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