1
UNA SEGMENTACIÓN DE CLIENTES QUE ADQUIRIERON
CRÉDITOS DE LIBRE INVERSIÓN EN UNA ENTIDAD
FINANCIERA COLOMBIANA I SEMESTRE 2015
OSCAR TUMBIA
JAIRO MARTINEZ
OMAR BELTRAN
FUNDACIÓN UNIVERSITARIA LOS LIBERTADORES
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS
ESPECIALIZACIÓN EN ESTADÍSTICA APLICADA
BOGOTÁ D.C.
2
SEGMENTACIÓN DE CLIENTES QUE ADQUIRIERON
CRÉDITOS DE LIBRE INVERSIÓN EN UNA ENTIDAD
FINANCIERA COLOMBIANA I SEMESTRE 2015
OSCAR TUMBIA
JAIRO MARTINEZ
OMAR BELTRAN
ASESOR:
CECY ALEXANDRA PENAGOS ESPINOSA
FUNDACIÓN UNIVERSITARIA LOS LIBERTADORES
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS BÁSICAS
TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR EL TÍTULO DE ESPECIALISTA EN
ESTADÍSTICA APLICADA
BOGOTÁ D.C.
3 Nota de Aceptación
___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________ ___________________________________
__________________________________ Firma del presidente del jurado
___________________________________ Firma del Jurado
___________________________________ Firma del Jurado
Bogotá, D.C 29 de julio de 2016 Las Directivas de la Universidad de Los Libertadores, los jurados calificadores y el cuerpo Docente no son responsables por los criterios e ideas expuestas En el presente documento.
4
TABLA DE CONTENIDO
1 INTRODUCCIÓN ... 7
1.1 PROBLEMATICA. ... 7
1.1 PREGUNTA O FORMULACIÓN ... 7
1.2 OBJETIVOS ... 8
1.2.1 Objetivo General ... 8
1.2.2 Objetivos Específicos ... 8
2 MARCO DE REFERENCIA ... 9
2.1 Mercado de créditos de libre inversión en Colombia... 9
2.2 Análisis de correspondencias múltiples (ACM) ... 11
2.3 Análisis cluster y dendograma ... 12
3 MARCO METODOLÓGICO. ... 13
3.1 Obtención de datos de estudio... 13
3.2 Variables de estudio ... 13
3.3 Unidades De Análisis ... 15
3.4 Procedimiento ... 15
4 RESULTADOS. ... 17
4.1 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DE LAS VARIABLES ... 17
4.2 DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN ... 20
4.3 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS ... 22
5 DISCUSIÓN. ... 26
5.1 ANÁLISIS DE CLUSTER. ... 26
6 CONCLUSIONES. ... 31
7 RECOMENDACIONES ... 32
8 GLOSARIO ... 33
5
LISTA DE TABLAS
Tabla 1: Clasificación de las entidades financieras de acuerdo al nivel de colocación. ... 10
Tabla 2: Ejemplo tabla de contingencia ... 11
Tabla 3: Ejemplo tabla de correspondencias ... 11
Tabla 4: Variables cuantitativas ... 14
Tabla 5: Transformación de variables cuantitativas en cualitativas... 15
Tabla 6: Variables discretas de la base ... 15
Tabla 7: Resumen estadístico monto desembolsado y tasa de interés ... 17
Tabla 8: Porcentaje de la opinión general por calificación ... 18
Tabla 9: Composición clientes según su tipo ... 19
Tabla 10: Composición clientes por ocupación ... 20
Tabla 11: Tabla de Autovalores ... 23
Tabla 12: Tabla de contribuciones por factor ... 24
Tabla 13: Cantidad de individuos por cluster ... 25
Tabla 14: Descripción - cluster 1 ... 27
Tabla 15: Descripción – cluster 2 ... 28
Tabla 16: Descripción - cluster3 ... 29
6
LISTA DE FIGURAS
Ilustración 1. Colocación de créditos de libre inversión ... 9
Ilustración 2: Boxplot monto del desembolso y tasa de interés ... 17
Ilustración 3: Porcentaje satisfacción en transformación cualitativa: ... 18
Ilustración 4: Composición clientes por segmento ... 19
Ilustración 5: Diagrama de dispersión monto desembolsado y tasa ... 20
Ilustración 6: Calificación general frente al desembolso ... 21
Ilustración 7: Tabla factorial dimensión 1 y dimensión 2 ... 23
7
1
INTRODUCCIÓN
1.1
PROBLEMATICA.
Las entidades financieras elaboran estrategias para colocar en el mercado sus productos, entre ellos los créditos de libre inversión. En la actualidad existen más de 15 bancos en el país que ofertan este tipo de créditos; sumándose a ellos las cajas de compensación, fondos de empleados entre otros. Esto evidencia la alta competencia del mercado de créditos.
La alta competencia hace que los clientes sean más exigentes y analicen con mayor detalle las opciones que el mercado les ofrece.
Por lo cual resulta imprescindible conocer con mayor detalle quienes son estos clientes y cuáles son las características que tienen en común para poder conformar segmentos más específicos. De esta manera se podría hacer una demanda diferencial para cada uno de estos segmentos.
1.1
PREGUNTA O FORMULACIÓN
8
1.2
OBJETIVOS
1.2.1
Objetivo General
Identificar los segmentos más representativos de los clientes a los que se les desembolsó créditos de libre inversión en el primer semestre de 2015 en una entidad financiera colombiana.
1.2.2
Objetivos Específicos
Determinar el número de clusters óptimo para hacer la segmentación. Definir factores de agrupamiento para los segmentos.
9
2
MARCO DE REFERENCIA
2.1
Mercado de créditos de libre inversión en Colombia
En los últimos 9 años la colocación de créditos de libre inversión que han desembolsado las entidades financieras en Colombia ha tenido un incremento del 417% (Superintendencia Financiera de Colombia, 2015). En este periodo de tiempo el mercado se ha distribuido de la siguiente manera:
Ilustración 1. Colocación de créditos de libre inversión
DAVIVIENDA 16%
BANCOLOMBIA 13%
BBVA 12% POPULAR
10% BOGOTA
10% CITIBANK
7% COLPATRIA
7%
OCCIDENTE 6%
AV VILLAS 4%
CAJA SOCIAL
4% SUDAMERIS4% CORPBANCA 4%HELM BANK
2% HSBC
1%AGRARIO0%
10 Con estos datos clasificamos los Bancos según su colocación de créditos en tres grupos: Alta Colocación, Media Colocación y Baja Colocación.
Alta Colocación
41%
Media Colocación 40%
Baja Colocación 19%
DAVIVIENDA
BANCOLOMBIA
BBVA
POPULAR
BOGOTA
CITIBANK
COLPATRIA
OCCIDENTE
AV VILLAS
CAJA SOCIAL
SUDAMERIS
CORPBANCA
HELM BANK
HSBC
AGRARIO
Tabla 1: Clasificación de las entidades financieras de acuerdo al nivel de colocación.
Las empresas día a día toman decisiones estratégicas con la finalidad de mantener y ganar participación en el mercado (Schnaars, 1993):
Bajar los precios, en este caso las Tasas de Interés
Mejorando los productos, en este caso brindar beneficios adicionales Focalizando su demanda a mercados masivos
Aumentar la publicidad
Atraer clientes de la competencia directa (hacer compra de cartera de otras entidades)
Brindar un servicio de Calidad
Y en el sector financiero estas especificas
o Exonerar de costos los productos o Entregar regalos
11
2.2
Análisis de correspondencias múltiples (
ACM
)
Las correspondencias múltiples son una técnica descriptiva, la cual resume una gran cantidad de datos en un número reducido de dimensiones o factores (Rencher, 1934). Este análisis consiste en la extracción de relaciones entre categorías y define similitudes o disimilitudes entre ellas, lo que permitirá su agrupamiento si se detecta que se corresponden.
Existen dos tipos de Correspondencias:
Análisis de correspondencias Simple (ACS)
Los datos a analizar tienen forma de tabla de contingencia y evalúa las relaciones existentes entre las dos variables.
Tabla 2: Ejemplo tabla de contingencia
Análisis de correspondencias Múltiple (ACM)
Se determina ACM cuando se trabaja con más de dos variables nominales
12 El ACM reduce los datos analizado en un número de dimensiones que permite analizar la información de una manera más sencilla, y permitiendo hallar los conjuntos similares de individuos.
2.3
Análisis cluster y dendograma
En el análisis de clúster lo que se busca es reducir las dimensiones necesarias para interpretar el conjunto de datos, nuestro objetivo principal al utilizar esta herramienta es identificar grupos de individuos los cuales deben cumplir una serie de características importantes; lo primero es que los individuos dentro de cada grupo deben ser lo mas semejantes posibles entre si y lo segundo es que cada grupo debe ser lo más diferente posible entre los demás grupos, es decir homogéneos dentro cada grupo y heterogéneos entre cada grupo. Para el desarrollo de la técnica el software estadístico utiliza una métrica para medir las distancias entre los individuos entre sí, esta distancia se conoce como la distancia euclidea que quiere decir la distancia mínima entre los individuos. Después se calcula en dendograma.
13
3
MARCO METODOLÓGICO.
3.1
Obtención de datos de estudio
El banco toma la base de datos con los clientes a los que se les desembolsaron los créditos, la cual cuenta con la caracterización demográfica de los clientes (segmento, ocupación, tipo de cliente, entre otras).
A través del contact center se contacta a los clientes mencionados anteriormente y se le da información del producto que contrató, canales de atención, y se les hace una encuesta de satisfacción de la prestación del servicio.
La data se presenta para su análisis mensualmente y para la realización del estudio se consolidó el primer semestre.
3.2
Variables de estudio
Para el estudio se tuvieron en cuenta las siguientes variables:
Monto desembolsado: Es la cantidad de dinero que el Banco le presta a los clientes. Es
una variable continua y se mide en pesos
Tasa: Es la tasa de interés a la que el Banco concede los créditos. Es una variable continua
y se mide como porcentaje y se expresa en valores efectivos anuales.
Nivel de satisfacción general: Es la respuesta que dan los usuarios cuando en la encuesta
telefónica se les pregunta por la satisfacción en el servicio que presta el Banco al momento de tomar el producto. Es una variable discreta ordinal que puede tomar valores entre uno y diez.
Segmento: Es una clasificación que el Banco hace de los clientes según sus ingresos, si
14
Tipo de cliente: Clasificación de los clientes del Banco según su antigüedad y origen. Es
una variable discreta que puede tomar los siguientes valores: antiguo, nuevo, antiguo OVN, nuevo OVN y nuevo sin oficina. Los clientes antiguo ovn y nuevo ovn son aquellos que ingresan por convenios de nómina. Los clientes nuevos sin oficina son los que adquirieron productos a través de internet
Ocupación: Es una variable cualitativa nominal que indica el origen de los recursos de los
clientes. Se pueden clasificar como desempleados, empleados públicos, empleados privados, estudiantes, independientes, pensionados, transportadores, rentistas de capital, amas de casa y personas sin clasificar.
Variables Cuantitativas
TIPO DE VARIABLE UNIDAD
Monto desembolsado Continua Pesos
Tasa Continua Porcentaje
Nivel de satisfacción general Ordinal Numérica
Tabla 4: Variables cuantitativas
Estas variables cuantitativas se transformaron en cualitativas
TIPO DE
VARIABLE VALORES NOMBRE EN LA BASE
1 Monto desembolsado Ordinal
○ Entre 1 y 3 millones ○ Entre 3 y 5 millones ○ Entre 5 y 10 millones ○ Entre 10 y 20 millones ○ Entre 20 y 50 millones ○ Entre 50 y 100 millones ○ Más de 100 millones
MONTO
2 Tasa Ordinal
○ Muy Baja ○ Media Baja ○ Media Alta ○ Alta
○ Limite Usura
15
3 Nivel de satisfacción
general Ordinal
○ Insatisfecho ○ Neutral ○ Satisfecho
SATISFACCION
Tabla 5: Transformación de variables cuantitativas en cualitativas
Adicional se tienen estas variables cualitativas:
4 Segmento Ordinal ○ Masivo
○ Preferente SEGMENTO
5 Tipo de cliente Ordinal
○ Antiguo ○ Antiguo OVN ○ Nuevo ○ Nuevo OVN ○ Nuevo Sin Oficina
TIPO DE CLIENTE
6 Ocupación Ordinal
○ Desempleado ○ Empleado Privado ○ Empleado Público ○ Hogar
○ Independiente ○ Pensionado ○ Por Definir ○ Rentista de Capital ○ Transportador
OCUPACIÓN
Tabla 6: Variables discretas de la base
3.3
Unidades De Análisis
Se estudian 3.648 registros de clientes de una entidad bancaria colombiana que relacionan detalles de caracterización de los clientes del Banco, los montos y tasas que se les desembolsaron con los resultados de una encuesta de satisfacción que practica el Banco a los clientes que adquieren un producto en la entidad.
3.4
Procedimiento
16 Luego se hace un análisis de conglomerados para formar agrupaciones entre los individuos más similares. El método utilizado es jerárquico aglomerativo; es decir que se parte de tener a todos los individuos por separado y se van juntando sucesivamente los individuos más cercanos hasta que todos los individuos queden agrupados en un único grupo. Se elabora entonces un dendograma que permite hallar saltos de varianza más importantes y en dicho punto se hace el corte del dendograma y se identifica así el número óptimo de clusters.
