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Situación
El HSBC Bank USA, miembro del grupo global HSBC, con cerca de US $35 millones de activos, sirve a más de 1.4 millones de clientes de banca personal a través de 380 oficinas localizadas en Nueva York.
Problema
Una oficina típica puede contar con más de media docena de competidores cercanos. Esto crea una continua competencia para atraer y retener a los clientes potenciales del área. Para mantener una tasa alta de adquisición y retención de clientes, y mantener las operaciones rentables, las metas del banco incluyen:
Solución
Con SPSS, el HSBC Bank USA aprovecha la creciente información sobre sus clientes, creando modelos predictivos para descubrir oportunidades de venta cruzada. Se enfoca en los clientes potenciales para maximizar las ventas y minimizar los costos de mercadeo. La facilidad en el uso de SPSS le permite a los investigadores contar con inteligencia para la toma de decisiones rápida y asertivamente.
Resultados
El mercado financiero se encuentra actualmente muy competitivo. Con tantas empresas trabajando con la misma base de clientes, el valor de retener a los clientes es cada vez mayor. Como resultado varios bancos han adoptado estrategias enfocadas a hacer ventas cruzadas de sus productos.
En el pasado HSBC Bank USA con frecuencia promovía sus productos entre sus clientes existentes y entre los potenciales utilizando técnicas de segmentación como: estilos de vida y hábitos de compra. Todos estos estudios de segmentación eran llevados a cabo por agencias de investigación de mercados.
�Esa clase de esquemas de segmentación sólo son valiosos en el caso de nuevos clientes. Sin embargo, nos hemos dado cuenta que tenemos información valiosa en los hábitos de compra y las necesidades de nuestros clientes, tenemos información de nuestros 1.4 millones de clientes en las bases de datos� explicó Joe Somma, ejecutivo de adquisiciones e investigación de HSBC Bank USA. �Era sólo cuestión de utilizar estrategias de Data Mining y analizar los patrones para aprender más sobre sus necesidades. Estos análisis predicitivos nos ayudan a contactar a las personas correctas en el momento justo. SPSS nos ha dado el poder de hacer esto�.
Identificar las necesidades de cada uno de los clientes ayudaron a incrementar las ventas en un 50%
De acuerdo con Somma, la clave es usar SPSS para encontrar clientes con un comportamiento de compra especifico.
Tomemos como ejemplo las inversiones.
�¿Qué características personales y patrones en los depósitos a cuentas de cheques indican que un cliente esté interesado en una inversión?. Este comportamiento se ha dado cientos de veces y ha ayudado a predecir el comportamiento de compra en el futuro si sabemos en donde buscar�, dijo Somma. �Minar los datos de las ventas con SPSS nos ayuda a descubrir las relaciones más importantes en los datos, y de esta manera obtenemos de manera instantánea información relevante para la predicción y como consecuencia elaborar estrategias más efectivas de mercadotecnia�.
La pieza vital del rompecabezas era que Somma estaba utilizando las herramientas OLAP para el análisis.
�Las herramientas OLAP es el mejor de los métodos para obtener las características de una base de datos, pero desafortunadamente por sí solas no pueden localizar la asociación entre cada una de estas características y no pueden crear modelos predictivos y es lo que HSBC Bank USA pretende obtener�, �Los reportes OLAP son una valiosa herramienta, pero carecen de la estadística, que le dicen en dónde está y no sólo a dónde debe llegar�.
Con SPSS han podido trazar un camino, Somma y sus colegas han podido desarrollar estrategias exitosas de mercadotecnia basadas en modelos predictivos. En sólo 3 años sus ventas han aumentado un 50% en todos los productos financieros.
La clave es reducir los costos en un 30%
Somma se ha dado cuenta de que al localizar un nicho de mercado, no sólo encuentra a los clientes más rentables de un producto en particular, si no que también ahorra dinero no desperdiciando recursos en clientes que no les interesa un producto en especial y que no se acoplan al perfil establecido.
� Si llevo a cabo una campaña a través de correo directo, por ejemplo, puedo enviar menos piezas pero éstas tienen mayor respuesta porque están dirigidas a un pequeño grupo de prospectos realmente interesados�
Al obtener el perfil de clientes potenciales redujimos el envío de correo en un tercio y aún así obtuvimos una respuesta del 95%, lo cual mejoró nuestro retorno en la inversión.
Uno de los mejores beneficios de utilizar SPSS es que hemos reducir los costos fijos. �Al correr un modelo con las variables correctas, el ahorro que se derive de este análisis pagará el costo del software�.
�Nadie quiere ser inundado con información de productos en los cuales no está interesado, es por eso que al minar los datos de la base podemos localizar fácilmente a los clientes más interesados en ciertos productos y de esta manera no desviar esfuerzos y recursos; además de que sembramos una relación a largo plazo con los clientes�
Aumentar la habilidad de crear estrategias exitosas de mercadotecnia rápidamente
De acuerdo con Somma, SPSS no sólo nos ayuda a cubrir nuevas oportunidades de negocio, si no que hemos podido actuar más rápido que nuestra competencia.
�Un cliente listo para adquirir algún producto financiero puede adquirirlo con nosotros o con la competencia, es por eso que es importante actuar antes que la competencia con una mejor promoción�. Con SPSS hemos podido reaccionar a una mayor velocidad y con mejor información lo cual nos permite actuar antes que la competencia y ofrecer mejores promociones. Toda la información necesaria para tomar decisiones es analizada por SPSS y nos permite hacer correlaciones más completas de manera sencilla en una enorme base de datos. Podemos localizar las oportunidades claramente.
�SPSS es un socio estratégico� Somma concluye �Nosotros trabajamos con ellos porque nos dan la ventaja competitiva que necesitamos�.
