Adéntrate en el mundo de la captación de clientes mientras el equipo de marketing busca escalar las originaciones de préstamos personales sin garantía mediante un marketing directo rentable. Con un historial de respuestas directas limitado y la necesidad de orientación sobre las fuentes de datos de los clientes potenciales, era fundamental encontrar una solución. Únase a Blend en su viaje impulsado por los datos para revolucionar la segmentación de las adquisiciones. A través de un meticuloso estudio de DataLab, se desarrolló un conjunto de modelos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de respuesta y aprobación entre los clientes potenciales disponibles en el mercado. La rigurosa validación del modelo garantizó la precisión, lo que llevó a la implementación exitosa de una campaña de correo directo. Sea testigo del impacto que ha tenido el hecho de que los solicitantes de alta calidad y los préstamos reservados se disparan, y las tasas de respuesta en el decil 1 se duplican en comparación con el decil 5. Las tasas de aprobación en el decil 1 superan las medias del sector, lo que proporciona información valiosa sobre los perfiles de los clientes para la toma de decisiones estratégicas. Prepárate para presenciar la transformación de la segmentación de las adquisiciones a medida que los consumidores líderes alcanzan nuevas cotas de éxito.
El equipo de marketing se enfrentó a la difícil tarea de escalar las originaciones de préstamos personales sin garantía mediante un marketing directo rentable. Sus ventas históricas se basaron principalmente en la venta cruzada y en medios no segmentados, lo que les dejó un historial de respuestas directas limitado del que extraer información. Para planificar eficazmente las campañas futuras, el equipo necesitaba orientación sobre las fuentes de datos de los clientes potenciales que sirvieran de base para la segmentación. Una consideración clave en su estrategia de segmentación era la capacidad de los respondedores para obtener la aprobación de un crédito, ya que normalmente se correlacionaba inversamente con la demanda en el mercado de préstamos personales. El banco se propuso minimizar el riesgo de marca evitando la alta tasa de rechazos como consecuencia de la campaña. Este complejo conjunto de requisitos supuso para el equipo de marketing el desafío de encontrar una solución óptima que impulsara la escala y, al mismo tiempo, mantuviera la integridad de la marca.
Blend llevó a cabo un estudio exhaustivo de las fuentes no crediticias del mercado y desarrolló modelos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de respuesta y aprobación. Los modelos se validaron rigurosamente y se implementaron en una campaña de correo directo, lo que permitió analizar y comparar las solicitudes de préstamo. Esta solución de Blend maximizó la posibilidad de ampliar las originaciones de préstamos personales sin garantía.
El lanzamiento del programa ha arrojado resultados notables, ya que ha generado una importante afluencia de solicitantes y préstamos reservados de alta calidad. El éxito del programa es evidente en las tasas de respuesta, ya que el grupo del decil 1 superó al grupo del decil 5 por un factor de dos en términos de respuesta real. Además, la tasa de aprobación en el grupo del decil 1 superó al grupo del decil 5 en un impresionante 50%, superando el promedio de la categoría. Estas excelentes métricas indican la eficacia de la estrategia de segmentación y la capacidad del programa para atraer a personas solventes. Además, la creación de perfiles de clientes ha proporcionado información valiosa que sirve de base para la toma de decisiones estratégicas y de marketing importantes, lo que ha permitido al equipo tomar decisiones basadas en datos y optimizar aún más su enfoque. Este impactante resultado muestra el importante valor y el éxito logrados mediante la implementación del programa.