Caso Aplicativo Individual. El banco Andino
lhuamanidInforme26 de Febrero de 2019
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Caso Aplicativo Individual
El banco Andino es una de las instituciones más representativas de país y busca consolidar su liderazgo en el mercado peruano de tarjetas de crédito.
El gerente de producto de tarjetas de crédito se encarga diseñar las acciones comerciales y de marketing para que el producto pueda ser cada vez más rentable. Tiene bajo su mando un equipo de especialistas en Modelos de Minería de Datos y analistas de producto. Se especifica a continuación las funciones de cada uno.
- Analista de producto. Formula las estrategias de las campañas o acciones comerciales referentes a la tarjeta de crédito, venta, fidelización y retención. Ejecuta y coordina todas las acciones necesarias para poner en marcha las campañas. Coordinas con las diferentes áreas del banco para temas de publicidad, diseño y elaboración de piezas gráficas, envío a los canales de distribución, apoyo en los canales del banco, etc.
- Especialista de Minería de Datos (MD). Encargado de analizar la cartera de clientes de tarjetas de crédito en función a la información del Data Warehouse. Medición de las campañas de marketing. Segmentación y elaboración de modelos analíticos.
Actualmente las ofertas diseñadas, por el analista de producto, para el consumo de tarjetas de crédito se realizan separando a los clientes con Tarjetas Platinum, Oro y Clásica. Los clientes con Tarjetas Platinum tienen las más altas líneas de crédito y son de un nivel socioeconómico más acomodado, es por eso que se les envía ofertas para el consumo en establecimientos seleccionados: Aerolíneas, Agencias de Viaje, Hoteles, Etc. En cambio el grupo de clientes con tarjetas Clásicas no tienen el mismo nivel de consumo y tienen ofertas de productos menos exclusivas por ejemplo: ofertas en restaurantes, tiendas de ropa y supermercados.
A pesar de tener esta tipo de separación, los ratios de respuesta de las campañas no son del total agrado del Gerente de Producto quien piensa que es posible mejorarlas.
Por tanto, el gerente de producto le ha pedido al Especialista de MD que diseñe una segmentación de tal manera que pueda mejorar el diseño de las campañas de consumo en establecimientos. El especialista de MD ha diseñado una matriz de datos para poder analizar y cumplir la tarea encomendada por el Gerente (Revisar Anexo).
Desarrollo del Caso
- Realice un análisis descriptivo de la cartera de Clientes de Tarjeta de Crédito del Banco Andino.
- Elabore una segmentación que ayude a resolver el problema planteado por el gerente de Producto.
Entregables:
- Informe simple dirigido al gerente con las conclusiones del análisis encontrado.
- Presentación en Power Point con los hallazgos de la segmentación.
Matriz de Datos
VARIABLE | Descripción |
ID_CLIENTE | Código Único de Cliente |
ANTIGÜEDAD_MESES | Antigüedad del Cliente con la Tarjeta de Crédito |
TIPO_TARJETA | Tipo de tarjeta. Tarjetas de mayor valor a menor valor: Platinum, Oro y Clásica |
LINEA_CREDITO | Línea de Crédito atribuida a la Tarjeta |
DEUDA_TARJETA | Saldo en la Tarjeta de Crédito |
SEGMENTO_BANCO | Segmento de Valor al que pertenece el cliente. Clasificación del Banco. Oro, Plata y Bronce. |
AMBITO | Lima o Provincia |
ZONA | Provincia, Lima Moderna, Lima Norte, Lima Sur, Lima Este, Callao y Balnearios |
EDAD | Edad en años cumplidos del Titular |
SEXO | Sexo del Titular de la TC |
ECIVIL | Estado Civil |
FLAG_AEROLINEAS | Indicador de Consumo en Aerolíneas. |
FLAG_AGENCIA_VIAJES | Indicador de Consumo en Agencia de Viajes |
