Adquirir e Reter: Como Pregar a Personalização em Bancos e Fidelizar Clientes

As estatísticas comprovam que a personalização na banca adquiriu um valor estratégico. Mais de 70% dos clientes classificam ofertas personalizadas como altamente importantes para bancos e outras empresas financeiras. Ironicamente, as instituições bancárias continuam sendo o último bastião da personalização, com apenas 14% dos bancos fornecendo experiências contextualmente relevantes.

A ausência de personalização entre as instituições financeiras parece confusa. Todos os dias, os bancos geram uma enorme quantidade de dados de clientes. No entanto, muitas vezes não é usado para oferecer ofertas exclusivas ao cliente.

Em nossas conversas com os clientes, vemos que os executivos bancários estão ansiosos para melhorar a satisfação do cliente com experiências personalizadas. As equipes de marketing, atendimento ao cliente e experiência do cliente percebem que serviços bancários personalizados são cruciais para gerar receita indireta.

Ao construir relacionamentos personalizados com os clientes, os bancos obtêm valor financeiro adicional, como up e cross-selling, novos clientes por meio de recomendações, transferências interbancárias, entre outros. Tudo isso complementa os fluxos de receita direta e é resultado da afinidade da marca.

Então qual é o problema? Por que os bancos não usam ao máximo seus ativos de dados de clientes?

Desafios no caminho para a personalização em serviços financeiros

Uma profunda compreensão da personalidade e das preferências do cliente é o que leva a uma experiência personalizada em serviços financeiros. No entanto, as ofertas granulares geralmente são prejudicadas por limitações comuns presentes no setor bancário.

Software legado

De acordo com a Deloitte, tecnologias desatualizadas são consideradas o principal gargalo no caminho para uma personalização mais profunda. A dívida tecnológica, a ausência de análise de dados em tempo real e os bancos de dados de clientes inflexíveis deixam o comportamento dos clientes desmotivado para as organizações financeiras. Como resultado, as empresas carecem de fortes ofertas multicanal, crescimento de receita e, o mais importante, uma visão holística de seus clientes.

Além disso, a falta de análises de dados consistentes impede que os bancos aproveitem os dados já disponíveis. Isso significa que as instituições bancárias são incapazes de competir com bancos experientes em tecnologia por padrão, perdendo lucro e potenciais clientes regulares.

Silos organizacionais

Dados em silos e departamentos isolados também dificultam a adoção bem-sucedida de uma mentalidade de cliente em primeiro lugar. A mentalidade de silo é prejudicial para as políticas internas e externas, pois limita os fluxos de dados a uma filial ou funcionário específico. Como resultado, nenhuma abordagem uniforme de governança de dados é possível, tornando a personalização inviável em todos os estágios.

Normalmente, os silos organizacionais referem-se a sistemas de tecnologia incompatíveis que não podem interagir programaticamente uns com os outros. Como resultado, os dados são fixados em um departamento e segregados de outras partes da arquitetura do sistema. Portanto, antes de implementar uma nova configuração, as empresas podem atualizar toda uma infraestrutura ou conectar sistemas legados ao novo componente de infraestrutura.

Necessidades do cliente negligenciadas

Com demasiada frequência, o setor bancário concentra-se em produtos e serviços e não nas necessidades dos clientes. No entanto, a pesquisa profunda das necessidades do cliente é intrínseca às iniciativas mais vendidas. Sem uma boa experiência do cliente, é impossível vender de forma eficaz e aumentar sua lucratividade.

Uma visão de cliente bem moldada estabelece as bases para:

• Atendimento ao cliente competitivo;
• Comissões relevantes em contas bancárias;
• Localizações de filiais convenientes;
• Tipos de serviços sob demanda;
• Imagem de marca positiva;
• Taxas de juros bem definidas.

Felizmente, os desafios acima mencionados podem ser eliminados. As empresas de tecnologia resolvem esses problemas ajudando os bancos a colocar todos os dados de seus clientes no lugar, analisando-os e criando ofertas personalizadas na hora e no lugar certos.

Cinco segredos para conquistar e reter clientes bancários por meio da personalização

A boa notícia é que a personalização no setor bancário é alcançável. Ao implementar ferramentas de tecnologia avançada e abordagens com experiência digital, as empresas bancárias podem tocar os corações e mentes de seus clientes e oferecer iniciativas polidas ao máximo. Aqui está o seu molho secreto que o ajudará a atrair clientes e gerar mais valor.

Estabeleça uma única fonte de verdade

Algumas organizações financeiras têm seus dados de clientes isolados entre departamentos, o que os torna isolados do resto da organização. Como resultado, a jornada do cliente e as personas ficam incompletas, se forem criadas.

Dados limpos, relevantes e acessíveis são a chave para discernir os estímulos, preferências e comportamento financeiro de seus clientes. Para criar uma visão única do cliente, as empresas de serviços financeiros devem unificar e ativar a miscelânea de dados operacionais disponíveis.

