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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:

  1. Informe simple dirigido al gerente con las conclusiones del análisis encontrado.
  2. 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

  1. Abrir el aplicativo SPSS para abrir el archivo de Trabajo: BD_TC_VF.xls.  Abrir ->Datos.

[pic 4]

Seleccionar como Tipo de Archivo Excel  y abrir el archivo en mención.

[pic 5]

[pic 6]

  1. Generar los estadísticos descriptivos  Analizar ->Estadísticos Descriptivos -> Frecuencias.

[pic 7]

Seleccionar las variables indicadas y hacer clic en Pegar.

[pic 8]

  1. Notar que se activa el Editor de Sintaxis. Para ejecutar el comando seleccione el código generado y presione Ctrl + r.

[pic 9]

  1. Para genera estadística descriptivas de las variables numéricas ir a: Analizar-> Estadísticos Descriptivos -> Explorar.   

[pic 10]

Seleccionar las variables no nominales para realizar el análisis.

[pic 11]

Seleccionar la opción Estadísticos: Activar la opción de Valores atípicos y Percentiles.

[pic 12]

Seleccionar el código generado y presionar Ctrl+r para ejecutar el análisis.

[pic 13]

  1. Realice un análisis de las variables.
  1. 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
  1. 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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