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Soluciones para el Sector Empresarial de Crédito

Conoceratucliente.com nace en el sector del crédito para optimizar acciones de Marketing-directo y a partir de ahí todos los algoritmos se han adaptado para la creación de Scoring de Riesgo.

La versatilidad del producto permite:

      • Segmentar las bases de clientes
      • Construir scoring con distintos objetivos:
        • Ajustar contencioso
        • Ajustar recobro
        • Disminuir riesgo final
        • Enfocar la operativa a clientes rentables

  • 20% de los clientes generan el 80% de los beneficios, pero ¡hay que identificarlos!

    Define tus objetivos y con DataLab podrás segmentar tus bases y trabajar el oro de tus minas.
  • Para nuestras herramientas de minería de datos esta cuestión es muy fácil de responder, en cuestión de segundos analizarán tus bases de datos de clientes e identificarán que clientes son más activos, además con el módulo de previsión de comportamientos, identifica a los segmentos de clientes que podrían mantener la misma actividad, tan solo habrá que aplicar una estrategia de comunicación para obtener los resultados deseados.
  • A partir de cierto grado de impago, un cliente ya no es de interés para tu compañía. Cada entidad fija el “corte” dónde quiere, pero es esencial hacerlo con Análisis que te permitan ajustar tus acciones en función e tus estrategias y de tu posicionamiento.

    ¿Quieres rechazar 18%, 20%, 30% de los clientes? DataLab te dice en segundos todas las consecuencias.
  • Para establecer la evolución de la calidad en la cartera de clientes, lo primero que hay que establecer son los parámetros que para nuestra compañía marcan una buena calidad.

    Una vez que tenemos claro estos parámetros(impagos, plazo recobro, número de incidencias, duración,etc) nuestras herramientas analizarán en pocos minutos tus bases de datos, obteniendo la evolución de tu cartera de cliente durante los últimos años y realizaremos una previsión de comportamiento para el futuro.
  • Para una entidad financiera las cancelaciones anticipadas de crédito, suponen un duro revés para sus cuentas, ya que cada cancelación anticipada supone la pérdida de los intereses pertinentes, así como la pérdida del cliente.

    Conocer que clientes tienen más probabilidades de cancelar anticipadamente sus contratos de préstamo, brinda la oportunidad a la entidad de reaccionar a tiempo para evitar la pérdida del cliente.

    Si tu compañía conociese que segmento/s de clientes tienen mayor probabilidad de cancelar anticipadamente sus préstamos podría establecer estrategias de comunicación para evitar este tipo de situaciones, logrando además una buena fidelización del cliente.
    1. Creación del primer actor del crédito directo en España (Cetelem)
    2. Lanzamiento y Dirección de Cetelem Portugal, Marruecos y Argentina
    3. Contribución al Éxito de Mastercard en España
    4. Creación y desarrollo de dos compañías expertas en toda la gestión del crédito al consumo. Desde la recepción de las solicitudes hasta la gestión de la cartera de impagos:

    logo circeo Logotipo soventia
  • "Utilizamos DATALAB especialmente en las puntuaciones de la comercialización de la construcción de scorings de propensión y también comenzamos a trabajar en el concepto de comportamiento con respecto a los canales de distribución, y el comportamiento de los clientes, tales como primer empleo, así como los problemas surgidos por el envejecimiento de la cartera de clientes. Tres personas utilizan Datalab CREDIT AGRICOLE NORD DE France, para la preparación de los datos y la preparación de modelos. Estamos trabajando en ello durante los estudios datamart desde el almacén de datos.

    Datalab nos permite establecer indicadores objetivos y definir la matriz que se utiliza para trabajar la fase de modelado, el resultado de la calificación se presenta en forma de parrilla operativa ya en el norte de Francia, pero también en otros cuatro bancos regionales de un mismo grupo. Desarrollamos ahora 4 o 5 scoring por año. Nuestra capacidad para desarrollar scoring está limitada por la capacidad operativa. DATALAB nos permite pasar muy poco tiempo en la fase de modelado con la confianza de la construcción de scorings robustos, por lo que podemos pasar más tiempo en otras tareas (la comercialización, las pruebas y el apoyo). También utilizamos las estadísticas descriptivas de los módulos de DATALAB durante la fase exploratoria realizada en estudio en un sentido amplio, que puede dar lugar a la puntuación o una descripción de una población. Estos módulos de perfiles, por ejemplo, están bien hechas, y pueden hacer que nos movemos hacia un árbol de decisión en lugar de anotar e identificar elementos altamente exigentes."

    Christopher Ciraudo
    Responsable de investigación y herramientas comerciales

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