PROYECTO /
BBVA México es la mayor entidad financiera del país y uno de los principales bancos de Latinoamérica. Con una de las bases de clientes más amplias del sector y un fuerte liderazgo en banca digital, la capacidad para comprender el comportamiento de millones de usuarios resulta fundamental para mejorar la experiencia, reforzar la fidelización y optimizar la rentabilidad de la cartera.
En este contexto, la inteligencia de cliente se convierte en una herramienta clave para identificar riesgos, priorizar actuaciones y apoyar la toma de decisiones comerciales.
BBVA México buscaba evolucionar sus capacidades de análisis para comprender mejor qué factores anticipan la pérdida de vinculación de un cliente y cómo actuar antes de que se produjera el abandono.
El proyecto requería enriquecer la información disponible con nuevas fuentes de datos, identificar patrones de comportamiento difíciles de detectar mediante análisis tradicionales y desarrollar modelos capaces de priorizar clientes según su nivel de riesgo y su valor potencial para la entidad.
El objetivo era facilitar decisiones más precisas en las estrategias de retención y optimizar la asignación de recursos comerciales sobre una base analítica sólida.
En colaboración con Gain Dynamics, desarrollamos un modelo avanzado de inteligencia de cliente basado en enriquecimiento de datos y analítica predictiva.
La primera fase del proyecto consistió en ampliar la visión de la base de clientes mediante la incorporación de más de un centenar de variables externas relacionadas con el comportamiento financiero, el contexto socioeconómico y distintos indicadores de vinculación.
Sobre esa información construimos modelos predictivos capaces de estimar el riesgo de abandono y clasificar la cartera según probabilidad de fuga, valor del cliente y potencial de recuperación. Toda esta inteligencia se integró en dashboards diseñados para facilitar la priorización de segmentos y apoyar las decisiones de los equipos de marketing y negocio.
Aumento de la rentabilidad publicitaria
«Los modelos predictivos solo generan valor cuando ayudan a tomar mejores decisiones. En este proyecto utilizamos la tecnología para anticipar comportamientos y poner esa inteligencia al servicio del negocio, facilitando estrategias de retención mucho más precisas y eficientes.»
Mario Fernández
CEO · Wardem
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