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Big Data Bancario – Información disponible para el geomarketing
¿Sabes qué información está siendo comercializada como Big Data Bancario? ¿Conoces las fuentes de información? ¿Sabes que la información generada en los servicios de pago por TPV (Terminal Punto de Venta) y las transacciones de tarjetas está siendo tratada para la toma de decisiones en geomarketing? Y, mejor aún, ¿ sabes qué métricas (aquí está el “kit de la cuestión”) están disponibles?
El Big Data Bancario como generador de ingresos para la banca
La banca tradicional tiene una red de oficinas que representa un coste enorme respecto a otros players digitales (fintech). Se cierran alredededor de 5 oficinas bancarias al día según Banco de España (aquí tienes mi artículo en Linkedin https://www.linkedin.com/pulse/en-el-%C3%BAltimo-a%C3%B1o-se-han-cerrado-m%C3%A1s-de-5-oficinas-al-omar/ ). Esta situación conlleva que la banca necesita generar ingresos y qué mejor alternativa que ésta.
La monetización de datos se trata incluso como una unidad de negocio adicional.
Big Data Bancario – Situación del mercado
EL mercado de TPVs está en aumento. En el 2015 existían 1.3M de TPVs en España con una tendencia positiva como se puede ver en el siguiente gráfico
Por otra parte, las operaciones de compras, tanto a nivel de número de operaciones, como de importe de compra (€) también ha subido en 2016 (fuente Banco de España. Ambas métricas están creciendo a dos dígitos.
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Anonimización de datos, requisito clave en el Big Data
Agregar las métricas a nivel de código postal permitirá que los usuarios de la información no puedan “inferir” qué comercio o tienda ha generado esta información.
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Big Data Bancario – Actores en la generación de los datos
Los datos son generados por:
- El comercio que pone el TPV para gestionar las ventas y aporta dirección, sector (CNAE) al que pertenece.
- El cliente que paga con tarjeta da el importe, la fecha y hora. Y si la tarjeta es del mismo banco que el TPV, puede aportar sexo y edad.
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En el siguiente gráfico se muestran los generadores de datos
Caso Kelvin Retail – Servicio de Banco Sabadell
Como en casi todos los artículos del blog, analizo un caso práctico. Esta vez analizo Kelvin Retail, servicio del Banco Sabadell.
Mi opinión es que su aportación diferencial es la simplificidad con la que “dibuja” las métricas para que el usuario pueda entender y tomar mejores decisiones.
Para entender mejor el enfoque analítico del servicio veamos el siguiente gráfico
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Con estas fuentes Banco Sabadell entrega al cliente:
- Cuadro de mando
- Alertas push
- Informe PDF
Métricas que genera Kelvin Retail
Las métricas se agrupan …
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En el siguiente esquema podrás ver algunas métricas de Kelvin Retail
Aplicación del Big Data Bancario en geomarketing
Sin duda, que las métricas de actividad comercial que ofrece Kelvin Retail enriquecen el contexto para geomarketing.
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Kelvin retail incorpora a geomarketing:
- Variables de comportamiento
- Perfilado de clientes
- Número de compras(transacciones)
En el caso de la apertura de una tienda, ayuda a valorar aspectos como el surtido, pricing u horarios que una tienda debe considerar para que esa propuesta de valor se adecúe al entorno geográfico al que desea servir o vender.
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Tus comentarios y críticas son un regalo para mí. Cuento con ello. Me ayudan a mejorar.
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Muchas gracias por compartirlo. Eso me motiva a seguir escribiendo este tipo de artículos.
1 abrazo
Omar