Acto seguido se describe la composición de los clusters con las tablas cla/mod mod/cla. La primera permite examinar la proporción de individuos que cumplen con la característica señalada que hacen parte del cluster y la segunda el peso relativo de los individuos con dicha característica dentro del cluster. A continuación se describe a un individuo de cada cluster y se presentan las conclusiones del estudio.
17
4
RESULTADOS
.4.1
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DE LAS VARIABLES
En primer lugar se realiza una representación gráfica de las variables continuas utilizando
diagramas de caja y bigotes y se incluye una tabla que resume sus valores:
ESTIMADOR
MONTO
DESEMBOLSO TASA
Mínimo
707.500 10,51%
Primer cuartil
3.093.000 28,82%
Mediana
4.000.000 28,82%
Media
9.629.000 26,69%
Tercer cuartil
10.040.000 29,06%
Máximo
152.800.000 29,06%
Tabla 7: Resumen estadístico monto desembolsado y tasa de interés
0
.0
e
+
0
0
1
.0
e
+
0
8
2
.0
e
+
0
8
3
.0
e
+
0
8
monto del desembolso
0
.1
0
0
.1
5
0
.2
0
0
.2
5
Tasa de interés
18 Al observar el monto desembolsado podemos notar que la mayoría de las observaciones se agrupan entre $3.093.000 (primer cuartil) y $10.040.000 (tercer cuartil). Los datos atípicos son los desembolsos que superan los $20.478.505 (Figura 1); y sumados, representan el 51,74% del total de los desembolsos efectuados por el banco durante el periodo. El máximo desembolso registrado asciende a $152.800.000.
Por su parte, la mayoría de las observaciones en tasa de interés se agrupan entre el 28,82% y el 29,06%, presentando una alta presencia de datos atípicos por debajo del 28,35% que toma un valor mínimo de 10,51% (Figura 2)
Para analizar las variables discretas se utilizan tablas y gráficos. Primero se observa la opinión general sobre la atención al cliente:
CALIFICACIÓN PORCENTAJE
1 0,31%
2 0,10%
3 0,21%
4 0,10%
5 1,03%
6 0,21%
7 2,99%
8 7,22%
9 8,35%
10 79,07%
NS/NR 0,41%
Tabla 8: Porcentaje de la opinión general por calificación
Al analizar la opinión general de la atención, notamos que la gran mayoría de los datos se agrupan en la calificación 10; representando el 79,07% de las observaciones.
Ilustración 3: Porcentaje satisfacción en transformación cualitativa:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Satisfecho Neutral
Insatisfecho
2% 3%
19 Se observa también la composición de los clientes de acuerdo a su segmento. Notamos que el 81% se clasifican como masivo, y el 19% como preferente:
Por el tipo de cliente, la mayor parte son clientes antiguos (51,65%) y nuevos (37,53%). El 10,31% corresponde a clientes antiguos y nuevos de nómina.
TIPO DE CLIENTE
ANTIGUO 51,65%
ANTIGUO OVN 10,10%
NUEVO 37,53%
NUEVO OVN 0,21%
NUEVO SIN OFICINA 0,52%
Tabla 9: Composición clientes según su tipo
Por ocupación, el 87,64% de los clientes son empleados privados, el 4,82% son pensionados, el 3,56% son empleados independientes y el 2,25% son rentistas de capital.
OCUPACIÓN
DESEMPLEADO 0,33%
EMPLEADO PRIVADO 87,64%
20
EMPLEADO PÚBLICO 0,30%
ESTUDIANTE 0,05%
HOGAR 0,08%
INDEPENDIENTE 3,56%
PENSIONADO 4,82%
POR DEFINIR 0,14%
RENTISTA DE CAPITAL 2,25%
TRANSPORTADOR 0,82%
Tabla 10: Composición clientes por ocupación
4.2
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN
Se hizo la representación gráfica de las variables buscando observar la correlación de las mismas. Al dibujar la tasa de interés frente al monto desembolsado se puede notar una
relación inversa.
21 También se graficó una serie de gráficos de caja y bigotes que muestran la relación entre la calificación y el valor de desembolso. Se puede notar que la relación entre monto desembolsado y calificación de la atención no muestran una relación al observar cajas y bigotes aunque si se puede percibir una relación directa al observar los datos atípicos.
