A medida que las marcas se apresuraron a establecer presencias omnicanal eficientes y sin problemas al comienzo de la pandemia, los consumidores se beneficiaron de más opciones y un interés renovado en mejores experiencias. A raíz de esta prisa, ahora obtenemos experiencias relevantes y personalizadas cuando interactuamos con servicios de transmisión, minoristas, plataformas de comestibles en línea y más, y esperamos el mismo nivel de servicio personalizado en todos los niveles. Pero una industria permanece atrapada detrás de la curva: las instituciones financieras (IF) aún tienen que responder adecuadamente a la nueva demanda de los consumidores.
Dicho esto, existe una gran oportunidad para que los bancos y las IF lo hagan en los próximos años: solo el 21% de los clientes bancarios dicen que reciben asesoramiento u orientación individual sobre decisiones financieras. Y existe un apetito por mejores experiencias, con el 47% de los consumidores recibiendo consejos útiles para abrir una nueva cuenta. Dado el panorama competitivo, es solo cuestión de tiempo antes de que un consumidor recurra a un banco que agregue valor a través de dicha personalización.
Aunque las reglas efectivas de compromiso no siempre han sido claras, las IF a menudo enfrentan los mismos desafíos.
datos inconsistentes
Aunque las instituciones financieras tienen una gran cantidad de datos de consumidores, la investigación sugiere que el 72 % lucha por integrarlos rápidamente en los sistemas de participación, lo que obliga a los equipos a administrar manualmente sus campañas de personalización utilizando todos los datos disponibles. Este enfoque es ineficiente y difícil de escalar, especialmente a medida que aumenta la cantidad de audiencias y experiencias. El aprendizaje automático puede neutralizar este desafío, pero no sin entradas de datos consistentes y significativas de toda la empresa.
Mal diseño organizacional.
Las IF tienen experiencia en la adquisición, adopción y gestión del ciclo de vida de los consumidores, pero la integración de una personalización cuidadosa requiere una nueva forma de pensar y un conjunto diferente de recursos. Las empresas que sobresalen en la personalización generan un 40 % más de ingresos, pero la curva de aprendizaje puede hacer que muchas se rindan antes de que la goma llegue a la carretera. Un marco operativo sólido incluye al menos una parte interesada clave que impulsa los esfuerzos de personalización en todo el negocio, se compromete a priorizar y aprender de las ganancias rápidas, y utiliza esos datos para evolucionar con el tiempo.
Alcance estrecho de la IA
Los algoritmos tradicionales pueden manejar la optimización de la experiencia simple, pero su alcance es limitado. Aunque están programados para dirigir el tráfico a la variante de mejor desempeño, no pueden predecir de manera efectiva con qué productos, ofertas o servicios es más probable que un cliente interactúe a continuación. Para desbloquear todo el potencial de la IA, las IF deben adoptar modelos avanzados de aprendizaje profundo y afinidad que permitan la personalización con un grado de precisión mucho mayor. La ventaja: aunque la tecnología es sofisticada, la configuración es mínima.
Resolviendo el rompecabezas de la personalización
La personalización puede ser la diferencia entre un banco y otro cuando las soluciones a estos problemas comunes se basan en información específica, única y procesable. Pero para dar vida a estos esfuerzos, los bancos deben repensar cómo operan, desde la organización de la industria hasta el marco tecnológico, para presentarse mejor a sus consumidores y ver el valor real. Con las inversiones operativas adecuadas para unificar los datos y profundizar las capacidades de IA, y un jugador clave para impulsar sus esfuerzos, se puede lograr una verdadera hiperpersonalización a escala.
Y aunque pasar del punto A al punto B requiere que reconsidere su enfoque holístico, el primer paso es relativamente simple: comience a probar con los datos que tiene (las interacciones capturadas desde el sitio o la aplicación pueden proporcionar un tesoro de información valiosa de fuentes conocidas). y usuarios desconocidos), aprende de tus resultados y repite, manteniendo los datos en el centro de cada decisión.
Cuando la personalización está realmente integrada, una FI puede adaptar el sitio web para que se adapte a un estudiante universitario que compra una tarjeta de crédito en comparación con el propietario de una pequeña empresa que busca un préstamo. Las IF también pueden impulsar el gasto en categorías específicas, recompensar el comportamiento existente con devolución de efectivo u otras ofertas, y más. En última instancia, comprender a sus consumidores y brindar mejores experiencias es el modelo comercial más sostenible para las relaciones productivas.