YOB BANK: APLICACIÓN DE LA ANALÍTICA DE TEXTOS EN UN BANCO MINORISTA

YOB BANK: APLICACIÓN DE LA ANALÍTICA DE TEXTOS EN UN BANCO MINORISTA

Era abril de 2014, y Cadence Chong, una nueva analista del departamento de banca de consumo de YOB Bank Singapore, estaba preocupada por su primer encargo. Chong había sido contratada para mejorar el negocio de las tarjetas de crédito del banco, ya que su jefe creía que el negocio podía mejorar. Una iniciativa concreta que se había sugerido era mejorar la respuesta del banco a los comentarios de los clientes sobre MyDiningDeals, una aplicación móvil que ofrecía ofertas y promociones especiales si el cliente utilizaba su tarjeta de crédito YOB.

Por tanto, se encargó a Chong que aplicara técnicas analíticas a los datos generados por los usuarios en la aplicación, así como a los comentarios de los clientes y de la propia entidad, sobre las ofertas de las tarjetas de crédito de la división. Además, tenía que investigar cómo hacer que la aplicación fuera más fácil de usar. Chong estaba ansiosa por demostrar su valor a la empresa. Sabía que, si tenía éxito, sus análisis y recomendaciones ayudarían a impulsar la rentabilidad de la división de tarjetas de crédito.

Banco YOB

Fundado en Hong Kong en 1865, YOB Bank ha crecido hasta convertirse en un banco líder mundial con presencia comercial en más de 150 países. Su conjunto de servicios financieros abarcaba la banca y el crédito al consumo, la gestión de patrimonios, los servicios de transacción, la intermediación de valores y la banca corporativa y de inversión. En el ejercicio 2012, el grupo registró unos ingresos netos de 70.000 millones de dólares (85.000 millones de dólares australianos1).

Las operaciones de banca de consumo de YOB comenzaron en Singapur en 1982. En 2004, con el fin de hacer crecer el negocio, YOB se constituyó como entidad local, YOB Singapur. Su negocio de banca de consumo abarcaba una gama de productos y servicios que incluían tarjetas de crédito, depósitos, préstamos, seguros e inversiones. A finales de 2012, YOB Singapur había ingresado más de 706 millones de dólares (864 millones de dólares de Singapur2) en ingresos, y 475 millones de dólares (582 millones de dólares de Singapur) en beneficios.

MyDiningDeals

Casi todos los bancos ofrecían tarjetas de crédito a sus clientes, por lo que la emisión de una tarjeta de crédito por sí sola no suponía una ventaja competitiva clara. Los bancos tenían que buscar constantemente formas de diferenciar sus negocios de tarjetas de crédito para atraer más clientes, y luego persuadir a esos clientes para que no utilizaran la tarjeta de crédito de un competidor. Una de las formas en que YOB incentivaba a los clientes era a través de la aplicación MyDiningDeals, que facilitaba la búsqueda de ofertas gastronómicas por parte del cliente vinculado a su tarjeta de crédito (consulte el Anexo 1 para ver la arquitectura de la solución conceptual de la aplicación

aplicación MyDiningDeals).

MyDiningDeals se utilizaba exclusivamente para permitir a los clientes participar en ofertas y promociones especiales en varios restaurantes de Singapur, y las ofertas del mismo restaurante podían variar en función del tipo de tarjeta de crédito que estuviera vinculada a la aplicación. Por ejemplo, YOB Gold ofrecía un 10% de descuento en las cenas a la carta en Everest Kitchen, mientras que YOB Lady ofrecía un 15% de descuento. Para atender mejor a los clientes, la aplicación ofrecía un motor de búsqueda que utilizaba palabras clave, como "chino" o "japonés". El algoritmo de concordancia de ofertas tomaba la palabra clave, la relacionaba con la tarjeta de crédito vinculada a la aplicación y obtenía del sistema de ofertas una oferta especial para ese cliente.

El Sistema de Ofertas, que almacenaba varias ofertas, era actualizado periódicamente por un ejecutivo del banco que introducía las últimas promociones y eliminaba las ofertas que ya no eran válidas (en el Anexo 2 se muestran ejemplos de ofertas ofrecidas por el banco y la información introducida por el ejecutivo del banco para añadir nuevas ofertas).

Sin embargo, los clientes dieron una opinión muy negativa sobre la experiencia de MyDiningDeals. Las principales quejas de los clientes estaban relacionadas con lo siguiente

1.        La búsqueda actual se limitaba a palabras clave y era insuficiente. La aplicación mostraba los resultados de la búsqueda de ofertas gastronómicas de forma aleatoria y, debido a la gran cantidad de ofertas que aparecían en la lista, a los clientes les resultaba bastante difícil decidir qué oferta se ajustaba mejor a sus preferencias.

2.        Los clientes preferían una búsqueda más personalizada en la que la aplicación pudiera tener en cuenta sus preferencias, como el tipo de cocina, el tipo de oferta (por ejemplo, descuento en efectivo, 1 por 1, premios), grupo/solitario, ubicación, etc. También querían una lista clasificada de ofertas para que las "mejores" estuvieran en la parte superior.

3.        La mayoría de los clientes tenían varias tarjetas YOB, por lo que algunos de ellos querían conocer las mejores ofertas para una tarjeta concreta.

Los jefes de negocio del YOB Bank también tenían grandes dudas sobre la aplicación después de que tuvieran dificultades para interpretar los datos brutos de la aplicación para ayudarles a tomar decisiones informadas internamente. El director de la división de tarjetas de crédito de Chong se había reunido con ellos para elaborar una lista de deseos con algunas funciones útiles. Querían:

1.        Obtener información sobre las transacciones de las ofertas para encontrar patrones interesantes que surgieran de las ofertas que elegían los clientes, los restaurantes que visitaban y la tarjeta de crédito que utilizaban.

2.        Predecir las ofertas más populares entre grupos de clientes. Estos grupos podrían estar formados por los datos demográficos del cliente, por el tipo de tarjeta o por la oferta.

3.        Recomendar o anunciar ofertas a los clientes en función de la valoración que el cliente pueda dar a esas ofertas.

La tarea

Chong tenía que examinar detenidamente los problemas de la actual aplicación móvil MyDiningDeals. Utilizando los diferentes tipos de análisis y algoritmos presentados, tendría que averiguar cuál sería el mejor enfoque para abordar los problemas identificados por el cliente y el gestor de la tarjeta de crédito. Para ello, Chong tendría que redactar los problemas desde ambas perspectivas y, a continuación, esbozar y explicar los fundamentos de los pasos que daría para preparar la solución.

Además, tenía que desarrollar un concepto de solución utilizando sus conocimientos previos y la teoría que había aprendido (véase el apéndice).

Chong debía hacer una presentación que contuviera los siguientes productos:

1.        Los problemas identificados.

2.        Su enfoque de la solución, junto con una justificación. ¿Cómo utilizó los algoritmos dados? ¿Y por qué?

3.        Proporcionar un concepto mejorado de la arquitectura de la solución para la aplicación móvil MyDiningDeals (consulte el Anexo 1).

En dos semanas tendría que entregar sus análisis junto con recomendaciones prácticas. Chong también quería sugerir un par de áreas a las que se podría aplicar la analítica en la organización. Pensó que esto no sólo le permitiría demostrar su capacidad analítica, sino también su pensamiento innovador y su enfoque proactivo.

EJEMPLO 1: ARQUITECTURA DE LA SOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE LA APLICACIÓN MÓVIL MYDININGDEALS

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Bank Executive

EXHIBIT 2: SAMPLE DEALS FROM THE DEALS DATABASE

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