Por Fabio Kruzich, director del área de Consultoría LATAM de FICO
Ser relevante y fidelizar a los clientes hacia una
marca o servicio siempre ha sido tema de innumerables discusiones en el mundo
corporativo. La alta competitividad en el mercado, el nivel de concientización
de los consumidores y la era de las empresas orientadas al cliente contribuyen
a un escenario aún más desafiante. Para las instituciones financieras, la
principalidad, o la capacidad de un banco de ser el principal proveedor de
servicios financieros de una persona, es un tema costoso, no sólo por el costo
de adquisición que genera un cliente, sino por el proceso de conquista, el
relacionamiento y las estrategias necesarias para seguir siendo importantes y
presentes para ellos.
De acuerdo con la última Encuesta Nacional De
Inclusión Financiera[1] (ENIF)
realizada por el Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI), en
México 56.7 millones de personas de 18 a 70 años cuentan con al menos un
producto financiero formal (cuenta de ahorro, crédito formal, seguros o
Afores). Además, las nuevas fintech están logrando que aumente el número
de personas que están ingresando al sistema financiero. La competencia impone
un listón muy alto para los bancos, que necesitan invertir en segmentación,
predicción, prescripción y optimización de portafolios.
Las operaciones diarias de una institución financiera
están llenas del uso de tecnología. Esto no es nada nuevo. Pero, propongo aquí
una discusión que va más allá de lo “básico”. Hablo de relacionamiento,
estrategia y protagonismo.
Mejorar la experiencia del cliente a través de
soluciones personalizadas, integración de servicios y anticipación de acciones
es lo que realmente crea relaciones de confianza. Ahora, imaginemos a una
institución financiera que pueda, basándose en el historial de relaciones, el
perfil transaccional y de comportamiento, por ejemplo, ofrecer un portafolio de
servicios y productos únicos, adaptados a la realidad en la que está inserto el
cliente y solucionando “dolores” que hoy no están visibles.
Las plataformas de toma de decisiones que utilizan la
inteligencia artificial y el machine learning como tecnología principal
son la forma más ágil, segura y confiable de extraer datos, segmentar perfiles,
crear estrategias, predecir acciones y medir los resultados que esta
cooperación tecnológica puede ofrecer.
En México -y en América Latina en general- el término llamado
“Transaction Analytics” aún no está
muy extendido entre las instituciones. Pero en países como Nueva Zelanda y
Australia, por ejemplo, la modalidad ha funcionado y ha permitido a los bancos
posicionarse junto al cliente como socio estratégico, incluso ayudando con la
gestión financiera.
A partir del Transactional Analytics es posible
obtener una visión detallada y única del comportamiento de los clientes.
Permite comprender aspectos como el nivel de entrada y salida financiera en las
compras, tipos de productos adquiridos, el valor promedio de transacción y las
preferencias de los clientes. Además, podrás conocer si el cliente envía
mensajes, si realiza validaciones de transacciones o antifraude, los horarios
en que suele realizar determinadas operaciones de transferencia,
comportamientos de compra, ubicaciones frecuentes, entre otras informaciones
que permiten crear una vista conjunta de hábitos financieros y de
comportamientos.
Este conjunto de informaciones garantiza una evaluación
mucho más adecuada, y la entidad asume un papel consultivo y proactivo para
indicar, por ejemplo, una inversión más adecuada, o una línea de crédito con
tasas más atractivas para el cliente, y que, efectivamente, le haga sentido para
ayudarle en todo su journey y educación financiera.
El uso de esta tecnología en Nueva Zelanda identificó
que, en general, los neozelandeses tienen una reserva de emergencia de
alrededor de 14 meses. En un caso de desempleo o reducción de ingresos, en el
que la entrada de dinero a la cuenta de ese cliente deja de existir, es posible
predecir un posible impago futuro, y/o incluso, anticiparse para ayudar al
cliente a encontrar alternativas para evitar llegar a esa situación.
Otro ejemplo, este hipotético, es el perfil de un
cliente que tiene un comportamiento financiero de destinar parte de sus
ingresos a los juegos de azar. A través de Transactional Analytics, el
banco puede identificar esta transacción y construir una comunicación dirigida,
que contribuya a una decisión de compra coherente con su realidad, de modo que
la relación entre el cliente y la institución financiera sea beneficiosa para
todos.
En términos de competitividad, Transactional
Analytics pone al banco que lo utiliza siempre un paso por delante para
ofrecer una experiencia de extremo a extremo con transparencia y eficiencia.
Esta relación estrecha, consultiva y positiva conduce naturalmente a la
principalidad.
La competitividad en los mercados abre espacios para
la innovación y, en un mundo donde los datos son valiosos, leer, comprender y, a
partir de ello tomar decisiones que impacten positivamente en el cliente final,
es la camino más recomendable para que la institución financiera se vuelva
relevante, estratégica y principal.
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