Financial Index Profile

Es un modelo que permite identificar distintos niveles de madurez de un cliente dependiendo del tipo, cantidad y profundidad de las relaciones de una persona con el sistema de pagos para entender qué tipo de producto o servicio es el más adecuado ofrecer a un determinado perfil de cliente.

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Principales beneficios

Ofertas personalizadas

Permite conocer el perfil de cada cliente con el objetivo de realizar la oferta adecuada dependiendo de su situación actual.

Venta cruzada

La venta cruzada es un objetivo de este producto, conociendo su situación actual cada Otorgante podría saber el producto que es más adecuado ofertar.

Diversificación

El modelo se encuentra dirigido a aquellos clientes que contengan información de productos de crédito o servicios, independientemente del carácter de estos, es decir, puede incluir información como, por ejemplo; registros de servicios de telefonía, compromisos con el SAT, créditos de consumo o tarjetas de crédito.

Características

El modelo asigna los siguientes niveles, los cuales pueden ser considerados como niveles de madurez para la toma de decisiones:

Nivel 5: Se caracteriza por ser el grupo con mayor número de tarjetas de crédito, créditos automotrices, productos de servicios, con mayor antigüedad crediticia y una mayor diversidad de productos (productos en diferentes segmentos).
Nivel 4: Presenta experiencia principalmente en créditos hipotecarios y tarjetas departamentales.
Nivel 3: Tiene experiencia en múltiples productos.
Nivel 2: Se relaciona con productos asociados a las microfinanzas, créditos grupales y gran cantidad de productos con garantía prendaria.
Nivel 1: Se caracteriza por tener poca experiencia en el sistema de pagos debido a una menor cantidad de productos y menor diversidad.

Características técnicas

Para garantizar la representatividad de la población de interés se consideró la información de crédito, obtenida a través del Reporte de Crédito Consolidado a agosto de 2019. La misma cuenta con 32 millones de relaciones y 1.7 millones de personas.

Se consideraron 69 variables con los siguientes clusters: