Personalizar servicios financieros: seis mitos y cómo superarlos

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29 de septiembre de 2022
Personalizar servicios financieros: seis mitos y cómo superarlos
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Este artículo fue actualizado el 7 de junio de 2024

Personalizar servicios financieros es todo un reto para las empresas que buscan la innovación pensando en el cliente, aquí te dejamos 6 mitos que queremos “desmitificar” para que te lances a un nuevo mundo de digitalización.

Si cada usuario piensa diferente, tiene hábitos de compra específicos y está en diferentes momentos de su vida, ¿cómo ofrecer productos y servicios que demuestren que conocemos y empatizamos con sus necesidades?

¿Qué es personalizar servicios financieros?

La personalización de servicios financieros consiste en utilizar datos para entender a los usuarios y generar soluciones a su medida. En el caso de la banca sus aplicaciones son numerosas.

Un caso claro es el recaudo de cartera. Cada usuario en mora es un mundo con motivaciones y condiciones específicas. Si se diseña una estrategia de recaudo personalizada, basada en el análisis del conocimiento disponible de cada usuario, se obtendrían grandes resultados a diferencia de una estrategia masiva.

La personalización también puede impactar significativamente el lanzamiento de nuevos productos y servicios. El análisis de datos permite predecir a qué tipo de usuarios enfocar mejor los esfuerzos de mercadeo para dar a conocer un producto.

Otra forma de personalizar productos y servicios es cuando se migran activos digitales de servidores locales a servidores en la nube para mejorar la experiencia de usuario.

Una de las ventajas de la personalización de productos es que al pensar en el usuario, creas productos y servicios más rentables."

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¿Qué son productos y servicios financieros?

Son todas las herramientas o instrumentos ofrecidos por las entidades financieras para los usuarios finales que buscan créditos, ahorro, seguros o inversión.

Los servicios financieros son fundamentales para la economía y participan bancos, cooperativas, fondos de inversión, uniones de crédito, compañías de seguros, varias instituciones gubernamentales y muchas más.

6 mitos financieros en la personalización de productos y servicios

Existen unas creencias en el mundo financiero y de la banca que podrían ser un obstáculo al momento de decidirse en la implementación de soluciones digitales:

1. La personalización es una solución estática

La personalización es un proceso en constante cambio. No es suficiente con implementarla una vez y esperar a que dé resultados para siempre.

Esto es así por algo sencillo: las personas cambian y sus comportamientos de consumo están en constante evolución, por eso una vez se comienza implementar, se deben estar haciendo pruebas de efectividad.

La personalización debe ser una herramienta dinámica porque en su capacidad de adaptarse a los cambios en las expectativas de los usuarios está la clave para medir su éxito.

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2. Personalizar no es posible, porque se necesitan años para recopilar datos

Es verdad que todas las estrategias de personalización están basadas en datos que permiten entender patrones de comportamiento. También es cierto que, antes de implementar una estrategia de personalización se debe evaluar la calidad de la data disponible.

Ahora, esto no quiere decir que solo las organizaciones que hayan alcanzado su madurez analítica son las únicas que pueden personalizar servicios.

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Pero es posible tener un comienzo más modesto. Obviamente, los resultados que se pueden esperar en estos casos no son los mismos que se tendrían a través de un repositorio de datos más fuerte.

Pero puedes estar tranquilo, porque igual podrás entregar una experiencia superior a la que se puede ofrecer dentro de un modelo estático.

3. Todas las personalizaciones requieren conocimientos especializados

Amazon tiene 20 años de experiencia desarrollando herramientas de personalización que ahora están disponibles para los usuarios de AWS.

Dentro de ese paquete de servicios, existen opciones como Amazon Personalize que no requiere conocimientos especializados de machine learning o ciencia de datos para crear estrategias de personalización aplicables en diferentes casos.

Este modelo que aplica Amazon es el claro ejemplo de que no necesariamente requiere un conocimiento tan especializado para implementar servicios o productos especializados.

Sin embargo, también es bueno dejar a los expertos trabajar en lo que son buenos, cuando confías en un equipo de expertos la personalización de tus productos podría presentar menos errores y ser más rentables.

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Otro camino para la personalización puede ser Amazon SageMaker. En este caso, se trata de un servicio diseñado para organizaciones con una amplia experiencia en aprovechamiento de datos e interesadas en ir más allá de la personalización.

A través de esta herramienta, los científicos de datos pueden crear algoritmos y modelos que aprovechan la inteligencia artificial para resolver todo tipo de necesidades.

Por ejemplo en pragma, diseñamos productos digitales a la medida de los usuarios finales, los conectamos con los requerimientos del mercado para crear experiencias de alto impacto que articulen los objetivos de negocio.

4. Los beneficios de la personalización son muy difíciles de cuantificar

Si el proceso de personalización parte de objetivos claros, no debería ser un problema entender hasta qué punto hay un retorno de la inversión.

Si la estrategia de personalización apunta a adquirir nuevos usuarios, desde el comienzo debe estar claro cómo se van a medir esos resultados.

Si lo que se quiere es que los usuarios actuales aumenten su cantidad de transacciones se deben definir las siguientes preguntas: ¿qué monto debe tener ese aumento?, ¿con qué frecuencia debe darse? y ¿por qué?.

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También es fundamental partir de una medición inicial, y volver a medir después de la implementación de la estrategia. Esto con el fin de entender no solo el retorno que está provocando la iniciativa sino el impacto que está teniendo en la vida de los usuarios finales.

5. Hay que enfocarse solo en el canal

Con mucha frecuencia, las organizaciones piensan en la personalización como una estrategia para posicionar uno de sus activos o canales digitales.

Esto puede ser un grave error si por el camino, dejan de lado lo que realmente importa: mejorar la experiencia del usuario final.

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Diseñar un modelo de recomendación únicamente para un activo o un canal digital no permite sacarle todo el provecho a un proceso de personalización."

Cuando el foco está únicamente en el canal, la personalización suele hacerse con base en datos transaccionales.

Sin embargo, los mejores resultados de un proceso de personalización vienen de comprender una amplia gama de atributos del usuario que permitan tener una mirada más completa de sus necesidades.

6. El costo de almacenamiento de datos hace que la personalización sea un lujo

Una buena estrategia de personalización empieza por definir la forma en que se capturan datos. Cuanto más datos y cuanto mejor sea su calidad, mejor va a ser la personalización y la experiencia que se le va a ofrecer a los usuarios finales.

Hoy en día, los servicios de almacenamiento en la nube permiten que los costos de almacenamiento de esa información se reduzcan considerablemente a la vez que la información almacenada esté protegida con los más altos estándares de seguridad.

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Conclusiones 
  • Actualmente personalizar servicios financieros se hace cada vez más fácil, ha dejado de ser un proceso complicado y sus costos lo hacen cada vez más asequible.
  • La mejor forma para saber si una organización está lista para usar esta estrategia y agregar valor a sus negocios es hacer pruebas con la información disponible y a pequeña escala.
  • Una vez identificada la necesidad de implementar la personalización, lo más importante es tener en mente que no hay un solo camino para lograrlo y que existen diversas herramientas y metodologías para llegar a una personalización exitosa.

En Pragma, llevamos años construyendo soluciones digitales para el sector financiero y tienemos experienca con tecnologías de punta con la nube, Inteligencia Artificial y la analítica avanzada.

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