Cómo reducir el riesgo crediticio y la morosidad en los bancos con Geo Analytics

La actual crisis de salud continúa causando efectos de gran magnitud en la sociedad en la cual vivimos, consecuencias que pueden evidenciarse claramente en el ámbito económico de nuestro país, donde recientemente se han anulado casi un millón de tarjeta de crédito debido a la morosidad que mantienen los clientes.

Ante este complejo escenario, es vital que las entidades bancarias implementen estrategias innovadoras que les permitan reducir su cartera morosa y a la vez mejorar la futura colocación de tarjetas de crédito –minimizando también el factor riesgo–, lo cual puede llevarse a cabo gracias a un estudio detallado de Geo Analytics.

IDENTIFICACIÓN DE LOS MEJORES PROSPECTOS

Al colocar una tarjeta de crédito, los bancos no solo deben considerar como potenciales clientes a quienes se muestren dispuestos a contar con este producto, sino a aquellos prospectos que, además de tener la voluntad expresa de manejar una tarjeta, tengan la capacidad para hacer frente a las obligaciones financieras que esta les va a generar.

Aquí es donde entra a tallar el uso de Geo Analytics, pues con el estudio de datos geoespaciales, es posible analizar el “histórico” de cada potencial cliente. Así, se estudia el uso que le ha dado a anteriores tarjetas y sus comportamientos previos de pago.

Combinando dicha data con la¬ información de las manzanas donde viven estos potenciales clientes, se pueden establecer correlaciones entre los rasgos de las mencionadas manzanas y las características psicográficas de los prospectos, para finalmente armar el perfil del consumidor más idóneo e identificar así cuáles serían las zonas donde estarían ubicados para reforzar la colocación de tarjetas de crédito.

SCORE DE PROBABILIDAD EN LA MOROSIDAD

Para reducir la cartera morosa de los bancos, un estudio de Geo Analytics trabaja de manera similar como en la colocación de tarjetas, pues analizando las bases de datos de los clientes morosos, así como su respuesta a campañas previas de cobranza, y combinándolas con sus características personales a partir de las manzanas en donde viven, es posible establecer un “score de probabilidad”.

Con base a este score, las entidades bancarias pueden enfocar sus recursos en aquellos clientes que tengan una mayor probabilidad de pagar sus deudas, optimizándose la relación costo-beneficio de los bancos al obtener una mayor tasa de conversión en las diferentes acciones que efectúen para que sus clientes regularicen las cuotas pendientes.

Así, un estudio de Geo Analytics es capaz de analizar miles de datos a través de diversos modelamientos complejos, los cuales permiten elaborar predicciones acertadas sobre las mejores opciones para la colocación de tarjetas, y también diseñar estrategias que reduzcan significativa y progresivamente la cartera morosa de los bancos.