40 Estrategia Financiera Nº 253 • Septiembre 2008

Cómo fijar los precios delos productos bancarios

para obtener rendimiento

Cómo fijar los precios delos productos bancarios

para obtener rendimiento

Banca de Empresa

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a crisis de las hipotecas subprime desató enagosto de 2007 una larga cadena de desa-fíos para muchas entidades financieras y

provocó que algunos de los bancos más importantesdel mundo entrasen directamente en barrena. Aun-que la crisis crediticia ha destapado fundamental-mente graves deficiencias tanto en los criterios parala concesión de hipotecas como en la pobre gestiónde riesgos de las obligaciones de deudas colaterales,la crisis ha terminado afectando a todas las áreas delbanco, incluyendo a la banca comercial. Los impac-tos de la crisis sobre la rentabilidad y la liquidez hanprovocado una considerable reducción en los pre-puestos de los bancos, con suspensiones y reduccio-nes de gasto forzosas que han afectado a múltiplesproyectos que esperaban su puesta en marcha.

El clima resultante en la mayoría de los bancos sedefine por la precaución y el foco de control de puer-tas para dentro, mientras que el crecimiento orgánicoy la eficiencia operacional se han convertido en losdos grandes motores del negocio. Para dar respuestaa estos desafíos, los bancos han aumentado los re-cursos destinados a la gestión del rendimiento de ne-gocio y financiero, a la mejora de las políticas de mi-tigación de riesgos y a la mejora en la captación y re-tención de clientes y las ventas cruzadas.

TRANSFORMAR LOS DATOS ENINFORMACIÓN ÚTIL

La popularización de las herramientas de BusinessIntelligence en los bancos se debe, en primer lugar, alespectacular crecimiento de los volúmenes de datosen fuentes dispersas y dispares, lo que dificulta a lasentidades la explotación de sus activos de informa-ción. Otras de las razones de este auge son la cre-ciente presión normativa (que exige un detallado re-porting y la permanente monitorización de datos yaplicaciones), así como los continuos avances tecno-lógicos que permiten alinear estrategia de negocio ytecnología para optimizar la toma de decisiones.

Las nuevas regulaciones –desde Basilea II a las di-rectivas europeas para la lucha contra el blanqueo dedinero- han obligado a los bancos a centrar su aten-ción en los cambios relativos al gobierno corporativo,la gestión de riesgos, la transparencia… Todas las en-tidades necesitan guardar historiales de sus clientescon detalles precisos de todas las transacciones y co-municaciones asociadas, a disposición de los regula-dores para su comprobación y auditoría. Conocer enprofundidad al cliente se ha convertido así en unaobligación clave dentro de las actividades de gestión yadministración de los datos.

La eficacia en el área de ventas y servicios está es-trechamente vinculada a la capacidad para predecirlas demandas de los clientes y conocer en profundidadsus necesidades y preferencias. La tecnología BI re-sulta, por tanto, especialmente útil en campos como lagestión del rendimiento, el análisis financiero, la de-tección del fraude o la gestión de riesgos. Las capaci-dades BI deben suministrarse además en tiempo real,para poder así responder con celeridad a los proble-mas de negocio y a los requerimientos de los clientes.Gracias al business intelligence, el banco transformala información en bruto sobre sus clientes en datosútiles y precisos que sirven a su canal de ventas paraofrecer el producto o servicio que demande exacta-mente el cliente, y al precio más atractivo posible.

Bases de datos de marketing, historiales de tran-sacciones o fichas personales son las fuentes originalesde información que los bancos utilizan para predecir loscomportamientos de sus clientes y adaptarse con rapideza la demanda. En la banca retail, el personal comercialnecesita herramientas para clasificar a los distintos clien-tes según sus preferencias: productos de bajo coste, ser-vicios de alto valor añadido, productos de alto riesgo, de-pósitos para ahorradores, etcétera. Este conocimiento endetalle se obtiene a través de la segmentación y el análi-sis, limpieza, linaje y agrupación de los datos de clientes.El análisis pormenorizado de los datos es condición im-prescindible para desarrollar nuevas unidades de negocio,explotar al máximo los recursos de marketing o rebajarlos riesgos en el actual entorno de incertidumbre.

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Conocer en profundidad al cliente se ha convertido en una obligación clave dentro de lastareas de gestión y administración de los bancos. En esa búsqueda de conocimiento, la

tecnología BI resulta muy útil en los campos de gestión del rendimiento, análisis financiero,detección del fraude o gestión del riesgo

, José Luis Morales García de la GarmaResponsable de Banca en Cognos España, una compañía IBM

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Ficha Técnica

AUTOR: Morales García de la Garma, José LuisTÍTULO: Cómo fijar los precios de los productos bancarios para obtener rendi-mientoFUENTE: Estrategia Financiera, nº 253. Septiembre 2008LOCALIZADOR: 66/ 2008RESUMEN: Las turbulencias bursátiles en el último año, la crisis crediticia y lafuerte competencia global han llevado a los bancos a apostar por la eficienciaoperacional y el crecimiento orgánico para garantizar su supervivencia y posi-ción en los mercados. Para mitigar riesgos en la concesión de créditos y mejo-rar la captación y retención de clientes, tanto las herramientas de businessintelligence como las nuevas soluciones de fijación de precios permiten a lasentidades financieras mejorar su eficiencia y predictibilidad. Identificar el pre-cio ideal que cubrirá los ratios de ingresos definidos por el banco, aumentar lasoportunidades de ventas cruzadas y, sobre todo, mejorar la visibilidad sobre lacartera de clientes son algunos de los beneficios más significativos de estasherramientas.DESCRIPTORES: Instrumentos financieros, business intelligence, hipotecassubprime, gestión del riesgo, gestión del rendimiento.

