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· Caso Banca · Grupo Elektra

El Perfil Predictivo del asesor de préstamos.

Construimos el modelo predictivo del asesor de préstamos de alto desempeño — el que vende más y aprende más rápido. Hoy Elektra recluta con esa señal en 262 tiendas.

Cliente
Grupo Elektra
Sector
Banca · Colocación
Red
262 tiendas
Región
México
Modelo
5 competencias
Owly con uniforme de Elektra
+27pp
Venta vs. 2025
mismo período
scoring activo
5 competencias predictivas
· resultados de negocio (PBOs)
+27pp
venta vs. año anterior
mismo período 2025
+57%
mejor arranque
vs. cohorte anterior
188
asesores perfil ≥60%
contratados en el corte
262
tiendas con perfil activo
red nacional

El reto: "acelerar para producir"

En colocación de préstamos, un asesor tardaba demasiado en dominar el producto y volverse productivo de forma consistente — y la rotación temprana era alta justo cuando empezaba a ser rentable para el negocio.

La solución previa era solo training, sin predicción conductual ni perfil de éxito. Nada movía la curva de aprendizaje — que era la prioridad #1.

Elektra necesitaba responder tres preguntas con evidencia: ¿qué hace exitoso a un asesor en su contexto, cómo se acelera su productividad y cómo mejora su permanencia?

"El perfil exitoso que tomamos de Buo no solo nos ha servido para ajustar todo nuestro proceso de atracción, sino que aceleró esa curva de aprendizaje por la que apostábamos."

Ángela Cárdenas
Ángela Cárdenas
Directora de Capital Humano Red · Grupo Elektra

La solución: Perfil Exitoso predictivo

Medimos a 2.000 asesores con años de data de productividad por tienda. Buo aisló qué predice que un asesor coloque más y aprenda más rápido. El resultado: una combinación de 5 competencias conductuales — no las credenciales que todos miraban.

· sí predice el éxito
5
competencias conductuales

La combinación que separa al asesor de alto desempeño — medible desde el reclutamiento, antes de la primera venta.

· no predice el éxito
Edad
Escolaridad
Experiencia en ventas
Antigüedad
Conocimiento técnico

El modelo no reemplazó al reclutador: le dio una señal. Cada candidato entra al pipeline con un score contra el Perfil Ideal, integrado al reclutamiento por mix & match en las 262 tiendas — y de ahí a onboarding, capacitación y crecimiento.

· venta mediana por antigüedad

Arrancan antes y venden más.

La cohorte con perfil predictivo vs. la cohorte anterior, comparando su venta mediana por antigüedad. La brecha es mayor al inicio — la curva de aprendizaje que importaba.

Con perfil
Baseline
+57%
Perfil
Base
P1
+26%
Perfil
Base
P2
+31%
Perfil
Base
P3
+28%
Perfil
Base
P4
· cómo lo construyó Buo

Del dato a la red completa.

· fase 01

Mapeo de población exitosa

2.000 asesores medidos y años de productividad por tienda. Aislamos dos perfiles: A (más colocación) y B (curva más rápida).

· fase 02

Perfil exitoso predictivo

El primer Perfil Ideal fue una combinación de 5 competencias conductuales. Lo que NO importa: edad, escolaridad, experiencia en ventas, antigüedad ni conocimiento técnico.

· fase 03

Implementación operativa

Filtros predictivos integrados al reclutamiento mediante mix & match técnico en 262 tiendas activas. Score en cada candidato.

· fase 04

Expansión progresiva

De reclutamiento hacia onboarding, capacitación, crecimiento y todas las capas de decisión de la red.

El impacto, traducido a números.

· ventas

+27pp de venta

Incremento de venta vs. el mismo período del año anterior, en la cohorte contratada con perfil predictivo.

· arranque

+57% en el arranque

Los asesores con perfil predictivo vendieron un 57% más que la cohorte anterior desde el arranque — la curva de aprendizaje, acelerada.

· consistencia

Venta sostenida sobre baseline

Venta por encima del baseline de forma sostenida: el modelo no fue un pico, fue una tendencia.

· escala

188 asesores ≥60%

Contratados con el Perfil Ideal en este corte, con el scoring predictivo activo en las 262 tiendas de la red.

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