Adquirir y retener: cómo clavar la personalización en la banca y desarrollar la lealtad del cliente

Las estadísticas demuestran que la personalización en la banca ha adquirido un valor estratégico. Más del 70 % de los clientes consideran que las ofertas personalizadas son muy importantes para los bancos y otras empresas financieras. Irónicamente, las instituciones bancarias siguen siendo el último bastión de la personalización con solo el 14 % de los bancos que brindan experiencias contextualmente relevantes.

La ausencia de personalización entre las instituciones financieras parece confusa. Todos los días, los bancos generan una gran cantidad de datos de clientes. Sin embargo, a menudo no se utiliza para ofrecer ofertas únicas al cliente.

En nuestras conversaciones con los clientes, vemos que los ejecutivos bancarios, no obstante, están ansiosos por mejorar la satisfacción del cliente con experiencias de cliente personalizadas. Los equipos de marketing, servicio al cliente y experiencia del cliente se dan cuenta de que la banca personalizada es crucial para generar ingresos indirectos.

Al construir relaciones personalizadas con los clientes, los bancos obtienen valor financiero adicional, como ventas cruzadas y ascendentes, nuevos clientes a través de recomendaciones y transferencias interbancarias, entre otros. Todos estos complementan los flujos de ingresos directos y son el resultado de la afinidad con la marca.

¿Entonces, cuál es el problema? ¿Por qué los bancos no aprovechan al máximo los activos de datos de sus clientes?

Desafíos en el camino hacia la personalización en los servicios financieros

Una comprensión profunda de la personalidad y las preferencias del cliente es lo que conduce a una experiencia personalizada en servicios financieros. Sin embargo, las ofertas granulares a menudo se ven obstaculizadas por las limitaciones comunes presentes en la banca.

Software heredado

Según Deloitte, las tecnologías obsoletas se consideran el principal cuello de botella en el camino hacia una personalización más profunda. La deuda tecnológica, la ausencia de análisis de datos en tiempo real y las bases de datos de clientes inflexibles dejan el comportamiento de los clientes desmotivado para las organizaciones financieras. Como resultado, las empresas carecen de ofertas sólidas de canales cruzados, crecimiento de los ingresos y, lo que es más importante, una visión holística de sus clientes.

Además, la falta de análisis de datos coherentes impide que los bancos aprovechen los datos ya disponibles. Esto significa que las instituciones bancarias no pueden competir con los bancos expertos en tecnología por defecto, por lo que pierden ganancias y posibles clientes habituales.

silos organizacionales

Los datos en silos y los departamentos aislados también obstaculizan la adopción exitosa de una mentalidad centrada en el cliente. La mentalidad de silo es perjudicial tanto para las políticas internas como para las externas, ya que limita los flujos de datos a una sucursal o empleado específico. Como resultado, no es posible un enfoque uniforme de gobierno de datos, lo que hace que la personalización sea inviable en todas las etapas.

Por lo general, los silos organizacionales se refieren a sistemas tecnológicos incompatibles que no pueden interactuar entre sí mediante programación. Como resultado, los datos se fijan en un departamento y se segregan de otras partes de la arquitectura del sistema. Por lo tanto, antes de implementar una nueva configuración, las empresas pueden actualizar una infraestructura completa o conectar sistemas heredados al nuevo componente de infraestructura.

Necesidades del cliente desatendidas

Con demasiada frecuencia, la industria bancaria se enfoca en los productos y servicios en lugar de las necesidades del cliente. Sin embargo, la investigación profunda de las necesidades del cliente es intrínseca a las iniciativas de mayor venta. Sin una buena experiencia del cliente, es imposible vender de manera efectiva y aumentar su rentabilidad.

Una visión del cliente bien formada sienta las bases para:

• Servicio al cliente competitivo;
• Comisiones correspondientes a cuentas bancarias;
• Convenientes ubicaciones de sucursales;
• Tipos de servicios bajo demanda;
• Imagen de marca positiva;
• Tipos de interés bien definidos.

Afortunadamente, los desafíos antes mencionados se pueden eliminar. Las empresas tecnológicas resuelven estos problemas ayudando a los bancos a poner todos los datos de sus clientes en su lugar, analizándolos y creando ofertas personalizadas en el momento y lugar correctos.

Cinco secretos para captar y fidelizar clientes bancarios a través de la personalización

La buena noticia es que la personalización en la banca es alcanzable. Al implementar herramientas tecnológicas avanzadas y enfoques digitales, las empresas bancarias pueden aprovechar los corazones y las mentes de sus clientes y ofrecer iniciativas pulidas a la perfección. Aquí está su salsa secreta que lo ayudará a atraer clientes y generar más valor.

Establecer una única fuente de verdad

Algunas organizaciones financieras tienen los datos de sus clientes en silos entre departamentos, lo que los aísla del resto de la organización. Como resultado, el recorrido del cliente y las personas están incompletos, si es que se crean.