22
4.3
ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS
En el análisis de clúster lo que se busca es reducir las dimensiones necesarias para interpretar el conjunto de datos, nuestro objetivo principal al utilizar esta herramienta es identificar grupos de individuos los cuales deben cumplir una serie de características importantes; lo primero es que los individuos dentro de cada grupo deben ser lo mas semejantes posibles entre si y lo segundo es que cada grupo debe ser lo más diferente posible entre los demás grupos, es decir homogéneos dentro cada grupo y heterogéneos entre cada grupo. Para el desarrollo de la técnica el software estadístico utiliza una métrica para medir las distancias entre los individuos entre sí, esta distancia se conoce como la distancia euclidea que quiere decir la distancia mínima entre los individuos. Después se calcula en dendograma.
Después de conseguir el objetivo de agrupar los individuos más semejantes entre si y que los grupos sean lo más diferentes entre si se procede con la organización de la información por medio de métodos jerárquicos o método de partición, para este caso se va a trabajar el dendograma que es un método jerárquico. En donde se utilizó la técnica del centroide que consiste en que cada clúster se reduce hasta un vector llamado centroide que contiene las medias de cada grupo en cada una de las variables medidas, los resultados obtenidos se muestran mediante un gráfico llamado DENDOGRAMA, el cual nos muestra de una forma gráfica la cantidad de clúster que debemos formar.
23 Tabla 11: Tabla de Autovalores
En el plano factorial de las dos primeras dimensiones tenemos una primera aproximación a las relaciones entre las variables. Podemos ver que la tasa y el monto están explicadas por
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0
.0
0
.2
0
.4
0
.6
0
.8
1
.0
Dim 1 (10.26%)
D
im
2
(
5
.6
1
%
)
TIPO.DE.CLIENTE
SEGMENTO OCUPACIÓN
TASA
SATISFACCION
MONTO
24 las dos dimensiones y el segmento por la primera dimensión.
Lo anterior se puede corroborar con la tabla de contribuciones de cada factor. Se puede notar que el segmento, la tasa y el monto están mejor representadas en la primer dimensión, mientras que la ocupación lo está en la tercera dimensión.
Tabla 12: Tabla de contribuciones por factor Por lo tanto se tiene que:
La primer dimensión representa las variables segmento, tasa y monto La segunda dimensión representa las variables tasa y monto
25 Ilustración 8: Dendograma
La cantidad de individuos en cada cluster se detalla a continuación: Cluster Tamaño
Cluster 1 2841 Cluster 2 612 Cluster 3 195
Tabla 13: Cantidad de individuos por cluster
0 .0 0 0 .1 0 0 .2 0 0 .3 0
Hierarchical Clustering
inertia gain 29 8 11 4 103628362136163607359635903586358335803556353735133506348334713469346534503442344034363432342533963380336933663364335733363324330532873268325332463227321732143204319231723169313531283108310230983097305130443034302830193005298329672954295229182917288628842864285528502849282228202812275927192718271027032696 26912688268626802623261726122611260525902584256125602556253025282521250624882430241323942384238323822376234823232262223122242208219721922188218721792168216621482147213721242106210320742063205720562052205120452035200920021999199619951970196019571949194619411929190619011885187218581843184118331831182418181806179617941790177917771776176717631760175917581737172817211717171217091708170717031690168516741669164016381637163516341629162616211608159715771560155815491545153815291516151515131501148514811477146014521448144414391425141614111401137813741370136613631359135113461344133613351334132713261323132113161315131213031290128612791272125712321231122412221217120211981189118211741172117111401131112311151113111211051104110210901089108510801078107110541051104510431035102510211013997994992990988955945939937916914892888884 861854831824816804801780771759748747740730728698685677671668667656655653649641632626620617608595582578564563561554551544532530527520507505495483476449448444440439432430424422420395393386385380376367363357352351347346340339337336333332330325320313300298294280264247245239220217213205200195159153149130126121119117113108
976358523543 370 10743016294825291979143613371180103310311024943898805787538537510506375311157 36 109477 1294 633
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68
332329152536
501
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69
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14
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13 31941835 243441 3113304527552565233322491886 682 93 259 33002725162210911605 168 186128422017187922001155 652553 75 244
149134983460306328142632235123071844101622515127993520315482330563072352725779127151587251125872597323235872097276926761994329629552522156112015534746022818155150936463033298027671313968018720818631225122336262274799238978233214421127933881788715297
3491
20362252
127485
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45 605 34052515142314051260 962842514792 357432473184260224051263 996808704111648 120728053640 22 3086 30 621 16271283 612837 30832985263623732050200116451561145712701157960688 66 176445 19172120341217113025356733503274305929572509244023262244408202532061992982344531972767240923561932189118091311174033589252371399313011061371242834332746803724
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919797
306129121985126413892335187718115991281463
25 2999118121833314314328962399 44 17881388351632092622178313171196 296 1069 26 288314211276 51 1169 71 211361 1557171924542024168712821205 918 81 394 27312464241922961339 335731
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0 .0 0 0 .0 5 0 .1 0 0 .1 5 0 .2 0 0 .2 5 0 .3 0
26
5
DISCUSIÓN.
