1

Inteligencia Comercial

Sáquele provecho a sus datos al replantear su aproximación a ellos

Enero 2017

2

“Innovar con pasión la inteligencia de negocios del Banco, siendo el referente del Grupo y de la

industria, por el compromiso, generación de valor y formación del talento”

- Visión

Business Intelligence

“Conocer a nuestros clientes, desarrollar herramientas analíticas que potencie las estrategias comerciales de adquisición, vinculación y retención del banco para maximizar la rentabilidad del cliente”

- Misión

3

CRM vs IC – Conocimiento de nuestros Clientes

Nivel de acceso a la información del cliente

Cap

acid

ad p

ara

inte

racc

tuar

indi

vidu

alm

ente

MERCADO SEGMENTADO

CRM 1 to 1

MERCADO MASIVO LEALTAD

Tienen el mismo valor

Tienen distinto valor

Tienen las mismas necesidades

Tienen necesidades diferentes

Fuente: Frei & Narayandas. Harvard Business School / Adaptación propia

4

Administración de datos

• Construcción de cimientos del gobierno de datos

Reporteo

• Procesos estandarizados de negocio

• Entrega de información aislada por fuentes

Análisis de datos

• Menos enfoque en lo que pasó, más enfoque en la causa

• Drill down en ambiente OLAP

• Entrega de información de varias fuentes

Predictivo

• Entrega de información para predicción

• Minería de datos avanzada y algoritmos predictivos

Rapidez en la información

• Información cercana al tiempo real

• Entrega de información para toma de decisiones operativas en tiempo muy corto

• Identificación de patrones de comportamiento

Big data

• Entrega de grandes cantidades de información multiestructurada (fuentes estructurales y no estructurales) para minería de datos con fines predictivos

• Principio de toma de decisiones operativas automatizadas con base en la información entregada

Datamarts

Herramientas analíticas

Data Lakes

Modelo de madurez de la información

Soporte

Procesos

Tiempo Real

5

Si nuestro foco es el cliente . . .

1

23

4

Gestión del TalentoDesarrollo de habilidades y Plan de Desarrollo5

Conoce tu Cliente

Identifica losmejores

Define la Mejor oferta

Pricing

EmpowermentCanal de venta

Atención

DashboardKPI’s

Feedback

Customer Centricity

Visión 360 del clienteData enrichmentData governanceSinergias grupo

PricingModelos estadísticosSegmentaciónAnálisis portafolio

Time to marketEfectividadProspecciónGestión de pilotos

Plataforma front linePlataforma de servicioPlataforma analíticaDWH

6

Replantear la forma de trabajar

Strategic objectives

Key initiatives, KPI´s and roadmap

1 2 3Diagnostic

Datos

Análisis comercial

Campañas comerciales

Plataformas tecnológicas

Pilares de IC

¿Dónde estamos?

¿Dónde queremos estar?

¿Cómo lo lograremos?

7

Escenario actual de nuestros pilares

Fuentes: Stage y encuesta a líderes de Scotiabank, Análisis IC

1. Datos• Visión 360° del cliente• Data enrichment • Data governance• Sinergias grupo

2. Análisis comercial• Pricing• Modelos estadísticos• Segmentación• Análisis portafolio

3. Campañas comerciales• Time to market• Efectividad• Prospección• Gestión de Pilotos

4. Plataformas tecnológicas• Plataforma front line• Plataforma de servicio• Plataforma analítica• DWH

Valoración de madurez en Inteligencia Comercial

1 2 3 4 5PILARES

Scotiabank

%Clientes con datos de contacto (1) 15% Clientes con contacto/Total Clientes%Clientes con consentimiento (LPDP) (2) 75% Clientes con consentimiento/Total Clientes%No Clientes con consentimiento (LPDP) 7% No Clientes con consentimiento/Total No Clientes

%Contactabilidad en campañas 20%

Nivel de Madurez

Cliente con una Vision 360°Ley de Proteccion de Datos (LPDP)Data GovernanceSinergia del Grupo

Datos KPI's Evidencia 2015

(1) Contactos validados: Movil y Email (Fuente: Feedback Call Center)(2) Considera clausula de LPDP en los contratos de productos desde el 2012

8

Escenario actual de nuestros pilares

Fuentes: Stage y encuesta a líderes de Scotiabank, Análisis IC

1. Datos• Visión 360° del cliente• Data enrichment • Data governance• Sinergias grupo

2. Análisis comercial• Pricing• Modelos estadísticos• Segmentación• Análisis portafolio

3. Campañas comerciales• Time to market• Efectividad• Prospección• Gestión de Pilotos

4. Plataformas tecnológicas• Plataforma front line• Plataforma de servicio• Plataforma analítica• DWH

PILARES

Valoración de madurez en Inteligencia Comercial

1 2 3 4 5

Scotiabank

Nivel de Madurez

Plataforma front linePlataforma de servicioPlataforma analíticaDWH

Plataformas tecnológicasEvidencia 2015

10

Replantear la forma de trabajar

Strategic objectives

Key initiatives, KPI´s and roadmap

1 2 3Diagnostic

Datos

Análisis comercial

Campañas comerciales

Plataformas tecnológicas

Pilares de IC

¿Dónde estamos?

