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El dinero crea una cadena reacción; cuanto más tienes, más puedes ganar gestionándolo. Pero puede tener un efecto adverso si no se tiene. Esto también es válido para los datos. Grandes cantidades de información mejoran la capacidad de los bancos para apoyar a los clientes, pero las instituciones financieras deben saber cómo usarla.
El cliente bancario de hoy tiene una gran necesidad de orientación por parte de los bancos, ya sea sobre gastos, ahorros, préstamos, planificación o todo lo anterior. Después de todo, dos de cada tres estadounidenses hoy luchan con la gestión de sus finanzas.
Además, su lealtad cambia fácilmente, considerando que los neobancos son más accesibles con procesos de incorporación instantáneos. Los bancos modernos enfrentan el desafío de familiarizarse con sus clientes, profundizar en el razonamiento detrás de sus decisiones financieras y mejorar su fidelidad.
Sin embargo, sin saber qué datos buscar y cómo comprender las necesidades individuales de sus clientes, los enfoques generales y los perfiles de consumidores vagamente categorizados dejan a los clientes excluidos del apoyo financiero adecuado y de la misma posición financiera, si no en peor circunstancias.
La cuestión que se plantea es cómo los bancos modernos pueden entonces usar los datos y generar confianza para mejorar la salud financiera del consumidor.
Puntos débiles clave para los bancos modernos
Los bancos deben reconocer que el historial financiero pasado y las características de aquellos categorizados como similares entre ellos representan meramente reflexiones preliminares del cliente en cuestión.
Digamos que una mujer joven se interesó en un abrigo de 1,000 euros. Los algoritmos le dijeron que las mujeres de su edad compraron esto y su sistema comenzó a enviar notificaciones para BNPL. Sin embargo, ¿qué sucede si la mujer pierde su trabajo? ¿Qué pasa si no puede hacer su pago de BNPL?
BNPL puede ser una forma conveniente de realizar compras grandes con tasas de interés atractivas, pero en caso de emergencia, podría recurrir a realizar pagos con tarjeta de crédito. Esto extendería la vida de esa deuda de BNPL y además añadiría intereses adicionales. Incluso si encuentra un nuevo trabajo, es posible que se haya enfrentado a más dificultades financieras, lo que anula el beneficio de BNPL.
Se trata de la imagen completa. La banca abierta proporciona a los bancos fintech información de las cuentas principales de sus clientes para informarle dónde compran, cuánto gastan en ciertos productos, si tienen un automóvil e información sobre su familia. Sin embargo, mantenerse al tanto de las últimas regulaciones de protección de datos significa que debe reajustar constantemente las operaciones.
Para que un consumidor comparta su vida con el banco, primero debe comprender el beneficio real de hacerlo.
Los bancos modernos deben asegurarse de cumplir con las normas de privacidad y seguridad para que los datos de sus clientes estén seguros. Según la legislación, los bancos deben utilizar estrictamente los datos por razones acordadas con el consentimiento de la persona. Deben asegurarse de que los consumidores entiendan cómo su banco utiliza su información personal con terceros.
Aquí hay tres pasos que los bancos modernos pueden seguir para abordar sus puntos débiles con los datos.
Datos para determinar la aptitud financiera
Es clave que los bancos comprendan las métricas correctas para identificar las capacidades de cada individuo. Al observar los datos transaccionales, los hábitos de gasto y los comportamientos de los clientes, los bancos pueden reconocer patrones recurrentes y alinear mejor sus productos.
No importa el estado financiero de un cliente, si puede pagar todos sus préstamos y facturas en el momento adecuado, es un candidato ideal para una institución financiera. Los bancos pueden ofrecer préstamos adecuados que beneficien al banco y al cliente en lugar de iniciar altas tasas de interés y, por tanto, víctimas de deudas eternas.
En casos de criterios de riesgo crediticio bajo o sin datos transaccionales, las empresas disruptoras encuentran formas de comprender las fortalezas financieras de sus clientes. Por ejemplo, la Oficina de Protección Financiera del Consumidor de Estados Unidos (Consumer Financial Protection Bureau, CFPB)diseñó una encuesta para evaluar el bienestar financiero individual. El proceso utiliza un número determinado de entrevistas para garantizar que las personas sepan lo que se les pregunta y trasladan a los usuarios las conclusiones en forma de oferta de valor cada vez que realizan la prueba para comparar el desempeño del usuario y la oferta.
Por ejemplo, comienza a aprender un nuevo idioma: las pruebas de aptitud financiera toman un marco similar. Al igual que el CFPB, usted proporciona contenido al cliente y este responde las preguntas lo mejor que puede.
El aprendizaje automático luego evalúa los niveles de aptitud de los usuarios en función de sus respuestas y, en consecuencia, aumentará los niveles de dificultad para las siguientes preguntas. El tiempo que lleva lograr la comprensión completa del cliente depende de la variabilidad de las respuestas. Después de unos días o semanas, las respuestas comienzan a equilibrarse y los bancos pueden proporcionar préstamos convenientemente asequibles y ajustados a sus clientes.
Sin embargo, los bancos no pueden evaluar la aptitud sin capacitar a la persona. Dependiendo de su base de clientes y de los datos de comportamiento, puede encontrar que sus clientes tienen un conjunto particular de conocimientos, y debe adaptar su evaluación a ellos.
Por ejemplo, un banco para clientes camioneros. Muchos camioneros realizan préstamos de pago anticipado. Entonces, en la capacitación que ofrece el banco, explicaría el pago anticipado y luego preguntaría si lo necesitan en la prueba de aptitud. También puede preguntarles si creen que la ayuda de este préstamo reducirá su absentismo.