5.1
ANÁLISIS DE CLUSTER.
CLUSTER 1.
27 Tabla 14: Descripción - cluster 1
28 Tabla 15: Descripción – cluster 2
29 CLUSTER 3.
Tabla 16: Descripción - cluster3
30 ANALISIS FACTOR MAP.
Tabla 17: Factor map
El individuo 3218, pertenece al clúster 1, por lo que se espera que haya tenido prestamos entre 3 y 5 millones (47.58%), que tenga una tasa de interés que se encuentra en los limites de usura (99.68%), que pertenezca al segmento masivo (98.41%), que sea empleado privado (92.99%) y adicional que sea un cliente que se encuentra satisfecho con el servicio (95.98%).
El individuo 1016 pertenece al clúster 2, se espera que haya tenido prestamos entre 10 y 20 millones (49.83%), prestamos entre 20 y 50 millones (41.01%), que la tasa de interés sea Media Alta (47.71%), que pertenece al segmento preferente (49.83%), que pertenece al segmento masivo (50.16%) y adicionalmente que se encuentre satisfecho (93.62%).
El individuo 1591 perteneciente al clúster 3, se espera que haya tenido préstamos entre 50 y 100 millones de pesos (45.12%), que tenga tasas de interés muy bajas (75.89%), que pertenezca al segmento preferente (98.97%) y adicionalmente que se encuentre satisfecho (90.76%).
-2 -1 0 1 2 3 4 5
-3 -2 -1 0 1 2 Factor map
Dim 1 (10.26%)
D im 2 (5 .6 1% ) 1190 1400 3107 15 32 78 87 95 133 146 177 182 224 248 309 310 356 371 389 401 453 511 542 543 545 560 585 586 600 628 684 686 721 722 723 727 745 758 762 784 891 896 947 1032 1041 1059 1077 1191 1259 1267 1284 1342 1355 1375 1392 1427 1438 1441 1450 1492 1503 1507 1528 1602 1618 1654 1686 1702 1735 1739 1743 1808 1854 1866 1881 1902 1914 1992 2000 2003 2012 2021 2091 2145 2161 2163 2176 2195 2239 2267 2294 2304 2305 2320 2361 2381 2388 2408 2429 2432 2437 2457 2465 2478 2486 2554 2564 2566 2568 2576 2580 2604 2620 2641 2643 2647 2687 2720 2819 2830 2861 2865 2906 2937 3054 3099 3149 3180 3277 3288 3303 3338 3347 3354 3429 3536 3538 3546 3548 3584 36222095238723702337232522602240213621002079250020702067206120532043202219611931244725131905311035823566354034783423339532223144310125513085306629012876283527762758275025581930281018971376185510041030105611461152116312011208126812991178144017541494183418221792184817151688166616471693142416321619161715841330141513931253269218701724257518991977204021072123221222572273229923112344247029762628297326493166329133333563357032122684673577606769743765500941972503167484433141131102122107028252618802018157045195931750216839256336839158862269581475251259185905
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613 669 678 679 697 714 735 746 761 767 825 827 840 847 848 855 900 901 924 930 931 946 952 975 980 1006 1007 1014 1027 1101 1107 1111 1119 1156 1245 1302 1305 1328 1345 1348 1360 1361 1369 1373 1386 1414 1429 1447 1454 1490 1593 1607 1624 1663 1665 1678 1701 1744 1775 1778 1793 1850 1869 1887 1923 1978 2014 2034 2055 2080 2092 2153 2164 2199 2226 2236 2256 2308 2346 2378 2431 2490 2508 2524 2573 2579 2588 2618 2624 2638 2655 2671 2795 2798 2868 2909 2924 2984 2994 2996 3002 3023 3037 3095 3118 3121 3170 3240 3310 3339 3377 3387 3397 3421 3447 3488 3534 3597 3615 3623 3627 3641 36454999278788738358157856576406166096045484864734253973903723643552342312081931389573774 1046 1058 1061 1099 1100 1125 1165 1188 1193 1200 1210 1213 1220 1240 1244 1273 1278 1309 1383 1467 1511 1540 1541 1562 1565 1580 1590 1613 1625 1628 1630 1631 1668 1684 1718 1731 1761 1812 1852 1857 1907 1922 1938 1971 1974 1982 1986 1991 2007 2046 2060 2083 2093 2105 2119 2127 2138 2143 2146 2174 2178 2216 2219 2221 2246 