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NUEVA SOLUCIÓN
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Conocés Adintar,
sabés lo que resuelve:
● El ciclo de vida completo de la cuenta y sus tarjetas (crédito - prepaga)
● Los procesos de integración con los diversos procesadores
● Los procesos de soporte al backoffice de la entidad
Esto es posible gracias a sus principales puntos de negocio:
Mientras Adintar
resuelve la operación cotidiana del producto...
Porque te permitirá conocer mejor tu operación sobre el negocio, facilitándote la decisión y el diseño de estrategias comerciales para potenciarlo. Y con el sustento del análisis de datos de las operaciones de tus tarjetas
Te lo explicamos
BI – Analytics:
Por qué?
Las entidades financieras generan grandes volúmenes de datos transaccionales que pueden ser utilizados para el análisis descriptivo y diagnóstico de sus operaciones
Estos enormes volúmenes de datos esconden información clave para la toma de mejores y más rápidas decisiones
Esta nueva forma de análisis avanzado brinda la oportunidad de que las estrategias basadas en dichas decisiones sean tan dinámicas y adaptables como el comportamiento del negocio en sí
Con la aplicación de la Ciencia de Datos, el modelo de BI y Analytics aprende evolucionando la información brindada de forma constante
Ciencia de datos:
Es la conjunción de múltiples disciplinas con la finalidad de obtener aportes (o “insights”) novedosos
Busca patrones convincentes para soportar procesos de decisión
BI – Analytics:
Para qué?
Buscamos ayudar a las organizaciones sumando los conocimientos aportados por la ciencia de datos a su expertise de negocio
Promovemos el uso de machine learning y la inteligencia artificial como alternativa de creación de valor
¿Cómo lo implementamos?
Tablero General
Es una presentación general de la cartera, las cobranzas, los consumos, los resúmenes y la mora.
Tablero de consumos
Describe la evaluación de los consumos, considerando la distribución por rubros comerciales, participación de adicionales y otras aristas
Tablero de cobranzas
Evalúa las cobranzas vs pago mínimo y saldos puestos al cobro, cobranza por canal de pagos, distribución por tramo de mora
Tablero de mora
Visualiza los niveles de mora de la cartera por tramo, ascensos y descensos, FPD (incumplimiento del primer pago) medido a los 90 días
Tablero de resúmenes
Presenta la emisión de resúmenes vs cuentas, así como los motivos de emisión y de no emisión de resúmenes
Attrition
Este modelo analiza, identifica y aprende patrones de comportamiento de la cartera total y en particular de los clientes que luego de un período de actividad con la tarjeta, dejan de usarla por al menos 6 meses, prediciendo de esta forma cuentas activas que podrían dejar de utilizar el producto de tarjetas.
De esta forma es posible actuar preventivamente, con campañas concretas y dirigidas sobre estos clientes, buscando evitar el abandono, incentivando el consumo y por ende, mejorando la tasa de attrition de la cartera a lo largo del tiempo.
Recuperación de clientes
Como contrapartida del attrition, este modelo identifica patrones de comportamiento en cuanto a la reactivación de uso del producto por parte de clientes que aún continúan inactivos.
Para lograr esto, el modelo aprende de características comunes de aquellos clientes que efectivamente han vuelto a la actividad con la tarjeta.
Así es como la Entidad podrá realizar acciones focalizadas en el grupo de clientes con mayor probabilidad de recuperación, donde los esfuerzos maximicen el resultado.
