

El tiempo necesario para
correr el modelo pasó de 24
a 2 horas.

Reducción sustancial de los
costos de implementación.
Reto
 Querían una solución sencilla que centralizara la
administración y distribución de sus modelos de
scoring
Solución

Estado del arte para los servicios de administración
de modelos
 Control sencillo de los modelos a través de toda la
compañía
 Habilidad de cumplir con los estándares de
cumplimiento
© 2006 SPSS Inc.
29
Fortis aumenta la tasa de conversión de sus
campañas de mercadeo directo
Información general
 Proveedor internacional de servicios financieros
para banca y seguros. Entre las 20 entidades
financieras más grandes de Europa.
 Capitalización del mercado EUR 39 billones
Resultados

Los modelos le dieron al
equipo de mercadeo la
posibilidad de predecir,
anticipadamente, la
eficacia de las campañas.

Reducción de un 20% en
el volumen total de
campañas.

Aumento de la tasa de
conversión de 50% a 75%
Retos

Obtener éxito en campañas de mercadeo
directo para públicos específicos …
 … mientras se reduce el número de piezas
enviadas y se aumenta la conversión
Solución

Crear mejores selecciones de grupos objetivos
y propuestas más inteligentes, que se acercaran
más a los deseos y expectativas de los clientes.
© 2006 SPSS Inc.
30
Aumento de ingresos a través de los
canales entrantes
Información general
 Compañia global de manejo de inversión, para
instituciones y particulares – trabajo directo con los
clientes (sin intermediarios)
 Fundada en 1937; Activos en 2004 = US$258
billones
Entidad financiera
Resultados

Uso de los canales de
contacto entrante para
retener clientes y obtener
nuevos ingresos

Lanzamiento de productos
en más corto tiempo

Eliminación del ruido en
los esfuerzos de venta
cruzada/escalonada

Aumento de las tasas de
retención de los
empleados de servicio al
cliente (sistemas fáciles y
Retos

Obtener éxito en venta cruzada a través de todos
los canales entrantes de contacto con el cliente …
 … mientras se apalanca de los activos existentes
en su datawarehouse y base de datos
Solución

Empezar en el call center con 12 guiones y dos
modelos basados en el análisis de la información
del cliente
 Guiones instantáneos, confiables y efectivos
 Sign-on único para los agentes del call center y
enrutamiento basado en sus habilidades.
© 2006 SPSS Inc.
confiables)
31
Nucleus Research:
El ROI real de SPSS

94% de los clientes alcanzaron un ROI positivo, con un período
promedio de retorno de 10.7 meses.

Obtención de beneficios claves como: reducción de costos, incremento
en la productividad, mejoramiento en la satisfacción de clientes y
empleados y una mejor visión de las operaciones.

81% de los proyectos se realizaron a tiempo, 75% cumplieron con el
presupuesto o menor a este.
“Este es uno de los ROI más altos que
Nucleus haya visto en sus investigaciones de
ROI real.”
Rebecca Wettemann, Vice Presidente de Investigación Research, Nucleus
Research
© 2006 SPSS Inc.
32
Resumen

Una definición empresarial para Análisis
Predictivo

Análisis Predictivo en el Sector Financiero

Aplicación del Análisis Predictivo para atraer,
aumentar y retener clientes

Clientes que hoy utilizan el Análisis Predictivo
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33
Preguntas
© 2006 SPSS Inc.
34
Conclusiones finales

Aumente la rentabilidad de su negocio

Conviértase en el consejero confiable

Ofrezca los productos apropiados a sus
clientes

Aumente su “share of wallet” (su % de
participación en la billetera de su cliente)

Considere la ventaja de utilizar análisis
predictivo
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35
Información
Edward Hamburg
Former SPSS Inc. CFO
SPSS Inc.
[email protected]
© 2006 SPSS Inc.
36
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