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36 109 157 311 375 506 510 537 538 787 805 898 943 1024 1031 1033 1180 1337 1436 1979 2529 2948 301612845460386676 1117 1158 1642 1714 1805 2245 2285 2559 3372 3526 363610091338145917002451357612911473192121303193706998 2748 3003 9 41 144 222 288 429 690 718 983 989 1050 1095 1160 1173 1211 143310362270283328562907296433443524115135 1913719 2006 2248 681 615 3218 887 766 60 73 77 99 118 125 212 229 253 283 305 316 354 426 465 508 528 531 539 703 708 764 798 830 849 868 871 877 885 889 902 920 934 935 976 1057 1254 1258 1293 1319 1353 1397 1407 1420 1784 1910 1976 1997 2033 2090 2242 2253 2272 2309 2315 2336 2412 2458 2482 2654 2815 2840 3067 3074 3156 3186 3211 3228 3256 3270 3307 3316 3375 3409 347516222326835936843755566173881385014677 1358 1394 1419 1520 1673 1679 1695 1810 1813 1859 1912 1944 1951 1983 2005 2013 2172 2206 2230 2234 2286 2342 2450 2667 2780 2789 2796 2858 2869 2894 3000 3013 3053 3092 3126 3133 3200 3210 3243 3461 3499 3502 3528 3529 3535 243 441 183525968293 1886 2249 2333 2565 2755 3045 3113 1469 3194 154 415 865 1939 3452 2562 29533245 241 251 524 760 1141 1151 2180 3497 3594 1091 1605 1622 2725 330014531865
1543 1554 1851 142 739 1536 1542 1564 35722196304234191277692
991 2648 3428 3525 3553518 1567 1694 3571 3578 34 91 297 715 788 881 933 1127 1442 2332127485 22523603113
147 726 776 1559 2380 2675 1249 2581 31742254387
3188 75 244 553 652 1155225 2307 2351 2632 2814 3063 3460 3498
276414283201105515502763779
904 361 1557 2036 3609 535 710 1491 516 1179 2042 2169 2857 2921 3547 261 262 329 383 494 552 589 696 733 844 921 944 964 968 981 985 1020 1170 1183 1269 1300 1362 1426 1434 1455 1462 1556 1586 1742 1828 1934 1942 1981 1988 2004 2008 2113 2218 2223 2228 2306 2479 2708 2714 2772 2874 2972 3225 3265 3352 3410 3558 36122981269327022706272327272766286728812889294029422946296230082626312931593223322432623264326933223349339034243511354536182681245636301800113811971227123312741599242716711720161618212288184723652354238922102037194719081860966953950922751737610579409175 3644 403416 81 394 918 1205 1282 1687 2024 2454782 2099 2322 2829 3064 44 1788 2399 2896 3143 33141719 781 1488 907 1301 26 51 1169 1276 1421 2883335731 1339 2296 2419 2464 2731 221 541 2625 2695 3213 3402 1310 2594 2745 3087 3132 3446 3090 3298 296 1069 1196 1317 1783 2622 3209 3516464 1088 2194 2739 3320 100 3295 2574 872 3182940 25471879 197 413 428 594 623 658 883 1592711 1730 2698 3084 3255 199 477 1294 229821171
629 458 290 179 923 645 1445 2415 151 481 1396 2988 2799 1388 795 1042514792842962 1260 1405 1423 2515 3405 1207 2805303830861092143024102452251025253248332712413441822
436 1008 2571408 2025 2244 2326 2440 2509 2957 3059 3274 3350 3567 2910 168 1861
182762130 111 648 704 808 996 1263 2405 2602 3184 3247 3574867 1352 1372 1525 1643 1713 2313 2585 2898 3006 3050 3080 3105 3114 3259 3341 3606 843 488 3206 612 837 1283 1627 1223 3626 492 2982 1094 2274 139 680 799 1505 3463 974 1736 2062 2251 3234 1038 1972 2200 187 20811495 1225 160 3056 3072 3640 1591 238 978
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CONCLUSIONES
. En cuanto al número óptimo de clusters y por tanto de segmentos óptimo es tres. El cluster 1 son clientes que solicitan créditos entre 1 y 10 millones de pesos, a los
que se les cobra tasas de interés cercanas a la usura, pertenecen al segmento masivo. El cluster 2 se caracteriza porque son clientes que solicitan créditos entre 10 y 50 millones de pesos, que pertenecen tanto al segmento masivo como al preferente y son empleados privados.
