Modelo de segmentación conductual y por beneficios buscados aplicado al segmento de persona natural en la banca colombiana

Abstract

La segmentación de clientes consiste en identificar grupos de clientes con características similares permitiendo adaptar la estrategia organizacional a las características de cada grupo facilitando el éxito de las organizaciones. Estas características se relacionan con la demografía, geografía, el uso de productos o servicios, estilos de vida y con los beneficios buscados por los clientes. El sector bancario representa un pilar fundamental del crecimiento económico y este sector ha presentado un gran cambio en los últimos años debido a los avances tecnológicos derivados de la Industria 4.0, en particular en la aplicación del Big Data y la minería de datos, herramientas recomendadas para realizar la segmentación de clientes. Las organizaciones de este sector han utilizado la segmentación conductual (uso de canales digitales y tenencia de cuentas de ahorro y créditos), por beneficios buscados y según una variable de interés para la organización pero deben utilizar diferentes fuentes de información de los clientes en el proceso de segmentación.

Es por esta última razón que esta investigación se propuso identificar qué tipos de segmentos de clientes persona natural se obtienen al usar información conductual (tenencia y saldo de los productos cuentas de ahorro, CDTs, tarjetas de crédito, créditos y uso de canales) y por beneficios buscados (calificación de los costos, de los servicios y recomendación del banco) de los clientes persona natural de la banca colombiana utilizando el procedimiento estadístico K-medias con información simulada de los clientes. Se encontraron cinco segmentos con características diferenciadas según la información analizada, permitiendo establecer una estrategia de oferta de productos y servicios, enfocada en los canales que usan los clientes de cada uno de los segmentos y teniendo en cuenta la percepción que tienen con respecto a los costos, a los servicios y su recomendación del banco. El haber utilizado distintos tipos de información permitió caracterizar los segmentos de manera más completa que al haber utilizado un solo tipo de información, logrando tener una visión más completa de los clientes persona natural y posibilitando tomar decisiones más precisas. Esto repercutirá en la fidelización, en la retención y en la satisfacción de los clientes persona natural.

Customer segmentation is the process of identifying groups of customers with similar characteristics allowing organizations to adapt the strategy to the characteristics of each group, facilitating the success of organizations. These characteristics are related to demographics, geography, the use of products or services, lifestyles and the benefits sought by customers. The banking sector represents a fundamental pillar of economic growth and this sector has undergone a great change in recent years due to technological advances derived from Industry 4.0, in particular in the application of Big Data and Data Mining, recommended tools to perform customer segmentation. Organizations in this sector have used behavioral segmentation (use of digital channels and holding of savings and credit accounts), segmentation by benefits sought by customers and according to a variable of interest to the organization, but they must use different sources of customer information in the segmentation process.

It is for this last reason that this research aims at identifying what types of individual customer segments are obtained using behavioral information (holding and balance of saving accounts, deposits, credit cards, credits and use of channels) and the benefits sought (rating of costs, services and bank recommendation) by individual customers from a Colombian banking institution using the K-means statistical procedure with simulated customer information. Five individual customer segments were found with differentiated characteristics according to the information analyzed, allowing to establish a strategy for the offering of products and services, focused on the channels used by the individual customers of each of the segments and taking into account their perception of the costs, the services and their recommendation of the bank. Having used different types of information allowed one to characterize the individual customer segments in a more complete way than having used a single type of information, achieving a more complete view of the individual customers and making it possible to make more precise decisions. This will have an impact on loyalty, retention and satisfaction of the individual customers.