Banco de Chile es una institución financiera líder en Chile que ofrece una amplia gama de servicios bancarios y financieros. Su enfoque en la atención al cliente, la innovación y el compromiso social lo ha posicionado como uno de los bancos más importantes y confiables del país. El Banco cuenta con Travel Club, que es el programa de lealtad y beneficios ofrecido por Banco de Chile.
Permite a los clientes acumular puntos por sus transacciones y fidelidad, y luego canjearlos por una amplia variedad de productos, servicios y experiencias. El programa busca recompensar a los clientes y ofrecerles beneficios adicionales por su relación con el banco.
Desafíos del negocio
Conocer a los clientes: Uno de los desafíos más importantes era comprender las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes. Obtener una visión clara y actualizada del perfil del cliente era fundamental para seleccionar los productos adecuados que sean atractivos y relevantes para ellos.
La segmentación de clientes suele ser incompleta (no se consideran todas las fuentes de datos de esta implementación) y es un proceso manual que se lleva a cabo en hojas de cálculo sin tener en cuenta la seguridad de la información sensible contenida en ellas.
Otro desafío era garantizar una oferta de productos diversificada y atractiva. Adaptar la oferta de productos a los diferentes segmentos de clientes también era un desafío a tener en cuenta. La unificación de múltiples fuentes de datos y la creación de una base para modelos de datos era clave para que el área comercial pueda tomar las mejores decisiones.
Para este proyecto se definieron 11 fuentes de interés para ser incluidas en el Data Lake para ser procesadas y utilizadas en la creación del modelo que se visualizaba en un solo tablero. El modelo necesitaba incluir una base consolidada de clientes y sus interacciones con campañas de marketing, ventas y contact center. La visualización de este modelo necesitaba poder relacionar a los clientes y sus interacciones y, lo que es más importante, mostrar información a la empresa sobre posibles clientes con los que se podría contactar en el futuro para campañas de marketing.
El negocio necesitaba tener disponible en los tableros 1 año de datos transaccionales (ventas, marketing y centro de contacto). En el estado de partida, se consideraron 11 fuentes de datos, que no se relacionaban ni comunicaban entre sí, y una cantidad considerable de intervención manual y análisis para consolidar la información y así identificar clientes potenciales.
Solución propuesta
La solución se enfocó en el producto final que el usuario necesitaba para obtener acceso a la información centralizada del cliente de Travel y sus interacciones con el negocio y el banco. Para este propósito, se seleccionó servicios de AWS que permitieron la migración de los datos desde las diversas plataformas de manera segura y contínua. Se crearon flujos de datos automáticos que modelaron los diversos datos de manera estructurada y velando por la seguridad de los datos sensibles del cliente. El modelo de datos de Clientes se configuró para vivir dentro de AWS Redshift.
Se generaron dashboards e insights en AWS Quicksight que es la herramienta perfecta lee el modelo estructurado desde Redshift, permitiendo generar análisis de los clientes por consumo, por ubicación, canales de atención y generar segmentación en base a todos los datos recaudadas de sus diferentes plataformas e interacciones. AWS Quicksight les permitirá crear nuevos reportes para futuros análisis en caso la segmentación de clientes cambie para considerar otros datos del modelo creado.
Además de esto, Travel solicitó tener la opción de descargar la lista de información del cliente, para propósitos de Email Marketing, dando a esta solución un propósito secundario para ayudar en su operación de Marketing diaria.
Servicios de AWS utilizados como parte de la solución
AWS Lambda. Se utiliza para ejecutar funciones de integración e ingesta.
AWS Glue (Catálogo de datos). Se utiliza para guardar los conjuntos de datos analíticos creados.
AWS S3. Capa de lago/almacenamiento de datos. Es la fuente de datos central.
Servicio de redes sociales de AWS. Envíe notificaciones por cada error de ejecución de StepFunctions además de alertar las alarmas de Cloudwatch.
IAM de AWS. Se utiliza para administrar usuarios y roles, así como los permisos, utilizados por los diferentes recursos implementados en la cuenta.
AWS Quicksight: se utiliza como una herramienta de BI para generar informes. Solución aplicada a insights de fácil comprensión.
AWS Redshift: se utiliza como almacén de datos principal para modelos analíticos.
AWS StepFunction: se utiliza para ejecutar canalizaciones de transformación e ingesta de datos.
LakeFormation: se utiliza para la gobernanza de permisos y ubicaciones en Datalake.
Resultados y beneficios
Creamos un banco único de datos de los clientes de Travel y un data lake corporativo que permitió la segmentación de clientes y una mayor comprensión de los consumidores.
Ahora pueden crear fácilmente una segmentación de clientes en Quicksight, cambiarlo cuando sea necesario en reporte, descargar el resultado y realizar campañas de marketing por correo electrónico de manera fácil y automática.