FLAG_CAFETERIAS | Indicador de Consumo en Cafeterías |
FLAG_CASINO | Indicador de Consumo en Casinos |
FLAG_CINES | Indicador de Consumo en Cines |
FLAG_CLINICAS | Indicador de Consumo en Clínicas de Salud |
FLAG_CLUBES | Indicador de Consumo en Clubes |
FLAG_DISCOTECA | Indicador de Consumo en Discotecas |
FLAG_EDUCACION | Indicador de Consumo en Pago de Educación |
FLAG_ELECTRONICOS | Indicador de Consumo en Tiendas de Electrónica |
FLAG_FARMACIAS | Indicador de Consumo en Farmacias |
FLAG_GRIFO | Indicador de Consumo en Estaciones de Servicio y Grifos |
FLAG_HOME | Indicador de Consumo en Tiendas para el Hogar. Home Centers. |
FLAG_HOTELES | Indicador de Consumo en Hoteles |
FLAG_JOYERIA | Indicador de Consumo en Joyerías |
FLAG_PELUQUERIAS | Indicador de Consumo en Peluquerías |
FLAG_CARGOS_RECURRENTES | Indicador de Consumo en Cargos Recurrentes. Pago de Servicios. |
FLAG_RESTAURANTES | Indicador de Consumo en Restaurantes. |
FLAG_TDA_ROPA | Indicador de Consumo en Tiendas de Ropa. |
FLAG_SUPERMERCADOS | Indicador de Consumo en Supermercados |
FLAG_TDA_DPTO | Indicador de Consumo en Tiendas por Departamento. |
FLAG_EXTRANJERO | Indicador de Consumo en el Extranjero. |
FLAG_INTERNET | Indicador de Consumo en Internet. |
TOTAL_FACTURACION | Total de consumos en Soles |
NUM_COMPRAS | Indicador de Número de Compras |
Análisis Descriptivo
- Abrir el aplicativo SPSS para abrir el archivo de Trabajo: BD_TC_VF.xls. Abrir ->Datos.
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Seleccionar como Tipo de Archivo Excel y abrir el archivo en mención.
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- Generar los estadísticos descriptivos Analizar ->Estadísticos Descriptivos -> Frecuencias.
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Seleccionar las variables indicadas y hacer clic en Pegar.
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- Notar que se activa el Editor de Sintaxis. Para ejecutar el comando seleccione el código generado y presione Ctrl + r.
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- Para genera estadística descriptivas de las variables numéricas ir a: Analizar-> Estadísticos Descriptivos -> Explorar.
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Seleccionar las variables no nominales para realizar el análisis.
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Seleccionar la opción Estadísticos: Activar la opción de Valores atípicos y Percentiles.
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Seleccionar el código generado y presionar Ctrl+r para ejecutar el análisis.
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- Realice un análisis de las variables.
- Revisar Outliers y casos Atípicos: Edad, Sexo, Línea de Crédito, Deuda de la Tarjeta, Estado Civil, etc.
Outliers:
- Retirar a los clientes de líneas de crédito menores a 100 soles.
- Separar en un segmento Premium con líneas mayores a S/. 30,000.
- Retirar a aquellos clientes con deuda negativa.
- Quitar a los clientes con edad menor a 18 años y/o mayores a 72 años.
- Quitar a los clientes con facturación mayor a S/. 23,000
- Responda las preguntas:
Pregunta | Respuesta |
Porcentaje de Tarjetas Clásicas | 67.8% |
Porcentaje de tarjetas con antigüedad mayor a 24 meses | 58.9% |
Porcentaje de tarjetas en Lima | 70.5% |
Porcentaje de tarjetas en Lima Moderna | 33% |
Porcentaje de Hombres con TC | 62.4% |
Porcentaje de Casados con TC | 43.6% |
Deuda promedio | 2,594. |
Línea Promedio | 8,600 |
Edad Promedio | 42 |
Edad: Media Recortada al 5% | 41 |
Edad: Mediana | 40 |
Edad: Asimetría | 0.5 |
Edad: Curtosis | -0.92 |
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