Desarrollamos un modelo de propensión para identificar a los clientes con mayor probabilidad de donar recurrentemente, permitiendo una gestión más...
CASOS DE ÉXITO
Venta Inteligente de Seguros.
Desafío
El banco enfrentaba el reto de bajos índices de venta cruzada de seguros. Los esfuerzos comerciales no estaban enfocados y se desperdiciaban recursos contactando a clientes con baja probabilidad de conversión, lo que afectaba la eficiencia y los resultados de las campañas.
Solución
Implementamos un modelo predictivo basado en machine learning (XGBoost) que clasifica a los clientes en tres categorías según su propensión a comprar un seguro: difícil, fácil y muy fácil de convertir. El modelo utiliza variables financieras, demográficas y de comportamiento para segmentar la base de clientes y enfocar los esfuerzos comerciales en quienes tienen mayor potencial de conversión.
Resultados:
68
%
Clientes identificados con alta probabilidad de compra
+
48
%
Incremento en ventas por la campaña de retención.
+
156
%
Incremento de ventas por la campaña de SAC
Conclusión
La analítica avanzada permitió transformar la gestión comercial, maximizando el impacto de las campañas y generando valor tanto para el banco como para sus clientes.
- Casos de éxito
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