Las respuestas mostrarían una comprensión más profunda de los beneficios del préstamo y aumentarían su idoneidad. Como banco, es fundamental comprobar la relación del consumidor con el problema para comprender plenamente sus necesidades y capacidades.
Los bancos pueden dejar de depender de las valoraciones de crédito obsoletas mediante el uso de datos transaccionales, encuestas de bienestar financiero o pruebas de aptitud impulsadas por IA.
Asesoramiento centrado en el cliente
Las instituciones financieras se centran en el soporte centrado en el cliente, en lugar del centrado en el producto. Al permitir que los datos generen la persona en lugar de categorizar a los clientes en función de grupos predeterminados y decisiones de juicio, los bancos pueden identificar comportamientos y capacidades para ofrecer productos personalizados.
Hay cientos de puntos de obtención de datos que permiten a la IA crear un perfil de cliente e incorporar nuevas unidades de información en tiempo real. Sin embargo, habrá patrones de transacción que no tengan sentido y la necesidad de intervención humana se mantendrá en estas situaciones.
Imagine un cliente que voló a una misma ciudad tres veces en un mes. Es posible que hayan estado visitando a un pariente enfermo, yendo a una conferencia de trabajo o simplemente estableciendo una nueva oficina, y es esta razón la que determinará la frecuencia de sus viajes en el futuro y por qué se necesita información adicional. Sin contexto, la personalización no puede funcionar de manera efectiva.
Pero no se trata solo de los datos que ya están disponibles. Los asesores de soporte en la ventas deben consultar activamente a sus clientes por qué hacen estos viajes. Diversos grupos de personas reconocen mejor varios puntos débiles de los clientes. Por ejemplo, si el cliente que vuela a esa ciudad visita a un pariente enfermo y solo habla español, un hispanohablante sensibilidazo obtendrá resultados mucho mejores que lo que puede parecer un argumento de venta en otro idioma genéricamente expresado.
Debe haber integración entre plataformas y diversidad dentro de las organizaciones de riesgo de los bancos para mejorar la salud financiera del mercado ecléctico actual. Una fuerza laboral diversa también puede entrenar mejor a los bots conversacionales para capturar información contextual, y los humanos pueden leer la lógica del patrón obtenido. Como banco fintech, se puede confiar en asesores de soporte a las ventas o chatbots para obtener respuestas personales, pero en cualquier caso, se necesita la confianza del cliente.
Generar confianza y protección de los datos del cliente
Para que un cliente comparta su vida con la empresa, primero debe comprender el beneficio real de hacerlo. Generar confianza requiere tiempo.
Volvamos al ejemplo del viaje. El cliente pregunta: ¿Cuál es la mejor tarjeta de crédito que puedo usar? Un asesor puede responder: Este es el producto más adecuado para a,b,c. Pero, hemos notado que ha estado viajando mucho. ¿Cuál es tu aerolínea favorita? Tenemos una tarjeta que ofrece x,y,z millas aéreas.
La confianza y las relaciones no se desarrollan de la noche a la mañana. Al producir pequeños empujones contextuales a lo largo del tiempo, se puede comprender a su audiencia y personalizar los productos. Centrarse en el cliente existente evoluciona la lealtad del mismo, y así es como obtiene sus mejores clientes potenciales: empiezan a confiar en el banco y lo transmiten a sus amigos y familiares también.
La confianza se construye sobre pilares sólidos, por lo tanto, hay que hacerlos particularmente fuertes cuando se trata de datos. Las API conectan a las organizaciones y rigen cómo se comparte, muestra y protege la información. Tener una interfaz de control ayuda a mantener los datos seguros con terceros al monitorizar su uso en función de los niveles de seguridad obligatorios y los requisitos adicionales que acuerde con se acuerden con los clientes.
Otra medio en que los bancos actuales pueden proteger a sus clientes es con análisis de comportamiento. El seguimiento de la velocidad de escritura y el tono de voz detectará comportamientos sospechosos, mientras que empresas como Innovatrics proporcionan tecnología biométrica con reconocimiento facial y de huellas dactilares preciso. De esta manera, se puede identificar al cliente desde múltiples perspectivas, lo que hace que su persona sea mucho más compleja de replicar.
Hay que producir tranquilidad al cliente de por qué se realiza un seguimiento de su velocidad de escritura o hace preguntas personales, y cómo se comunicará con ellos; de esta manera, pueden saber qué esperar de los servicios. Los procesos de incorporación en los que los asesores de ventas o los chatbots solicitan al cliente que responda preguntas o apruebe su aprehensión en etapas a lo largo de los términos y condiciones garantizarán la claridad. Y se cuando cumple con las expectativas de los clientes, aumentan la confianza en la marca.
Las entidades financieras tienen a su disposición los datos más valiosos. Tienen detalles más amplios sobre el gasto, el comportamiento, las necesidades y las aspiraciones de los consumidores que cualquier otra institución. La banca abierta brinda a los bancos soluciones más eficientes para sus clientes, pero esto solo es posible con estrictas normas de seguridad o API que rijan el uso justo y la transparencia. Las instituciones que toman la delantera en diversidad dentro de su equipo están haciendo hipótesis más afinadas sobre sus datos y se están beneficiando a un ritmo más alto.
Los datos de los bancos modernos crean perfiles de consumidores precisos y productos personalizados según el individuo requieren la información y la confianza del cliente. Pero es necesario recordar que generar confianza en un sector que no es de confianza requiere transparencia y anteponer la singularidad del cliente y del empleado.
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