No entanto, a unificação e ativação de dados exigem a eliminação de silos organizacionais e a modernização do sistema. Os data lakes e armazéns contribuem para fornecer uma visão 360° do cliente e promovem a interoperabilidade e a imutabilidade dos dados. Dentro deles, os dados são extraídos de vários locais nos departamentos, com todas as entradas sendo analisadas por critérios específicos.

Assim que os resultados da análise estiverem prontos para uso, ferramentas de Business Intelligence personalizadas ou baseadas em plataforma visualizam os insights e preparam os dados para geração de relatórios para que as empresas possam monitorar e comparar métricas e KPIs cruciais. Por exemplo, um departamento de empréstimos pode obter dados específicos de transações de um enorme repositório de dados para ampliar a tomada de decisões sobre empréstimos a qualquer momento.

Além disso, políticas abrangentes de governança de dados maximizarão o uso de dados e alinharão a coleta e a classificação de dados através dos limites organizacionais. A governança de dados também conecta os pontos de dados em um todo coeso e os padroniza em armazéns, lagos, armazenamento em nuvem e bancos de dados.

Para entender melhor um cliente, os líderes bancários também enriquecem sua coleta de dados por meio de APIs externas. Isso aumenta o acesso a insights adicionais de clientes baseados em sistemas corporativos e contábeis, bem como conjuntos de dados públicos e de parceiros, como informações de contas PSD2.

Aproveite a inteligência artificial, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo

Seus dados não falarão a menos que você peça. Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) podem descobrir relacionamentos ocultos entre valores de dados e fornecer uma percepção única do cliente. Embora todos os três sejam igualmente úteis na descoberta de padrões de dados, o Deep Learning é citado na maioria dos exemplos de personalização no setor bancário.

Sendo um ramo de IA e ML, o Deep Learning se destaca por agregar uma colcha de retalhos de dados de clientes e gerar insights acionáveis ​​para produtos personalizados. Além disso, os modelos DL são especializados em analisar dados estruturados e não estruturados. Este último representa cerca de 80% dos dados bancários e é impossível de analisar sem algoritmos especiais.

Os algoritmos de Deep Learning podem discernir padrões inexplicáveis ​​nos dados e prever resultados futuros com base em grandes quantidades de informações. A análise manual nunca pode ser equiparada a sistemas inteligentes, pois a análise de dados tradicional só pode tirar conclusões de alto nível por meio de resumos visuais e tabelas do Excel sem uma visão profunda do problema ou correlação.

Os modelos de Deep Learning podem analisar sozinhos padrões de compra, dados demográficos, volumes de transações e arquivos de áudio para criar ofertas direcionadas de crédito ou poupança que são de baixo risco para os bancos, mas de alto valor para os clientes. Todas essas saídas acionáveis ​​são baseadas apenas em conjuntos de dados disponíveis. Sem o Deep Learning, as empresas financeiras acabarão perdendo anos construindo manualmente links entre as pegadas dos clientes.

O aprendizado de máquina como um todo pode impulsionar a personalização para qualquer cliente, sejam grandes apostadores ou clientes de baixo valor. Dessa forma, algoritmos inteligentes podem identificar tendências de gastos ocultas e sutis e sugerir uma solução sob medida ou experiências contextualizadas para todos os clientes.

Além disso, tanto o ML quanto a IA podem ampliar os modelos de análise de dados e fornecer aos bancos e cooperativas de crédito diferenciação competitiva. Por exemplo, se uma porcentagem de clientes existentes com uma quantia X de renda anual tende a gastar dinheiro em viagens e não em depósitos, os modelos de ML descobrirão esse link. Isso significa que os bancos podem oferecer ofertas de cashback personalizadas em hotéis e afins para esse grupo de clientes.

Crie públicos semelhantes com ML

Como é impossível produzir experiências personalizadas para cada cliente, as instituições financeiras geralmente implementam modelos semelhantes. Essa técnica de classificação ajuda a identificar grupos de clientes que compartilham dados específicos de segmentos semelhantes, sejam hábitos de consumo ou faixas etárias.

Ao analisar uma ampla gama de métricas, os modelos semelhantes baseados em ML produzem perfis de clientes em evolução. A segmentação precisa, por sua vez, permite que os bancos prevejam os clientes com maior probabilidade de responder a determinados serviços financeiros. Em termos simples, as empresas financeiras obtêm um índice de oportunidade inteligente que lhes permite criar experiências superdirecionadas que geram valor real para os clientes.

Integrar dados de eventos de vida

O perfil do cliente nunca pode ser muito profundo. Portanto, qualquer informação valiosa contribui para uma maior conscientização sobre o comportamento dos clientes. Nesta linha, os dados do evento, que descrevem as ações executadas por um cliente, podem gerar insights mensuráveis ​​ou analisáveis. Como resultado, as empresas financeiras podem reagir imediatamente a novas interações e oferecer personalização.

