Los datos pueden detectar tendencias, no solo en el comportamiento del consumidor, también en el comportamiento de variables externas como la economía. En este caso de éxito (Analítica avanzada en banca), logramos extraer insights valiosos integrando distintas fuentes de datos.
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El cliente bancario, junto a su departamento de análisis interno, necesitaba demostrar que a través de la combinación de fuentes de datos no típicas, podía anticipar el comportamiento de la economía colombiana, representada en distintos eventos como:
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A través de la inclusión de diferentes páneles en Data Studio, conectados con los datos transaccionales reales de la entidad; diferentes áreas han desarrollado una mejor comprensión de la realidad de sus clientes y negocios.
Esto se ha convertido en un método de predicción inmediata para el mercado, incluyendo herramientas como Google Big Query, Storage, Datalab, Dataflow, Dataprep, Cloud SQL, Compute Engine y fuentes de datos externas para enriquecer los análisis.
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Combinando los datos de fuentes externas como Google Trends con nuestros modelos de analítica avanzada, encontramos signos tempranos que alertan sobre los cambios relevantes en la economía; permitiendo tomar decisiones a tiempo, con alto impacto en las estrategias y procesos cotidianos.
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Uno de los mayores problemas que tiene cada banco es el aprovisionamiento de efectivo u otras formas de dinero cuando un cliente no paga sus deudas a tiempo. Ahora el banco podrá tener una predicción precisa del monto que estaría en incumplimiento, así tendría un margen para invertir más y conservar un ROI saludable.