La banca busca sorprender a sus clientes con propuestas basadas en técnicas de Customer Science

varios_logo_cognodata21Las empresas digitales y fintechs han venido para transformar las expectativas de clientes cada vez más exigentes y estos a su vez están sacando a la banca de su zona de confort exigiendo una rápida adaptación digital y una experiencia de cliente impecable.

“Las últimas tecnologías de big data y avances en machine learning presentan a los bancos oportunidades inéditas. Las entidades financieras ya pueden personalizar sus servicios y anticipar las necesidades de sus clientes con mayor eficacia. Ahora, el gran reto consiste en entregar mensajes de valor en tiempo real, teniendo en cuenta el contexto del cliente para generar un efecto ¡Wow!”, ha concluido Raúl García-Monclus, Socio de Servicios Financieros y Seguros en Cognodata, firma de consultoría internacional especializada en Customer Science.

Cognodata, que aplica técnicas de machine learning para optimizar Customer Journeys con el fin de aportar inteligencia en los procesos de relación con los clientes, ha detectado las mejores prácticas de análisis predictivo y personalización en entidades punteras del sector.

Medición en tiempo real del grado de satisfacción del cliente y adelantarse a sus necesidades. Las entidades pueden establecer multitud de puntos de contacto durante el customer journey. Por ejemplo, EVO Banco tiene medición en más de 20 “touchpoints” lo que le permite saber en tiempo real el nivel de satisfacción además de poder predecir el impacto que tendrá un journey o “camino de cliente” en el grado de satisfacción con la entidad. Los clientes quedan encantados cuando después de cancelar una extracción por comisión reciben una notificación con los cajeros cercanos que no se la van a cobrar.

Asesoramiento de la economía familiar. En base al aprendizaje obtenido de otros usuarios es posible ayudar a los clientes a afrontar mejor potenciales tensiones de liquidez. Esto permite planificar los futuros gastos derivados de la llegada de un nuevo miembro a la familia.

Adelantarse a las necesidades de los clientes. Las entidades analizan con inteligencia artificial las conversaciones que sus clientes tienen con el banco, para anticiparse a los servicios y productos que sus clientes van a necesitar. En este caso, pueden detectar cuándo un cliente va a amortizar anticipadamente parte de su hipoteca, qué tipología de seguro va a demandar o qué tipo de crédito necesitará en un futuro inmediato.

Retos de ahorro y metas de futuro gracias a la personalización
Comparar perfiles similares. Han surgido plataformas donde los clientes pueden comparar sus hábitos de gastos con personas con un perfil sociodemográfico similar. Además, los usuarios pueden cambiar y personalizar estos factores para hacer simulaciones y proponerse metas que les indique cual sería su situación en el futuro.

Animar la operativa financiera. A través de aplicaciones móviles el usuario puede añadir fácilmente fotos, ubicaciones de su interés, mensajes y alertas a sus transacciones financieras, para que pueda avisarle que operación u producto le puede interesar en ese momento.

Gamificación para gestionar los productos. A través de una interfaz propia, permite personalizar alertas y comunicaciones que le informa al cliente sobre próximos cargos y eventos o definir retos de ahorro. Los clientes de forma inmediata y fácil pueden gestionar sus productos y servicios.

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