Políticas de Scoring basada en el comportamiento social


Las políticas de scoring utilizan en sus cálculos distintas variables con el objetivo de proporcionar mayor capacidad predictiva del comportamiento futuro del cliente, sea este físico o jurídico, y que están asociadas a criterios tanto personales como económico-financieras del individuo.

La cuestión que planteamos en este blog es, ¿tiene sentido incorporar indicadores de comportamiento social en estos algoritmos para ayudar a determinar nuestra probabilidad de impago?


Los sistemas de credit scoring consisten en la asignación de un puntaje que dictamina el nivel de solvencia que presenta un determinado cliente potencial. La inmensa mayoría de bancos y/o instituciones financieras usan scoring para controlar la gestión del riesgo de sus carteras, pero este análisis estadístico no solamente se ciñe al entorno de entidades financieras, sino que cualquier negocio que confía pagos periódicos a sus clientes adquiere una exposición en riesgo de crédito.

Es conocido que, actualmente, muchas empresas ya están inmersas en la búsqueda y análisis de información en las redes sociales, pero con finalidades de marketing, por ejemplo, orientar un tipo de publicidad determinada o el envío de promociones de correo para llegar a clientes potenciales. Sin embargo, creo que Internet y en concreto las redes sociales pueden proveernos de mucha y valiosa información que pueden ser usadas en hipotéticos modelos predictivos.

Y es que si todavía no has renegado de la era digital, existe mucha probabilidad de que muchos de tus datos, hábitos y comportamientos ya estén grabados en multitud de rincones de la red. Tan sólo hace falta dar un vistazo a paginas como Google, 123people, Facebook o Twitter, y ver como parte de nuestra vida sale en la pantalla a golpe de “clicks”.

Las variables o indicadores que pueden ser obtenidas desde las redes sociales son infinitas y, quien sabe, a lo mejor el día de mañana nos condicionarán en la toma de decisión de aprobar/denegar un crédito para una casa, un coche o  la concesión de un contrato en cualquier compañía telefónica.

Se me ocurren algunas ideas de cómo se podría explotar esta información y que detallo a continuación:

  • Se puede llegar a conocer si un cliente sabe manejar sus propias financias y si es cumplidor en forma y plazos de sus obligaciones a través del portal ebay, haciendo una proporción de sus compras/ventas que han sido recibidas con comentarios y/o puntuaciones positivas/negativas.
  • Otro ejemplo es averiguar el respaldo social con el que puede contar una persona ante un deterioro de su situación financiera , detectando en numero de contactos que dispone un individuo en las redes sociales, y determinar si este cliente posee una masa de conocidos tan importante como para que, en este supuesto, puedan apoyarle ofreciéndole ayuda económica. Ademas sería posible clasificar a un cliente como influyente o seguidor en la red social.
  • A través de portales de las redes de profesionales, como linkedin, podemos conocer el número de usuarios que han visitado un perfil o las recomendaciones de compañeros de trabajo, si este perfil fuera el de nuestro potencial cliente y dispone de buenas referencias y un alto números de accesos de consulta en su perfil, puede tratarse de una persona que tras una perdida del empleo y por lo tanto, aumento en su riesgo de impago, tenga muchos puntos a favor y no le lleve mucho tiempo el encontrar un nuevo puesto de trabajo.

Esta lista no es más que un pequeño ejemplo de las infinitas posibilidades que nos ofrece la red para la elaboración de modelos predictivos, y en función de con qué variables se combinen y del peso que se les asigne en el algoritmo, podrían emitir un dictamen para la concesión de productos o servicios por parte de cualquier compañía.

El tema de la puntuación de crédito en función del comportamiento en redes sociales es un ámbito en vías de exploración y que dará que hablar seguro en los próximos años.

Un saludo
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