Por Fabio Kruzich, director del área de Consultoría LATAM de FICO
Ser relevante y fidelizar a los clientes hacia una marca o servicio siempre ha sido tema
de innumerables discusiones en el mundo corporativo. La alta competitividad en el
mercado, el nivel de concientización de los consumidores y la era de las empresas
orientadas al cliente contribuyen a un escenario aún más desafiante. Para las
instituciones financieras, la principalidad, o la capacidad de un banco de ser el
principal proveedor de servicios financieros de una persona, es un tema costoso, no
sólo por el costo de adquisición que genera un cliente, sino por el proceso de
conquista, el relacionamiento y las estrategias necesarias para seguir siendo
importantes y presentes para ellos.
De acuerdo con la última Encuesta Nacional De Inclusión Financiera 1 (ENIF) realizada
por el Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI), en México 56.7 millones
de personas de 18 a 70 años cuentan con al menos un producto financiero formal
(cuenta de ahorro, crédito formal, seguros o Afores). Además, las nuevas fintech están
logrando que aumente el número de personas que están ingresando al sistema
financiero. La competencia impone un listón muy alto para los bancos, que necesitan
invertir en segmentación, predicción, prescripción y optimización de portafolios.
Las operaciones diarias de una institución financiera están llenas del uso de
tecnología. Esto no es nada nuevo. Pero, propongo aquí una discusión que va más
allá de lo “básico”. Hablo de relacionamiento, estrategia y protagonismo.
Mejorar la experiencia del cliente a través de soluciones personalizadas, integración
de servicios y anticipación de acciones es lo que realmente crea relaciones de
confianza. Ahora, imaginemos a una institución financiera que pueda, basándose en el
historial de relaciones, el perfil transaccional y de comportamiento, por ejemplo,
ofrecer un portafolio de servicios y productos únicos, adaptados a la realidad en la que
está inserto el cliente y solucionando “dolores” que hoy no están visibles.
Las plataformas de toma de decisiones que utilizan la inteligencia artificial y el machine
learning como tecnología principal son la forma más ágil, segura y confiable de extraer
datos, segmentar perfiles, crear estrategias, predecir acciones y medir los resultados
que esta cooperación tecnológica puede ofrecer.
En México -y en América Latina en general- el término llamado “Transaction Analytics”
aún no está muy extendido entre las instituciones. Pero en países como Nueva
Zelanda y Australia, por ejemplo, la modalidad ha funcionado y ha permitido a los
bancos posicionarse junto al cliente como socio estratégico, incluso ayudando con la
gestión financiera.
A partir del Transactional Analytics es posible obtener una visión detallada y única del
comportamiento de los clientes. Permite comprender aspectos como el nivel de
entrada y salida financiera en las compras, tipos de productos adquiridos, el valor
promedio de transacción y las preferencias de los clientes. Además, podrás conocer si
el cliente envía mensajes, si realiza validaciones de transacciones o antifraude, los
horarios en que suele realizar determinadas operaciones de transferencia,
comportamientos de compra, ubicaciones frecuentes, entre otras informaciones que
permiten crear una vista conjunta de hábitos financieros y de comportamientos.
1 ENCUESTA NACIONAL DE INCLUSIÓN FINANCIERA (ENIF), 2021
Este conjunto de informaciones garantiza una evaluación mucho más adecuada, y la
entidad asume un papel consultivo y proactivo para indicar, por ejemplo, una inversión
más adecuada, o una línea de crédito con tasas más atractivas para el cliente, y que,
efectivamente, le haga sentido para ayudarle en todo su journey y educación
financiera.
El uso de esta tecnología en Nueva Zelanda identificó que, en general, los
neozelandeses tienen una reserva de emergencia de alrededor de 14 meses. En un
caso de desempleo o reducción de ingresos, en el que la entrada de dinero a la cuenta
de ese cliente deja de existir, es posible predecir un posible impago futuro, y/o incluso,
anticiparse para ayudar al cliente a encontrar alternativas para evitar llegar a esa
situación.
Otro ejemplo, este hipotético, es el perfil de un cliente que tiene un comportamiento
financiero de destinar parte de sus ingresos a los juegos de azar. A través de
Transactional Analytics, el banco puede identificar esta transacción y construir una
comunicación dirigida, que contribuya a una decisión de compra coherente con su
realidad, de modo que la relación entre el cliente y la institución financiera sea
beneficiosa para todos.
En términos de competitividad, Transactional Analytics pone al banco que lo utiliza
siempre un paso por delante para ofrecer una experiencia de extremo a extremo con
transparencia y eficiencia. Esta relación estrecha, consultiva y positiva conduce
naturalmente a la principalidad.
La competitividad en los mercados abre espacios para la innovación y, en un mundo
donde los datos son valiosos, leer, comprender y, a partir de ello tomar decisiones que
impacten positivamente en el cliente final, es la camino más recomendable para que la
institución financiera se vuelva relevante, estratégica y principal.