Skip links

AWS Caso de Uso: BRADESCARD

Bradescard, institución financiera emisora de tarjetas de crédito llega a México en el 2010 con el respaldo de Bradesco, la segunda marca más valiosa de Latinoamérica. Actualmente su core de negocio se encuentra en la industria retail, en la cual, ha generado más de 3 millones de tarjetahabientes Visa clásica, posicionándose en el 3er lugar de emisiones en este rubro a nivel nacional.

Cada vez que pensamos en segmentación de clientes estamos hablando de un reto, bradescard necesitaba abordar este desafío para retener clientes y enfocarse en ofrecer servicios personalizados con base a su historial crediticio.

XalDigital propuso implementar Machine Learning con base al historial crediticio de los clientes para lograr la retención de los mismos y así, proveer soluciones de productos/servicios financieros de calidad personalizados.

El análisis de esta información nos describió el cómo se comportan estos tarjetahabientes y permitió identificar a los clientes retenibles, de esta manera la oferta de los servicios crediticios bradescard fue mucho más fácil.

Todo este proceso se obtuvo de la información proporcionada en el bucket S3.

El proceso de machine learning implementado generó la segmentación y retención de clientes para reflejarla en tableros dentro de un sitio web. Beneficios:

– Planes de acción inmediata que permitan al asesor reacciones al contactar al cliente.
– Ofertar un incremento de crédito, o bien, una tarjeta de crédito con beneficios customizados
– Conocer los tipos de clientes, sus necesidades, compras actuales y complemento a sus próximas compras.

AWS Servicios utilizados