Gustavo Vercinsky Presidente Experian Decision Analytics Latin America

Transcripción

1 Gustavo Vercinsky Presidente Experian Decision Analytics Latin America

2 Las necesidades han cambiado y continuaran cambiando CORTO PLAZO PLAZO MEDIO Antes de la Crisis Incremento de saldos y market share Zero-capital profit lending Captura nuevos créditos Proyectos estructurales, por ej. Basilea II Antes de la Crisis Riesgos como función secundaria Portfolio / business line driven risk management Cumplimiento de Basilea II Datos de Riesgo/Silos de conocimeinto Próximos 2 años Reparación de liquidez y solvencia Value-based (RAPM) management y economic profit Gestión de exposición y endeudamiento Proyectos tácticos de analytics Próximos 3 a 4 años Riesgos como fuente de ventaja competitiva Enterprise risk management (relación entre tipos de riesgo) Basilea II ROI (III) Enterprise (meta) data / knowledge

3 Re identifique sus buenos Clientes Saliendo de la crisis es vital: Re clasificar clientes Hacerlo rápido El primero que llega gana No deje dinero sobre la mesa

4 Los cuatro buenos clientes a identificar Bullet Proof Dormidos Cambios en sus Ingresos Major Trauma

5 Los cuatro buenos clientes a identificar Bullet Proof Hoy al día Atraso máximo <=30 días en los últimos 12 meses Mantuvo mismo hábito de consumo durante crisis Behavior Score mediano alto

6 Los cuatro buenos clientes a identificar Dormidos Hoy al día Saldo = 0 en últimos 6 meses Utilización tendiente a 0. Behavior medio/alto Si posee consultas en Buro de Crédito probablemente attrition

7 Los cuatro buenos clientes a identificar Cambios en sus Ingresos Hoy al día Modelos de affordability indicando espacio de endeudamiento Behavior Score medio alto Saldo sobre límite con tendencia creciente Actividad en Buró de Crédito

8 Los cuatro buenos clientes a identificar Major Trauma Hoy en cobranzas Behavior Score histórico medio alto Identificado en collections (Mejor forma) Modelo de score específico

9 Cómo lo hago? Identificar los clientes de alto Valor Refinar y Simular Implementar los procesos Ejecutar acciones casi personalizadas Creatividad en el diseño de productos

10 Identificar e implementar los procesos?

11 Book de variables 60 a 70 variables explican lo que necesita saber No intente crear un Datawarehouse o un Analytical Datamart NO tienen tiempo Con el book de variables puede construir una cantidad enorme de modelos, segmentos y triggers Si existe registro de acciones hasta se puede optimizar matemáticamente

12 Qué procesos implementar? Book de Variables Modelos Segmenta ción Triggers Backtest Identificar y definir acciones sobre los Buenos clientes post crisis

13 Book de Variables - ejemplos Cupos Ciclos de mora Meses para renovación Behavior score Credit bureau score Attrition score Meses inactivo Tendencias de Saldo Cambio de domicilio etc

14 Modelos Viejos y Conocidos: - Riesgo - Recupero Nuevos: - Affordability - Sobreendeudamiento - Recupero específicos(ej. Major trauma) - Customer Value -Propensión

15 Segmentación

16 Triggers

17 Backtest

18 Cómo lo hago? Identificar los clientes de alto Valor Refinar y Simular Implementar los procesos Ejecutar acciones casi personalizadas Creatividad en el diseño de productos

19 Creatividad en el diseño de productos Las 2 claves, especialmente en clientes dormidos: Que sean únicos Que sean adecuados

20 Cómo lo hago? Identificar los clientes de alto Valor Refinar y Simular Implementar los procesos Ejecutar acciones casi personalizadas Creatividad en el diseño de productos

21 Acciones apropiadas a cada segmento y subsegmento BulletProof Dormidos Cambios en sus Ingresos Major Trauma Upgrade de producto Promociones Aumento de cupos Refinanciar con Incentivos Promociones Adaptar a producto adecuado Cross selling Recupero reteniendo la relación

22 Como lo hago? Identificar los clientes de alto Valor Refinar y Simular Implementar los procesos Ejecutar acciones casi personalizadas Creatividad en el diseño de productos

23 Refinar, simular y optimizar Consideremos 3 clientes a quienes se les puede ofrecer 1 de las siguientes 3 ofertas Objetivo: Restricción: Maximizar el NPV Solo 1 oferta por cliente Oferta Préstamo Tarjeta Seguro Cliente 101 Propensión 10% 4% 12% NPV $25 $4 $24 Cada cliente fue scoreado con una probabilidad de aceptación del producto Cliente 102 Cliente 103 Propension NPV Propension NPV 9% 7% 6% $22.50 $7 $12 5% 8% 10% $12.50 $8 $20 Solución utilizando scoring y métodos de selección por rankeo: $45.00 Solución utilizando scoring y optimización matematica: $54.50 = 20% mejora

24 La evolución..

25 Gustavo Vercinsky Presidente Experian Decision Analytics Latin America