Analítica predictiva: La clave de la hiper-personalización en la banca

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25 de octubre de 2024
Analítica predictiva: La clave de la hiper-personalización en la banca
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A medida que los consumidores esperan experiencias cada vez más adaptadas a sus necesidades y preferencias, las instituciones financieras se encuentran frente al reto de evolucionar para ofrecer soluciones que vayan más allá de la simple personalización. La hiper-personalización es un enfoque avanzado que emplea datos en tiempo real, inteligencia artificial y analítica predictiva para crear experiencias y productos diseñados para cada cliente de manera individual.

A continuación veremos algunos aspectos clave del concepto de hiper-personalización, explicaremos cómo se diferencia de la personalización tradicional, su relación con la analítica predictiva y algunos consejos para su implementación en la banca.

¿Qué es la hiper-personalización y por qué es clave para la banca?

La hiper-personalización se refiere a la capacidad de adaptar productos, servicios y comunicaciones de manera precisa y en tiempo real a las necesidades únicas de cada usuario.

A diferencia de la personalización tradicional, que creaba segmentos a partir de  datos demográficos, la hiper-personalización se basa en una gran variedad de datos, provenientes de canales físicos y digitales, a partir de los cuales es posible conocer las preferencias de cada usuario individual. 

La hiper-personalización va mucho más allá de utilizar el nombre del cliente en un correo o en un mensaje de texto. Partiendo del consentimiento de los usuarios para el tratamiento de sus datos, la hiper-personalización permite generar vínculos reales, entendiendo a profundidad las preferencias de los clientes para ofrecer soluciones oportunas que se ajustan con precisión a sus necesidades. 

Por ejemplo, un banco podría enviar una oferta de descuento en una tienda justo cuando el cliente está cerca de ella, utilizando datos de geolocalización. Además, a través de la analítica predictiva, las instituciones financieras pueden mejorar su oferta con productos que responden mejor a las expectativas de los clientes y que se ponen a su alcance en el momento adecuado. 

Desde un crédito preaprobado que aparece en la app del banco en el momento en que el cliente más lo necesita, hasta recomendaciones de seguros personalizadas basadas en sus hábitos de consumo, la hiper-personalización tiene un gran potencial para mejorar la experiencia del cliente y las tasas de conversión.

El papel de la analítica predictiva en la hiper-personalización

La hiper-personalización no sería posible sin una serie de capacidades tecnológicas avanzadas que han emergido en los últimos años. Una de ellas es la analítica predictiva. 

A través de técnicas como la minería de datos, estadísticas avanzadas, machine learning e inteligencia artificial, la analítica predictiva se encarga de procesar grandes volúmenes de datos históricos para identificar patrones y prever eventos. Esto no implica tener una "bola de cristal", pero sí habilita a las entidades financieras para tomar decisiones basados en insights. 

Un banco, por ejemplo, puede detectar cuándo un cliente podría estar interesado en un producto financiero específico, como un crédito hipotecario, una tarjeta de crédito con beneficios particulares o un seguro de viaje. Además, permite detectar el mejor momento para ofrecer esos productos, asegurando que las interacciones con los usuarios sean oportunas. 

Por otro lado, la analítica predictiva no solo permite personalizar ofertas, sino también evaluar el riesgo crediticio de una manera más integral. Los modelos tradicionales se basan en datos financieros limitados, como el historial de crédito. Los modelos analíticos, por su parte, pueden ir más allá al considerar un rango de información mucho más amplio , como patrones de gasto, comportamientos de pago y otras señales relevantes. 

Tareas clave para implementar la analítica predictiva en la banca

Para que se pueda implementar con éxito la analítica predictiva y lograr la hiper-personalización, hay varias tareas clave que deben realizarse:

  • Unificación de la información: Los bancos suelen tener datos dispersos en múltiples unidades de negocio, como ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. El primer paso es unificar estos datos en una única fuente de información, como una plataforma de Customer Data Platform (CDP) o un Data Lake. Esto permite tener una visión completa y consolidada del cliente, lo que es esencial para realizar análisis predictivos precisos. Este repositorio centralizado debe incluir información histórica, datos transaccionales, interacciones en diversos canales, y preferencias declaradas o implícitas de los usuarios.
  • Transformación de datos en insights útiles: Una vez que los datos están unificados, es crucial transformarlos en información accionable. Esto implica aplicar modelos de machine learning y algoritmos predictivos para identificar patrones y comportamientos recurrentes. Este proceso es lo que permitirá a los bancos entender mejor a sus clientes y anticipar sus necesidades. Es importante contar con equipos de analistas de datos capacitados y tecnologías adecuadas para garantizar que los datos se procesen de manera eficiente.
  • Implementación de triggers y automatización: El siguiente paso es establecer reglas de negocio que activen acciones automáticas basadas en los insights predictivos. Por ejemplo, si la analítica sugiere que un cliente está en el momento ideal para recibir una oferta de crédito, el sistema debería ser capaz de generar automáticamente esa oferta y presentarla en el canal más adecuado, ya sea a través de una notificación en la app, un mensaje de texto o un correo electrónico. Este nivel de automatización no solo agiliza los procesos, sino que también garantiza que las ofertas lleguen en el momento justo.

 

En Pragma, somos expertos en desarrollar soluciones tecnológicas que utilizan datos para fortalecer la relación entre las instituciones financieras y sus usuarios.

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