As empresas bancárias podem aproveitar a consolidação de dados de eventos de terceiros para buscar novos clientes. Isso pode incluir ferramentas de comunicação, dados de mídia social e outros bancos de dados e aplicativos de terceiros. Para permitir processos automatizados e rastreamento de dados em tempo real, as instituições financeiras devem ter esses dados integrados a ferramentas internas.

No entanto, à medida que as práticas de compartilhamento de dados de terceiros estão se tornando mais rígidas, as abordagens de integração estão sujeitas a uma ampla gama de atos regulatórios que incluem GDPR, Dodd-Frank, MiFID II e outros.

Alternativamente, os bancos podem coletar e integrar dados de eventos internos para manter a fidelidade. A infraestrutura financeira no local com arquitetura baseada em eventos e streaming de eventos já está repleta de dados provenientes de fontes corporativas. Sendo assim, ao compartilhar eventos em toda a empresa, os negócios financeiros têm um conjunto de dados de eventos pronto para análise. Se combinarmos dados históricos com insights em tempo real, isso adiciona ainda mais a capacidade preditiva aos fluxos de eventos.

Além disso, os dados de eventos por si só podem criar oportunidades contextualizadas de envolvimento do cliente em tempo real. Isso significa que quando o cliente decide optar por novas ofertas de conta ao consultar seu saldo online, por exemplo, e deixa o formulário de inscrição sem preenchimento, o sistema notificará o banco da oportunidade perdida. Isso, por sua vez, permite que os bancos reengajem o cliente imediatamente.

Outro exemplo de gerenciamento de dados de eventos bem feito inclui a categorização de gastos em tempo real. Quando um cliente faz uma compra em uma mercearia ou abastece, as ferramentas de monitoramento de dinheiro do banco notificam o cliente sobre o tipo de gasto e o portfólio de orçamento, mantendo o cliente ciente de seu padrão de gastos. Esse toque agradável nutre a conexão com a marca, mesmo sem interação real com o cliente.

Esteja onde seus clientes estão

90% dos clientes esperam interações consistentes em todos os canais. Portanto, a excelência omnichannel não é uma opção, mas uma necessidade. As empresas financeiras que priorizam o digital devem oferecer experiência e serviço uniformes aos clientes em vários canais simultaneamente. Isso, por sua vez, entrelaça todos os pontos de contato do cliente e permite que as organizações direcionem o cliente com ofertas personalizadas com base em interações anteriores com as plataformas da empresa.

Por exemplo, os clientes podem ser atendidos com anúncios granulares em mídias sociais ou sites amigáveis ​​para anúncios depois de navegar pelas informações de um determinado cartão de crédito bancário ou ofertas de empréstimo. Além disso, processos de aplicativos interrompidos podem ser corrigidos com notificações móveis personalizadas se um cliente tiver um aplicativo bancário em seu smartphone.

Para aliviar a pressão sobre o departamento de marketing, os bancos podem recorrer à automação de marketing. Este último assume os esforços de marketing multifuncional e facilita o envio de ofertas personalizadas pelos canais, seja um empréstimo hipotecário ou um plano de aposentadoria. As empresas que alavancam a automação de marketing tendem a obter +451% de leads qualificados.

Do ponto de vista da tecnologia, as ferramentas automatizadas de marketing se baseiam em dados entre canais, alimentando-se de e-mail, site, aplicativo e outras interações. O software então transmite processos de segmentação e direcionamento para agrupar os públicos certos e calibrar as mensagens para cada cliente automaticamente com base em seu perfil. Sendo um ativo competitivo, a automação de marketing atinge os clientes de forma personalizada, independentemente do tamanho do público.

Reinvente a experiência bancária de seus clientes

Transformar clientes inativos em evangelistas do banco é uma luta árdua. No entanto, experiências pessoais podem aumentar suas vendas e aproximá-lo dos clientes. Mensagens personalizadas, significativas e oportunas ajudam as instituições financeiras a construir relacionamentos mais profundos com os clientes sem riscos adicionais ou esforços tediosos.

Para permitir iniciativas de personalização, as instituições financeiras precisam estabelecer uma infraestrutura de dados atualizada que permita análises em tempo real, coleta exaustiva de dados e recursos inteligentes. Uma estratégia de governança de dados concisa colará todos os componentes de sua configuração e iniciará um flywheel de dados para obter insights contínuos do cliente.

Nossa abordagem liderada por consultoria permite que as organizações criem uma estratégia de dados robusta e criem um conjunto de novos recursos para gerenciar a cadeia de valor de dados a decisões. Entre em contato com nossos especialistas e venceremos qualquer complexidade de dados que você possa ter.

O artigo foi publicado originalmente aqui.