Taller_​1_​AnalisisDatos

CONCLUSIONES

Agregar Datos

TALLER 1 - CICLO DE VIDA EN KNIME

Integrantes:

1. Karla Medina Escorcia

2. Samir Sierra Blanco

3. Maria Fernanda González Acevedo

Compañía Financiera MEJOR FUTURO

ANÁLISIS COMPORTAMIENTO CLIENTES

Objetivo: Determinar a qué segmentos de clientes se les podría ofrecer producto de ahorro para desarrollar una campaña de activación comercial

1. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

1.1 LIMPIEZA DE DATOS

Cargue de bases de datos

Limpieza de datos, validación duplicados, tipos de datos, vacíos, etc

Base para proceso de transformación

Transformación de datos

1. Cálculo de edad: Mediante el nodo Date&Time Difference se calcula la edad de cada afiliado a partir de su fecha de nacimiento, el resultado se almacena en la columna Edad.

2. Clasificación por etapa de vida: A partir del nodo Rule Engine, se clasifica a los afiliados por etapa de vida según su edad y sexo, el resultado es almacenado en la columna Etapa_Vida.

3. División de la columna Afiliados: Utilizando Cell Splitter, se divide la columna Afiliados utilizando el carácter como separador, generando dos columnas Afiliados_arr[0] (contiene el tipo de documento del usuario) y Afiliados_arr[1] (contiene el hash del usuario).

4. Renombramiento de columnas: El nodo Column Rename permitió renombrar las columnas resultantes del proceso de División de la columna Afiliados como Afi_tipo_documento y Afi_hash.

El salario promedio es muy parecido entre segmentos, con valores cercanos a 7 millones, así que el segmento no se explica por el nivel de ingresos. Tampoco existe una brecha de género llamativa entre los segmentos, sin embargo se encuentra una diferencia sobresaliente en High, en el cual las mujeres promedian cerca de 8,4 millones en comparación a los 6,2 millones de los hombres.

En cuanto a productos de ahorro, las mujeres del segmento High son el grupo con mayor capacidad de ingreso, lo cual podría convertirse como un atractivo objetivo comercial. En los demás segmentos las diferencias son más pequeñas, por lo que la oferta podría ser la misma para ambos géneros.

El ahorro mensual baja a medida que los afiliados se acercan a la pensión. Los adultos jóvenes son quienes más ahorran, con cerca de 1,55 millones al mes, y quienes ya están en edad de pensión ahorran menos, con unos 1,26 millones. Es una diferencia de casi 280 mil, alrededor de un 18 %.

Llama la atención que los más jóvenes, que normalmente tienen menos ingresos, sean los que más ahorran, mientras que los que están cerca de pensionarse ahorran menos justo cuando más lo necesitan. Por eso vale la pena ofrecerles a los afiliados de "Últimos 10 años" y de edad de pensión productos que les ayuden a aumentar su ahorro, y a los más jóvenes planes de largo plazo para mantener el hábito.

Visualización de datos

En esta sección se encuentran los gráficos del dashboard, que resumen los principales hallazgos del análisis. Para consultarlos, se debe abrir la vista del componente.

El segmento no separa a los afiliados ni por salario ni por ahorro. En la relación salario-ahorro, es la misma en todos los segmentos, no presenta un patrón claro, así como los casos extremos tampoco se diferencian por segmento. Por tanto, segmentar la oferta únicamente por segmento no es suficiente. Conviene combinarlo con el nivel de salario o la etapa de vida para encontrar a quiénes ofrecerles producto de ahorro.