Inteligencia en Sucursales: el éxito del Banco Macro

EL CLIENTE

Grupo Macro es una entidad argentina autorizada por el Banco Central para funcionar desde 1988. Cuenta con más de 8.000 empleados, 1.538 cajeros automáticos, 955 terminales de autoservicio y una estructura de 463 puntos de atención.

 

Es el banco privado con la mayor red de sucursales a lo largo de Argentina y está posicionado como el número uno de las bancas nacionales de capitales privados.

PROYECTO

En la situación inicial, el área de Inteligencia Comercial del Banco Macro necesitaba resolver diversas inquietudes y predecir en tiempo real los siguientes ítems: 

  • Identificar a los clientes que concurren a cada sucursal.
  • Determinar si existe la oportunidad de ofrecerle a cada cliente productos que no posea, actualizaciones para los existentes u otros complementos para su cartera (upselling).
  • Generar ofertas especiales para sus clientes.
  • Contactar al cliente mientras espera en sucursal. 

Por otro lado pero no menos importante, hasta el momento se desconocían los tiempos de atención en sucursal -información útil para mejorar y agilizar los procesos internos- y el nivel de satisfacción de los usuarios con los servicios recibidos. 

 

Solución

  • Se desarrollaron tres casos testigo que representaron los requisitos de los usuarios (users stories):
    • US1: Tablero estado de sucursal.  
    • US2: Voz del cliente, envío de encuesta.  
    • US3: Contacto con el cliente. 
  • Se definió e implementó la arquitectura de la solución:

 

  • Se consideraron las siguientes capas lógicas en “Plataforma Big Data”: 

  • Se realizaron diversas etapas de desarrollo, prueba e implementación de los casos testigo US1, US2 y US3. Se utilizaron los eventos provistos por la plataforma de asignación de turnos (Eflow) para tomar acciones en tiempo real y de forma automática. Las resoluciones subsiguientes dependen de cada user story y se confeccionan a partir de:
    • Encuestas inmediatas de satisfacción a los clientes.
    • Tableros de control desarrollados en Microstrategy que son útiles para que el Gerente tome decisiones relacionadas a los tiempos de espera del cliente en la sucursal.
    • Algoritmos de predicción que deducen si un cliente puede ser del segmento Premium del banco, para que sea contactado para un upgrade.
  • Se utilizan herramientas cloud en entorno bancario y métodos de encriptación de datos (también en la nube) para la información en tránsito y reposo. 

La solución se desarrolló mediante la utilización de la plataforma Amazon Web Services (AWS) que fue contratada por el Banco Macro. El almacenamiento de la información se realizó en Kinesis, los datos crudos en DataLake S3 y se utilizaron lenguajes como Phyton y Spark para los procesos.

 

Resultados

A partir del proyecto de Inteligencia en Sucursales desarrollado con ERGO, Banco Macro se vio altamente beneficiado en diversas áreas de su modelo de negocio. Por un lado, al minuto de ingreso de un cliente a una sucursal, el sistema identifica las oportunidades upselling y notifica al ejecutivo de cuenta en tiempo real las diversas posibilidades existentes para ser ofrecidas al usuario.

La satisfacción del cliente pasó a ser mensurable ya que en el lapso de los primeros 5 minutos de salida de la sucursal, se envía automáticamente una encuesta de satisfacción por mail y un SMS. Así, es posible recibir la percepción inmediata del trato recibido y mejorar el servicio en base a las reacciones que se manifiesten.

 

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