Los datos limpios, relevantes y accesibles son clave para discernir los estímulos, las preferencias y el comportamiento financiero de sus clientes. Para crear una vista única del cliente, las empresas de servicios financieros deben unificar y activar la miscelánea de los datos operativos disponibles.

Sin embargo, la unificación y activación de datos requiere la eliminación de silos organizacionales y la modernización del sistema. Los data lakes y almacenes contribuyen a brindar una vista de 360° del cliente y promueven la interoperabilidad y la inmutabilidad de los datos. Dentro de ellos, los datos se extraen de múltiples ubicaciones en todos los departamentos, y todas las entradas se analizan según criterios específicos.

Una vez que los resultados del análisis están listos para su uso, las herramientas de Business Intelligence personalizadas o basadas en la plataforma visualizan los conocimientos y preparan los datos para generar informes de modo que las empresas puedan monitorear y comparar métricas y KPI cruciales. Por ejemplo, un departamento de préstamos puede obtener datos de transacciones específicas de un enorme depósito de datos para ampliar la toma de decisiones sobre préstamos en cualquier momento.

Además, las políticas integrales de gobierno de datos maximizarán el uso de datos y alinearán la recopilación y clasificación de datos a través de los límites organizacionales. El gobierno de datos también conecta los puntos de datos en un todo cohesivo y los estandariza en almacenes, lagos, almacenamiento en la nube y bases de datos.

Para comprender mejor a un cliente, los líderes bancarios también enriquecen su recopilación de datos a través de API externas. Esto aumenta el acceso a información adicional sobre los clientes basada en los sistemas empresariales y de contabilidad, así como conjuntos de datos públicos y de socios, como la información de la cuenta PSD2.

Aproveche la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

Tus datos no hablarán a menos que tú lo pidas. La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) pueden descubrir relaciones ocultas entre los valores de los datos y ofrecer una percepción única del cliente. Si bien los tres son igualmente útiles para descubrir patrones de datos, el aprendizaje profundo se cita en la mayoría de los ejemplos de personalización en la banca.

Al ser una rama de AI y ML, Deep Learning se destaca en agregar un mosaico de datos de clientes y generar información procesable para productos personalizados. Además, los modelos DL se especializan en analizar datos estructurados y no estructurados. Este último representa alrededor del 80% de los datos bancarios y es imposible de analizar sin algoritmos especiales.

Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden discernir patrones inexplicables en los datos y predecir resultados futuros en función de grandes cantidades de información. El análisis manual nunca puede estar a la par de los sistemas inteligentes, ya que el análisis de datos tradicional solo puede sacar conclusiones de alto nivel a través de resúmenes visuales y tablas de Excel sin una visión profunda del problema o la correlación.

Los modelos de aprendizaje profundo pueden analizar por sí solos los patrones de compra, la demografía, los volúmenes de transacciones y los archivos de audio para crear ofertas de ahorro o crédito específicas que son de bajo riesgo para los bancos pero de alto valor para los clientes. Todos estos resultados procesables se basan simplemente en conjuntos de datos disponibles. Sin Deep Learning, las compañías financieras terminarán desperdiciando años construyendo enlaces manualmente entre las huellas de los clientes.

El aprendizaje automático en su conjunto puede impulsar la personalización para cualquier cliente, ya sean grandes apostadores o clientes de bajo valor. De esta forma, los algoritmos inteligentes pueden identificar tendencias de gasto ocultas y sutiles y sugerir una solución personalizada o experiencias de cliente contextualizadas para todos los clientes.

Además, tanto ML como AI pueden amplificar los modelos de análisis de datos y proporcionar a los bancos y cooperativas de crédito una diferenciación competitiva. Por ejemplo, si un porcentaje de clientes existentes con una cantidad X de ingresos anuales tiende a gastar dinero en viajes en lugar de depósitos, los modelos ML descubrirán este vínculo. Significa que los bancos pueden ofrecer ofertas de devolución de efectivo personalizadas en hoteles y similares a este grupo de clientes.

Cree audiencias similares con ML

Dado que es imposible generar experiencias personalizadas para cada cliente, las instituciones financieras a menudo implementan modelos similares. Esta técnica de clasificación ayuda a identificar grupos de clientes que comparten datos específicos de segmentos similares, ya sean hábitos de gasto o rangos de edad.

Al analizar una amplia gama de métricas, los modelos similares basados ​​en ML producen perfiles de clientes en evolución. La segmentación precisa, a su vez, permite a los bancos predecir los clientes que tienen más probabilidades de responder a determinados servicios financieros. En términos simples, las compañías financieras obtienen un índice de oportunidad inteligente que les permite crear experiencias súper específicas que generan valor real para los clientes.

Integrar datos de eventos de vida

La elaboración de perfiles de clientes nunca puede ser demasiado profunda. Por lo tanto, cualquier bit de información valiosa contribuye a una mayor conciencia sobre el comportamiento de los clientes. En esta línea, los datos de eventos, que describen las acciones realizadas por un cliente, pueden generar información medible o analizable. Como resultado, las firmas financieras pueden reaccionar inmediatamente a nuevas interacciones y brindar personalización.

