La próxima generación de digitalización en los servicios financieros impulsará a la industria hacia el conocimiento más detallado del cliente. ¿Cuánto tiempo pasan normalmente los clientes en un sitio web? ¿Y qué se está haciendo para animarlos a participar más frecuentemente, para que inviertan más tiempo en nuestra marca y utilizar más servicios? Incluso si hemos creado una interfaz de usuario dinámica y personalizable, en la que los clientes pueden disfrutar y acceder a una amplia gama de servicios de forma sencilla y en varios dispositivos, todavía se puede hacer más para atender sus necesidades en esta próxima ola de digitalización impulsada por los datos en servicios financieros.
Si tenemos suerte, el cliente pasará una fracción de su tiempo total en nuestros canales digitales. Por lo tanto, la clave es hacer un uso óptimo del tiempo que el cliente pasa fuera de sus canales digitales. Es clave que cualquier empresa que tiene ambiciones de crecimiento se asegure de que está abierto a oportunidades para obtener más información sobre el comportamiento del cliente a través de su actividad online con el fin de comprender mejor y satisfacer sus necesidades, aumentando así la lealtad del cliente y garantizar una rentabilidad sostenible.
Pongamos como ejemplo la industria de consumo. Los gigantes de consumo online como Amazon están muy avanzados en este sentido, siendo pioneros en la incorporación de motores algorítmicos basados en el aprendizaje que puede ratificar con exactitud compras futuras con un alto potencial del interés para sus usuarios. Todo ello, basado en una combinación del comportamiento de la navegación. La diferencia ahora es que esta capacidad ya no se limita al propio sitio o aplicaciones de Amazon.
Cuando un cliente de Amazon acepta cookies en su página, la empresa puede recopilar datos de comportamiento, contextuales y relacionados con el tiempo real que, unidos con su información existente sobre las preferencias de navegación y compras de Amazon, pueden hacer predicciones aún más precisas cuando el cliente regrese a la página web de Amazon.
Por otra parte, Amazon tiene la capacidad de colocar contenido altamente orientado en otros sitios visitados con frecuencia por el usuario, por ejemplo, la promoción de libros u otros productos disponibles en Amazon que se ajusten a los intereses actuales del cliente.
¿Cómo podría traducirse esto en los servicios financieros digitalizados?
Evidentemente, llegando a conocer al máximo a sus clientes, para poder darles un mejor servicio. Si sabemos que nuestro cliente tiene un interés o necesidad particular, podemos actuar teniendo en cuenta esta información interactuando de forma mucho más eficiente con el cliente, asegurando que se refleja en su interfaz de usuario personalizable (“¿puedo proporcionarle alguna información sobre…?”). Lo más importante es que también podemos atraer al cliente de vuelta a la interfaz de usuario, asegurando que el contenido contextualmente relevante se destaca en nuestras estrategias de marketing online en otros sitios y se orienta específicamente a las actividades de comportamiento del cliente individual. Esto cada vez es más posible gracias a “la próxima generación de fintech” que trae estas mejores prácticas de la industria de consumo en análisis de comportamiento y aprendizaje a las empresas de servicios financieros.
Del mismo modo, un cliente puede visitar una plataforma de inversión para investigar algunas acciones para una potencial compra, tal vez colocarlos en una lista de seguimiento personal, antes de ir a otros sitios para seguir recopilando información.
Si el cliente lleva la “cookie” del asesor de inversiones con él, la empresa será capaz de rastrear los datos de navegación recogidos antes de que el cliente regrese a la plataforma para realizar la compra.
A continuación, la empresa puede utilizar los datos de preferencia de compra junto con datos de comportamiento y otra información para añadir un contexto adicional a los intereses de inversión ya conocidos de los clientes, creando así una imagen más precisa de las potenciales necesidades de inversión del cliente. Además, la plataforma de inversión podrá publicar asesoramiento adecuadamente orientado o proporcionar contenido contextual relacionado con las futuras compras de acciones, ya sea a partir de sus propios recursos, de empresas asociadas y/o terceros. Esto no sólo puede mejorar la experiencia del usuario a medida, sino que desde un punto de vista de cumplimiento y regulación, tiene el potencial de impulsar un entorno de inversión más adecuado y responsable para el consumidor si se ejecuta correctamente, por supuesto.
Los programas de Big Data y de inteligencia artificial han sido perfeccionados en los sectores orientados al consumidor y están cada vez más disponibles para los bancos, lo que les permite hacer coincidir más exactamente sus mensajes de marketing con las prioridades de los clientes, aumentando así los niveles de interacción e, idealmente, los volúmenes de transacción. Convertir el interés de los clientes en transacciones financieras es el objetivo final; generando valor tangible de la economía del conocimiento. Pero no sólo eso, estos mismos programas también pueden ayudar en el desarrollo de métodos más atractivos y precisos de evaluar el conocimiento, la experiencia, la idoneidad y las tolerancias del riesgo de inversión para equipar mejor a estas empresas al presentar las oportunidades de inversión adecuadas a inversores específicos. Ayudando en la sostenibilidad de toda la industria.