En el cluster 3 se encuentran clientes que solicitan préstamos entre 20 y 100 millones de pesos, a tasas de interés muy bajas y que pertenecen al segmento preferente.
Los principales factores de agrupamiento son la tasa de interés, el monto desembolsado y el segmento dentro del cual el banco clasifica a sus clientes.
En cuanto al nivel de satisfacción se puede percibir que a pesar de que es un factor relevante para el banco, los clientes no lo ven como un elemento determinante a la hora de adquirir un nuevo producto de crédito para el banco.
El segmento al que pertenece cada cliente presenta una alta correlación con la variable tasa de interés ya que los clientes que se encuentran en el segmento preferente presentan tasas de interés bajas pero montos altos, y los que pertenecen al segmento masivo presentan tasa de interés consideradas altas pero montos desembolsados bajos.
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RECOMENDACIONES
Actualmente los clientes se segmentan de acuerdo al nivel de ingresos. Se propone que el modelo sea utilizado para una nueva segmentación de acuerdo al monto desembolsado para focalizar demanda de otros productos que el banco pueda ofrecerle a los clientes
Este estudio solo se practicó en créditos de libre inversión. Se propone aplicarlo a todos los productos del banco.
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GLOSARIO
Segmento: Grupo homogéneo y diferenciado de clientes a los que se les dirige una
política comercial determinada. En el banco estudiado existe una segmentación previa donde se diferencia entre clientes con ingresos entre 1 salario mínimo mensual legal vigente hasta 6 salarios mínimos mensuales legales vigentes. Sin embargo, en el presente trabajo se busca identificar otros posibles segmentos que permitan clasificar de una forma más precisa a los clientes del banco. En este orden de ideas, cuando se utilice la palabra segmento como variable se estará hablando de la clasificación previa del banco; y cuando se utilice en otro contexto se hablará del proceso de segmentación que se pretende hacer con este trabajo.
Ovn: Oferta Valor de Nómina. Cliente que tiene cuenta de nómina con el banco y
productos preaprobados.
Crédito de libre inversión: Producto financiero que se basa en prestarle un monto
de dinero a un cliente que puede destinar libremente
Cluster:
Dendograma: Método de representación gráfica que muestra la relación entre los
datos de una forma jerárquica estilo diagrama de árbol.
Desembolsar: Entregar una cantidad determinada de dinero
Colocación: Acción de poner a circular dinero en la economía a través de la
asignación de créditos.
Desempleado: Persona que se encuentra en situación de paro forzoso y está
buscando empleo
Empleado privado: Persona que se encuentra vinculada laboralmente a una
empresa u organización privada, es decir, que no se encuentra vinculada al estado, y de esta actividad percibe más del 80% de sus ingresos.
Empleado público: Persona que se encuentra vinculada laboralmente a alguna
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Estudiante: Persona cuya ocupación principal es cursar estudios en un
establecimiento de enseñanza.
Hogar: Persona que no realiza ningún tipo de actividad económica, no está
buscando trabajo y se dedica principalmente a la administración del hogar
Independiente: Persona que realiza una actividad comercial, industrial o de
servicios por cuenta propia, de la cual proviene más del 20% de sus ingresos. No incluye a personas que derivan su ingreso por la prestación de servicios de transporte.
Pensionado: Persona que percibe un ingreso proveniente de una pensión, sea
porque ha cumplido su ciclo laboral o porque tiene algún tipo de incapacidad que le impide trabajar.
Rentista de capital: Persona natural que obtiene la mayor parte de sus ingresos por
los rendimientos financieros provenientes de alguna inversión
Transportador: Trabajador independiente que devenga la mayor parte de sus
ingresos por la prestación de servicios de trasnporte
Usura: Máxima tasa de interés permitida por el gobierno colombiano para el
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REFERENCIAS.
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https://www.superfinanciera.gov.co/jsp/loader.jsf?lServicio=Publicaciones&lTipo= publicaciones&lFuncion=loadContenidoPublicacion&id=10084493