Cada vez son más utilizados los modelos analíticos que evalúan el riesgo en el sector financiero, ya sea como apoyo a la generación de clientes con baja probabilidad de incumplimiento, para la generación de estrategias de lealtad o para las estrategias de cobranza.

Estas permiten tomar mejores decisiones para saber:

• Si se le otorgará un crédito a un solicitante o no ( o quizás sí se debería ofrecer otro tipo de producto).
• Si se ofrecerá un incremento en la línea de crédito a un cliente existente (o decidir el monto de incremento).
• La asignación de recursos eficiente para las actividades de cobranza para aquellos clientes que tuvieron algún atraso con el pago de sus créditos (decidir si es un cliente que debe ser atendido de inmediato o si sólo es un cliente que olvido hacer el pago y en un par de días se pondrá al corriente sin necesidad de llamarle o peor aún visitarlo para exigirle el pago).
• Qué probabilidad tienen los clientes de cerrar un contrato de forma anticipada.

Muchas veces la operación diaria en las áreas de venta o en las áreas con diferentes procesos de salida no permite dedicar tiempo a la valiosa información que los clientes de forma diaria proporcionan.

Y esto lleva a las pequeñas y medianas empresas a tener algunos daños colaterales como son costos operativos muy altos y el declive en el servicio al cliente.

Actualmente, la concepción del servicio al cliente está enfocado en satisfacer las necesidades del cliente y además agregar valor.

Sin embargo, cuando nos encontramos con empresas que llaman de forma diaria a los clientes ofreciendo un producto que no es de su interés o que no necesitan en el momento; el cliente no lo percibirá como servicio al cliente sino que actuara de forma contraproducente y producirá que el cliente odie nuestra marca. 

Así que las herramientas analíticas nos ayudan a responder algunas preguntas como son las siguientes:

• ¿Cómo determinar a qué clientes debo ofrecer determinado producto?
• ¿Es necesario llamarles todo el tiempo o podríamos identificar a aquellos que prefieren el contacto por vías electrónicas?
• ¿Cómo identifico a los clientes con baja probabilidad de incumplimiento?
• ¿Cuántos días debo dejar pasar antes de llamarle al cliente de bajo riesgo por primera vez para exigirle su pago?
• ¿Si ofrezco una mejor tasa en su tarjeta de crédito habrá diferencia en su comportamiento de gasto?

Además, el valor agregado de usar este tipo de técnicas analíticas donde se conocen las necesidades y el nivel de riesgo del cliente son los ahorros en gastos operativos, mejor administración de la cartera lo cual permitirá tener bajos índices de mora e incrementará el servicio al cliente.

Que se traduce en la lealtad con la marca y por consecuencia incrementaran las ventas por parte de nuestros clientes y de los nuevos clientes que se obtengan gracias a la recomendación de nuestros clientes satisfechos con el servicio y producto ofrecidos.