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Cómo fijar los precios de los productos bancariospara obtener rendimiento

La falta de información consolidada sobre losclientes puede provocar deficiencias en el servicioprestado por la entidad o dificultar la ejecución de losprocesos debido a las duplicaciones o carencias de in-formación. Para analizar la rentabilidad de los clientes,los bancos se basan normalmente en los datos históri-cos almacenados en sus data warehouses. Las técnicasde minería de datos permiten la segmentación porcomportamiento, identificando aquellos clientes másrentables a los que hay que destinar mayores recursos.Las ventas cruzadas tienen también una responsabili-dad directa sobre la eficacia en el área de ventas.

Ante la fuerte competencia en el mercado ban-cario, los equipos de ventas deben tratar de ampliarlas relaciones existentes tanto con los clientes actua-les como con los potenciales, teniendo en cuenta quemantener satisfechos a los clientes que ya nos cono-cen suele ser más barato que captar nuevos clientes.Y, sobre todo, el banco debe lanzar propuestas acer-tadas para un público específico antes de que lo hagala competencia, en una lucha permanente por reac-cionar, adaptarse y satisfacer al cliente. Esta prontarespuesta a las necesidades del cliente requiere uncompleto análisis de los perfiles de riesgo, las oportu-nidades de ventas cruzadas, las posibles relacionesentre clientes, etcétera. Un rápido acceso a informa-ción actualizada y fiable determinará por tanto eléxito o fracaso de determinada propuesta. La ventajacompetitiva estará así ligada a la visibilidad que tengael banco sobre sus relaciones con cada cliente.

Los bancos intentan extraer el máximo de informa-ción de las interacciones con sus clientes, para utilizarposteriormente esta información en el asesoramientosobre los productos y servicios. Tras el escándalo sub-

prime, en las recomendaciones de productos tienenun papel primordial los criterios de idoneidad yconveniencia, que eviten riesgos innecesarios o im-

posibles de asumir por la entidad. Cuanto mayor seala automatización en este proceso, más rápida será larespuesta a las demandas del cliente, sobre todo en el

segmento de la banca retail, en el que las bases declientes son de gran tamaño y las intervenciones ma-nuales encarecen enormemente la tarea.

EL PAPEL CLAVE DE LA FIJACIÓN DEPRECIOS

Con un complicado escenario como éste, una fi-jación de precios eficaz para los productos y servicios

que ofrecen a sus clientes se ha convertido en un asuntode importancia crítica. Con precios más competitivos,los bancos pueden aumentar su crecimiento orgánico eimpulsar la captación de nuevos clientes y las oportuni-dades de ventas cruzadas. Estos modelos de precios me-joran la eficiencia y la predictibilidad, contribuyendotambién a mejorar la gestión financiera. Desgraciada-mente, muchos bancos no se benefician de estas venta-jas debido a que sus herramientas de precios no incluyenla información relacional. En el área de banca comercialde la mayoría de entidades (tanto grandes como peque-ñas) la fijación de precios se realiza con hojas de cálculo.Gestionar eficazmente un modelo de hoja de cálculo a lolargo de decenas, cientos o incluso miles de empleadosbancarios consume mucho tiempo y resulta muy impre-ciso. La mayoría de modelos de hojas de cálculo no in-cluyen un análisis de la decisión sobre el precio de uncontrato para una relación completa con el cliente. Ade-más, estos modelos no suelen estar bien alineados con laestrategia corporativa del banco y no pueden modifi-carse y alinearse de forma centralizada.

Los bancos comerciales necesitan fijar los preciosde los contratos de forma consistente en todas susactividades. Necesitan garantizar la rentabilidad, paraun contrato particular y para toda la relación en suconjunto. Si la estrategia cambia, el banco deberá po-der modificar con facilidad los modelos de preciospara actualizarlos.

Frente al modelo caduco de las hojas de cálculo,las nuevas soluciones para la gestión del rendimientopermiten modelar y fijar los precios con eficacia tantoen escenarios de productos de crédito como no credi-ticios, y en línea con los objetivos corporativos delbanco. Los directivos pueden analizar los contratospropuestos respecto a una cartera de clientes exis-tente, obteniendo una completa visibilidad sobre larentabilidad total proyectada para el cliente y elriesgo correspondiente, facilitando la identificacióndel precio ideal que cubrirá o superará los ratios deingresos definidos por el banco, y mejorará el retornosobre el capital ajustado a los riesgos.

Gracias a esta visibilidad, los responsables comer-ciales del banco pueden concentrarse en las mejoresoportunidades, desde la renovación de un depósito ala captación de un nuevo fondo. Sabrá qué productosestá utilizando el cliente en todos los departamentosdel banco (hipotecas, depósitos, seguros…); podrá ir aldetalle en cuanto al grado de vinculación con la enti-dad, ingresos, capital o rentabilidad; y podrá introducirinformación clave sobre los contratos, como los costesde apertura de una cuenta o los costes de unidad deservicio. A partir de esta información, se pueden reali-zar propuestas personalizadas y efectivas en costes.

Tras una primera etapa ligada a la alta dirección,las herramientas de business intelligence y para lagestión del rendimiento se han democratizado y lle-gan a todos los rincones de la organización. La inteli-gencia de negocio se aplica ya tanto en el nivel ope-racional como estratégico, y los entornos colaborati-vos se imponen en todos los canales y divisiones delas entidades bancarias. 9

Para analizar la rentabilidad de losclientes, los bancos se basan en losdatos históricos almacenados en susdata warehouses

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