La relación entre rendimiento y fijación de precios de los productos bancarios
José Luis Morales García de la Garma es responsable de Banca en Cognos España, una compañía IBM.
Un año después de la crisis de las subprime, entidades financieras y grandes bancos de todo el mundo han tenido que hacer frente a las graves deficiencias que la crisis crediticia destapó en su funcionamiento interno, tanto en los criterios para la concesión de hipotecas como en la pobre gestión de riesgos.
La falta de liquidez ha conducido a un mayor control de puertas para dentro, mientras que el crecimiento orgánico y la eficiencia operacional se han convertido en los dos grandes motores del negocio. Ante el explosivo crecimiento de los datos –en fuentes dispares y dispersas-, los bancos han recurrido a las herramientas de business intelligence (BI) para poder explotar eficazmente sus activos de información. Además, las nuevas regulaciones –desde Basilea II a las directivas europeas para la lucha contra el blanqueo de dinero- obligan a las entidades a guardar historiales de sus clientes con detalles precisos de todas las transacciones y comunicaciones asociadas. Conocer en profundidad al cliente se ha convertido así en una obligación clave dentro de las actividades de gestión y administración de los datos.
Gracias al business intelligence, el banco transforma la información en bruto sobre sus clientes en datos útiles y precisos que sirven a su canal de ventas para ofrecer el producto o servicio que demande exactamente el cliente, y al precio más atractivo posible. El personal comercial necesita herramientas para clasificar a los distintos clientes según sus preferencias: productos de bajo coste, servicios de alto valor añadido, productos de alto riesgo, depósitos para ahorradores, etc. Este conocimiento en detalle se obtiene a través de la segmentación y el análisis, limpieza, linaje y agrupación de los datos de clientes. La falta de información consolidada sobre los clientes puede provocar deficiencias en el servicio prestado o dificultar la ejecución de los procesos debido a las duplicaciones o carencias de información.
Ante la fuerte competencia en el mercado bancario, los equipos de ventas deben tratar de ampliar las relaciones existentes tanto con los clientes actuales como con los potenciales. Y, sobre todo, el banco debe lanzar propuestas acertadas para un público específico antes de que lo haga la competencia, en una lucha permanente por reaccionar, adaptarse y satisfacer al cliente. Tras el escándalo subprime, en las recomendaciones de productos tienen un papel primordial los criterios de idoneidad y conveniencia, que eviten riesgos innecesarios o imposibles de asumir por la entidad. Cuanto mayor sea la automatización en este proceso, más rápida será la respuesta a las demandas del cliente.
Con precios más competitivos, los bancos pueden aumentar su crecimiento orgánico e impulsar la captación de nuevos clientes y las oportunidades de ventas cruzadas. Estos modelos de precios mejoran la eficiencia y la predictibilidad, contribuyendo también a mejorar la gestión financiera. Muchos bancos no se benefician aún de estas ventajas debido a que sus herramientas de precios no incluyen la información relacional, al estar basadas en hojas de cálculo. Gestionar eficazmente un modelo de hoja de cálculo a lo largo de decenas, cientos o incluso miles de empleados consume mucho tiempo y resulta muy impreciso. Además, estos modelos no suelen estar bien alineados con la estrategia corporativa y no pueden modificarse de forma centralizada. Frente a este modelo caduco, las nuevas soluciones para la gestión del rendimiento permiten modelar y fijar los precios con eficacia y en línea con los objetivos corporativos del banco. Los directivos pueden analizar los contratos propuestos respecto a una cartera de clientes existente, obteniendo una completa visibilidad sobre la rentabilidad total proyectada para el cliente y el riesgo correspondiente, facilitando la identificación del precio ideal que cubrirá o superará los ratios de ingresos definidos y mejorará el retorno sobre el capital ajustado a los riesgos.
Gracias a esta visibilidad, pueden concentrarse en las mejores oportunidades, sabiendo qué productos está utilizando el cliente en todos los departamentos del banco (hipotecas, depósitos, seguros…); el grado de vinculación con la entidad, ingresos, capital o rentabilidad; y la información clave sobre los contratos, como los costes de apertura de una cuenta o los costes de unidad de servicio. A partir de esta información, se pueden realizar propuestas personalizadas y efectivas en costes. La inteligencia de negocio, aplicada tanto en el nivel operacional como estratégico, vuelve a marcar la diferencia en un mercado tan competitivo como el financiero.
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Escrito por Redaccion
el mar 3 2009. Archivado bajo Punto de Vista.
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