El Desafío
El banco necesitaba entender la sensibilidad real de sus clientes al spread en productos de crédito de empresas. A diferencia de retail, donde los productos son más estandarizados, en banca cada operación presenta montos, perfiles de riesgo y condiciones distintas, lo que hace insuficiente aplicar modelos tradicionales de elasticidad de precios.
Nuestra Solución
En StatDeep desarrollamos un modelo de elasticidad de precios adaptado al negocio bancario, que evalúa cada operación frente a un conjunto de comparables reales según variables de negocios. A partir de esa referencia, el modelo posiciona el spread ofertado dentro de percentiles de mercado y construye un perfil histórico de sensibilidad por cliente.
Enfoque Analítico
El modelo clasificó a los clientes según su comportamiento frente al spread en categorías como Elástico Extremo, Elástico, Inelástico e Inelástico Extremo, integrando tanto operaciones cursadas como simulaciones comerciales. Esto permitió pasar de una lógica de pricing general a una visión más granular y personalizada por cliente.
(< 100 MM)
(100 - 500 MM)
(500 - 2k MM)
(> 2k MM)
EXTREMO
EXTREMO
(Inelásticos)
(Elásticos)
El Impacto Real
La solución permitió identificar la sensibilidad de los clientes frente al spread en operaciones de crédito, distinguiendo aquellos más sensibles al precio de quienes están dispuestos a aceptar spreads mayores para acceder a mejores condiciones de financiamiento. Esto permitió detectar oportunidades para optimizar estrategias de pricing y entregar una herramienta analítica concreta para apoyar decisiones comerciales con mayor precisión.
Con esta solución logramos
Un modelo de elasticidad de precios diseñado para el negocio bancario, donde cada operación tiene condiciones únicas y la sensibilidad al spread varía significativamente entre clientes.
Segmentación de elasticidad
El modelo permitió clasificar a los clientes en cuatro niveles de sensibilidad al spread: elástico extremo, elástico, inelástico e inelástico extremo. Esto permite identificar qué clientes reaccionan más al precio y cuáles están dispuestos a aceptar spreads mayores.
Optimización de márgenes
A partir de la clasificación de elasticidad, el banco puede ajustar el spread de forma estratégica: capturar mayor margen en clientes inelásticos y ofrecer condiciones más competitivas a clientes más sensibles al precio para evitar la fuga de operaciones.
Decisiones comerciales basadas en datos
El modelo entrega una herramienta analítica que permite a los equipos comerciales evaluar operaciones comparables, identificar oportunidades de pricing y definir spreads con mayor precisión, apoyando decisiones comerciales basadas en datos.
"StatDeep no solo desarrolló un modelo analítico, sino que nos permitió comprender mejor cómo reaccionan nuestros clientes frente al spread. Esta herramienta nos entregó información clave para optimizar nuestras estrategias de pricing y apoyar decisiones comerciales con mayor precisión."
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