¿Dónde queremos estar?

¿Cómo lo lograremos?

11

En un nivel de madurez por encima de 4…

1. Datos• Visión 360° del cliente• Data enrichment• Data governance• Sinergias grupo

2. Análisis comercial• Pricing• Modelos estadísticos• Segmentación• Análisis portafolio

3. Campañas comerciales• Time to market• Efectividad• Prospección• Gestión de Pilotos

4. Plataformas tecnológicas• Plataforma front line• Plataforma de servicio• Plataforma analítica• DWH

Valoración de madurez en Inteligencia Comercial

1 2 3 4 5

World classLatam

PILARES

20152.3 20184.0

12

Replantear la forma de trabajar

Strategic objectives

Key initiatives, KPI´s and roadmap

1 2 3Diagnostic

Datos

Análisis comercial

Campañas comerciales

Plataformas tecnológicas

Pilares de IC

¿Dónde estamos?

¿Dónde queremos estar?

¿Cómo lo lograremos?

13

… Lo lograremos trabajando en 4 frentes

1

2

3

4

Fortaleciendo los pilares de Inteligencia Comercial

Potenciando las iniciativas Quick wins

Empoderamiento del data governance con un Sponsor

Conformando el mejor equipo de Inteligencia Comercial

14

La maduración del Analytics dependerá de la disponibilidad de los datos

Reglas de NegocioG-STAT

Modelos de Venta Préstamos

Modelos de Gestión /Eventos

Customer Lifetime Value (CLV)

Modelo por Cliente (NBA)

Big data

Análisis GIS

Ventaja Competitiva

2012 / 2014 2015/2016 20182017

1 2 3 4 5 6

Nivel de madurez

Modelos de Venta Depósitos

Madurez Analítica

Descriptivo Predictivo Prescriptivo

¿Qué ocurrió?

¿Por qué sucedió?

¿Qué puede suceder?

¿Qué es lo mejor que puede

pasar?

Social Media / SNA

Combinación de modelos

Segu

imie

nto

trim

estr

al

del m

odel

o

15

Iniciativas Transformacionales 2017

O S AJ JM AM F E D N 2016 2017

US$

Datos

• Rediseño del Modelo de Información

• Plan de Contactabilidad Corporativo

• Ordenamiento de Servidores

• Clientes con contacto válido Retail 75%

• Clientes con contacto válido Premium 80%

• Clientes con Consentimiento 85%

• Clientes Premium con consentimiento 95%

OPEX 200K

OPEX 200K

OPEX 200K

OPEX 400K

OPEX 40K

OPEX 48K

©

©©

©

• Consultoría Data Governance• Estandarización para Gestión

de Datos • Plan Integral de Datos IC• Plan de Actualización

Corporativo y LDPD• Migrar Epiphany a TI• Consultoría y Auditoria

Externa LDPD

OPEX 1188K

OPEX 100K

16

Iniciativas Transformacionales 2017

O S AJ JM AM F E D N 2016 2017

US$

Plataformas

• Plataforma Vendors a CSF

CAPEX 600K

CAPEX 70K ©• Datamarts• Habilitación OLAP• Puesta a Producción de SAS

OPEX 150K

CAPEX 670K

OPEX150K

17

Iniciativas Transformacionales 2017

• Crossell Portafolio Retail en 2.42%

• Deserción Anual Retail 9.2%

• Número de modelos estadísticos 38

O S AJ JM AM F E D N 2016 2017

US$

• Dashboard PYME• Dashboard Retail • Dashboard WSB • Dashboard Wealth• Migrar Dashboard a OLAP• Análisis de la Competencia• Análisis de Clientes

Corporativos para Retail, MES y PYME

• Performance de Portafolio• Road Map de Modelos

Estadísticos

Analytics©

©©

©

• Dashboard MES• Análisis Potencial por Plaza:

MES, PP y TCOPEX 25K

OPEX 25K

©