Para comprender cómo los datos están revolucionando el compromiso de los clientes en el sector bancario, nos sentamos con Amit Taneja, autor del reciente estudio “Analís del comportamiento del cliente en el sector bancario: aprovechando los grandes datos para mejorar los servicios personalizados”, publicado en el International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. P: ¿Puede resumir la idea principal detrás de su investigación? El núcleo del estudio gira en torno a cómo los bancos están aprovechando el análisis de big data para comprender y predecir el comportamiento del cliente con más precisión que nunca. Amit:  P: ¿Qué tipo de datos de clientes están analizando los bancos? Los bancos suelen analizar tres tipos principales de datos: Amit: Historia de transacciones: Esto incluye datos sobre la frecuencia, volumen y tipo de transacciones financieras. Datos demográficos: edad, ingresos, género, ocupación y ubicación ayudan a segmentar a los clientes. Los registros de actividad en línea – Con qué frecuencia se conecta un usuario, con qué servicios interactúan y cuánto tiempo pasan en plataformas específicas se monitorean para medir las preferencias y el compromiso. P: ¿Cómo comprenden los bancos los datos tan grandes y variados? Es aquí donde entra el aprendizaje automático. dos técnicas clave que nos centraremos en el artículo son: Amit:  Clustering (aprendizaje no supervisado): Este grupo de clientes con comportamientos similares. por ejemplo, podemos identificar patrones en el gasto y segmentar a los clientes como “transactores”, “revolvers”, o “inactivos” usuarios. Segmentación (aprendizaje supervisado): Esto utiliza árboles de decisión o algoritmos de vecinos cercanos para clasificar a los clientes basándose en resultados o características conocidas. P: ¿Qué conjuntos de datos se utilizaron en su análisis? Utilizamos principalmente: Amit:  El conjunto de datos de Marketing Bancaria del repositorio de aprendizaje automático de la UCI, que incluye datos de campaña real y demográficos de un banco portugués. El conjunto de datos de segmentación del cliente de Kaggle, que, aunque anónimo, es excelente para modelar el comportamiento bancario realista utilizando datos demográficos y de transacciones. P: ¿Algunas perspectivas de modelado predictivo que te gustaría compartir? Definitivamente.Hemos construido varios modelos predictivos para predecir resultados como los índices de respuesta de los clientes o las campañas. Se realiza mejor con: Amit:  Random Forest algorithms  91% de precisión 93% de precisión El 90% recuerda Esto superó a otros modelos como Regresión Logística y Árboles de Decisión. P: ¿Este enfoque se tradujo en mejoras tangibles para los bancos? Sí, y los resultados fueron impresionantes. Aquí hay dos resultados concretos: Amit: El éxito de la segmentación del cliente: por ejemplo, los bancos podrían adaptar las ofertas al entender segmentos como los usuarios de alta transacción versus los de baja participación. Recomendaciones personalizadas: Estas llevaron a un aumento de la satisfacción del cliente.De hecho, esas puntuaciones de satisfacción aumentaron en aproximadamente 1 punto completo (en una escala de 5 puntos) después de implementar recomendaciones personalizadas. P: ¿Y qué pasa con la lealtad del cliente y el churn? Las tasas de cambio de 2019-2021 muestran una caída consistente del 12% al 6% cuando los bancos pasaron de las estrategias de marketing tradicionales a las grandes estrategias basadas en datos. Amit: P: Entonces, ¿cuál es la toma de decisiones para los líderes bancarios? Al anticipar las necesidades de los clientes, personalizar los servicios y reducir proactivamente la carga, los bancos pueden permanecer relevantes y construir relaciones duraderas con los clientes en un paisaje digital que cambia rápidamente. Amit:  P: La última pregunta ¿qué es lo siguiente para este campo? La próxima frontera es la integración de la analítica en tiempo real y la personalización impulsada por la IA. Imagina un banco que no solo conoce tus hábitos de gasto, sino que adapta sus ofertas a tu estilo de vida en tiempo real. Amit:

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Cómo los Big Data están remodelando la experiencia del cliente en el sector bancario

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