Los motores de targeting inteligente y la inteligencia artificial son algunas de las numerosas herramientas que han utilizado las big tech y las fintechs para abrirse camino en la industria. Los clientes cada vez están más acostumbrados a las comunicaciones y los servicios hiperpersonalizados. De hecho, hoy día los están demandando y la clave para proporcionárselos es el uso de tecnologías inteligentes.
Sin generalización
La estrategia de la generalización, en la cual se hace entrega masiva de servicios a través de canales seleccionados, ha perdido vigencia. En el mundo actual, motores inteligentes combinan de forma dinámica los contenidos y datos adecuados para crear experiencias hiperpersonalizadas.
Las tecnologías inteligentes pueden automatizar el pro- ceso, posibilitando la creación de «segmentos de uno» a gran escala. El seguimiento del comportamiento automatizado proporciona información valiosa sobre las necesidades de un cliente, lo que permite a los bancos ofrecer asesoramiento y ofertas relevantes. Por ejemplo, a un usuario que consulta productos inmobiliarios o hipotecas se le debería presentar una oferta de hipoteca apropiada. Con un seguimiento de este tipo, las necesidades del cli- ente se atienden constantemente, mientras que el ban- co se convierte en un asesor de confianza, siempre alerta para proteger sus intereses. Cuando el cliente es quien dirige en qué segmento debe incluirse y cómo hay que abordarlo, todo tiene más sentido para éste y resulta más rentable para el banco.
Big Data
Un proceso eficiente de segmentación, elección de público objetivo y seguimiento se consigue recopilando datos de diversas fuentes y analizándolos para crear información que permita actuar. Los Big Data son el motor que impulsa todos estos esfuerzos, de modo que los bancos deben habituarse a ellos para llegar a entender sus propios da- tos y los de terceros.
Una nueva era de personalización proclama la necesidad de nuevas destrezas para combinar volúmenes inmensos de datos de sistemas divergentes y generar información significativa que permita actuar. Los bancos invertirán más en expertos en la ciencia de datos para sacar provecho de todos los datos de que disponen y transformarlos en valor para el cliente y para el negocio. El objetivo final es aprovechar los Big Data para crear operaciones más eficientes, mayores beneficios y clientes más felices.
Generalización vs. hiperpersonalización
| Generalización | Hiperpersonalización |
| Cuando se producen y se lanzan los mismos pro- ductos y servicios, en masa, para todos los clientes a través de una serie de canales existentes pre-seleccionados. Esta estrategia no tiene en cuenta las preferencias de cada cliente, no es ideal para garantizar la satisfacción del cliente o unas buenas tasas de adopción de los clientes. | Cada cliente recibe un producto o servicio adaptado a sus necesidades personales, a través del canal o la selección de canales más adecuados para él. Esta estrategia fomenta la satisfacción del cliente, al adaptar tanto el producto como el canal de distribución a sus necesidades en cualquier momento. |
Hacia la banca cognitiva
La inteligencia artificial (IA), una tecnología inteligente clave, permite dividir y trocear datos para favorecer el cumplimiento, el compromiso del cliente y la eficiencia operativa. Más que trabajar con análisis a posteriori, los bancos pueden usar la IA para predecir las necesidades de los clientes y entrar en el proceso de toma de decisiones antes de que actúen los clientes, por ejemplo, ofreciendo sugerencias personalizadas o proponiendo acciones. Por consiguiente, los bancos van más allá de analizar un comportamiento explícito para predecirlo activamente, lo que los transporta al terreno de la banca cognitiva. En esencia, el banco pasa a formar parte del proceso de toma de decisiones del cliente.
La banca inteligente entra con eficacia en el futuro para trazar activamente los recorridos del cliente y proporcionar soluciones óptimas y oportunas de manera consistente.
Nueva generación de ventas
Las campañas de marketing llevan ya un tiempo beneficiándose del uso de la IA y machine learning, pero a quienes prefieren estadísticas frías y los números relacionados con las ventas les alegrará saber que la venta cruzada y el upselling también pueden sacar provecho de ello. Según CapGemini, tres de cada cuatro organizaciones que implementan IA y machine learning pueden ver incrementadas sus ventas de nuevos productos y servicios en más del 10 %. [5] Entender a los clientes es fundamental en
las ventas digitales y las tecnologías inteligentes pueden ayudar a conseguirlo, a menudo mejor que las propias personas. Un vendedor humano puede hacer análisis conductuales, pero unas buenas herramientas de IA pueden hacerlos incluso mejor. Identifican automáticamente clientes a quienes los bancos pueden aportar un valor real y se dirigen a ellos con propuestas muy relevantes, en el momento justo y con el tono adecuado.
Fortalecer la lealtad del cliente
Aparte de atraer a nuevos clientes, las tecnologías inteligentes fomentan la retención de clientes haciendo un seguimiento constante de sus necesidades y ofreciéndoles un asesoramiento personalizado adecuadamente. Si un banco puede hacer sugerencias relevantes en el momento adecuado, puede demostrar que está al tanto de las necesidades del cliente y que tiene interés en ayudarlo a optimizar su situación financiera. Si es un cliente de renta alta, le presentará las mejores oportunidades de inversión, de acuerdo con sus necesidades en un momento dado. A un comprador potencial de un coche se le debería mostrar los tipos de interés de los préstamos más idóneos, sin necesidad de preguntar aquí, esto debido a que su banco actual siempre tiene la respuesta correcta.