Las empresas bancarias pueden aprovechar la consolidación de datos de eventos de terceros para buscar nuevos clientes. Estos pueden incluir herramientas de comunicación, datos de redes sociales y otras bases de datos y aplicaciones de terceros. Para habilitar los procesos automatizados y el seguimiento de datos en tiempo real, las instituciones financieras deben tener estos datos integrados con herramientas internas.

Sin embargo, a medida que se endurecen las prácticas de intercambio de datos de terceros, los enfoques de integración están sujetos a una amplia gama de actos normativos que incluyen GDPR, Dodd-Frank, MiFID II y otros.

Alternativamente, los bancos pueden recopilar e integrar datos de eventos internos para retener la lealtad. La infraestructura financiera in situ con arquitectura basada en eventos y transmisión de eventos ya está inundada de datos provenientes de fuentes corporativas. Siendo así, al compartir eventos en toda la empresa, las empresas financieras tienen un conjunto de datos de eventos listo para el análisis. Si combinamos datos históricos con información en tiempo real, esto agrega aún más la capacidad predictiva a los flujos de eventos.

Además, los datos de eventos por sí solos pueden crear oportunidades contextualizadas de interacción con el cliente en tiempo real. Significa que cuando el cliente decide elegir nuevas ofertas de cuenta al consultar su saldo en línea, por ejemplo, y deja el formulario de solicitud sin completar, el sistema notificará al banco la oportunidad perdida. Esto, a su vez, permite a los bancos volver a atraer al cliente de inmediato.

Otro ejemplo de gestión de datos de eventos bien hecha incluye la categorización de gastos en tiempo real. Cuando un cliente hace una compra en una tienda de abarrotes o compra gasolina, las herramientas de monitoreo de dinero del banco notifican al cliente el tipo de gasto y la cartera de presupuesto, manteniéndolo al tanto de su patrón de gasto. Este toque agradable fomenta la conexión con la marca incluso sin una interacción real con el cliente.

Estar donde están tus clientes

El 90% de los clientes esperan interacciones consistentes en todos los canales. Por lo tanto, la excelencia omnicanal no es una opción, sino una necesidad. Las compañías financieras que priorizan lo digital deben brindar una experiencia y un servicio uniformes a los clientes a través de múltiples canales simultáneamente. Esto, a su vez, entrelaza todos los puntos de contacto con el cliente y permite a las organizaciones dirigirse al cliente con ofertas personalizadas basadas en interacciones previas con las plataformas de la empresa.

Por ejemplo, los clientes pueden recibir anuncios granulares en las redes sociales o sitios web amigables con los anuncios después de buscar información sobre una determinada tarjeta de crédito bancaria u ofertas de préstamos. Además, los procesos de aplicación interrumpidos se pueden remediar con notificaciones móviles personalizadas si un cliente tiene una aplicación bancaria en su teléfono inteligente.

Para aliviar la tensión del departamento de marketing, los bancos pueden recurrir a la automatización del marketing. Este último se hace cargo de los esfuerzos de marketing multifuncional y facilita el envío de ofertas personalizadas a través de los canales, ya sea un préstamo hipotecario o un plan de jubilación. Las empresas que aprovechan la automatización del marketing tienden a obtener más del 451 % de los clientes potenciales calificados.

Desde un punto de vista tecnológico, las herramientas automatizadas de marketing se basan en datos de canales cruzados, alimentándose de correo electrónico, sitio web, aplicación y otras interacciones. Luego, el software transmite procesos de segmentación y focalización para agrupar las audiencias correctas y calibrar los mensajes para cada cliente automáticamente en función de su perfil. Al ser un activo competitivo, la automatización del marketing llega a los clientes a un nivel personalizado, sin importar el tamaño de la audiencia.

Reimagine la experiencia bancaria de sus clientes

Convertir a los clientes inactivos en evangelistas bancarios es una lucha cuesta arriba. Sin embargo, las experiencias personales pueden reforzar tus ventas y acercarte a los clientes. Los mensajes personalizados, significativos y oportunos ayudan a las instituciones financieras a construir relaciones más profundas con los clientes sin riesgos adicionales ni esfuerzos tediosos.

Para habilitar las iniciativas de personalización, las instituciones financieras deben establecer una infraestructura de datos actualizada que permita el análisis en tiempo real, la recopilación exhaustiva de datos y capacidades inteligentes. Una estrategia de gobierno de datos concisa unirá todos los componentes de su configuración e iniciará un volante de datos para obtener información continua del cliente.

Nuestro enfoque basado en consultoría permite a las organizaciones diseñar una estrategia de datos sólida y crear un conjunto de nuevas capacidades para administrar la cadena de valor de los datos a las decisiones. Póngase en contacto con nuestros expertos y superaremos cualquier complejidad de datos que pueda tener.

El artículo se publicó originalmente aquí.