Personalización en la banca digital

Artículo de opinión del director ejecutivo de Moneythor, Olivier Berthier

Si se realiza correctamente, la personalización en la banca digital puede aumentar la interacción con el cliente, reducir los costos de soporte y generar ingresos reales. Tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis avanzado de datos están haciendo posible la personalización y las instituciones financieras de todo el mundo están dando lo mejor de sí a medida que implementan estrategias de personalización.

Si bien los beneficios son obvios y la implementación es posible, la personalización basada en datos aún presenta desafíos. Es un delicado equilibrio entre la adopción de análisis de datos, la ciencia del comportamiento y el respeto por las preferencias de los clientes, lo que a veces puede resultar difícil para los expertos en tecnología.

En mi experiencia, los problemas para implementar estrategias de personalización eficaces surgen cuando uno se centra demasiado en la tecnología y se olvida de los clientes y sus comportamientos. Los profesionales como nosotros hemos aprendido a veces por las malas que el cliente debe estar en el centro de las iniciativas de personalización y que las instituciones financieras (y las fintech) no deben dejarse llevar por el análisis de datos, los sofisticados modelos de aprendizaje automático y la tecnología a expensas de una experiencia significativa para el usuario final.

En Moneythor, seguimos una sencilla lista de verificación para asegurarnos de que la personalización basada en datos que ofrece nuestro software se implemente de manera eficaz. Esta lista de verificación se ha vuelto crucial para garantizar que nuestros clientes bancarios y de tecnología financiera obtengan buenos resultados y, lo que es más importante, que sus clientes disfruten de una experiencia personalizada positiva.

 

 

• Transparencia

Los consumidores y las empresas desean una mejor experiencia de banca digital y, en general, están contentos de que sus datos se utilicen para obtenerla, pero solo si tienen visibilidad sobre cómo se utilizan esos datos. Sin contexto ni antecedentes, el contenido personalizado puede parecer fuera de lugar, incluso si es técnicamente cierto según el modelo de aprendizaje automático subyacente. Al ser transparentes con los datos que se utilizan para impulsar las notificaciones y alertas, las instituciones financieras no solo pueden generar confianza entre sus clientes, sino que también generarán una mayor participación, ya que los clientes interactuarán más con una notificación cuando comprendan por qué se les muestra.

 

• Pertinencia

Cada cliente es único. Sus hábitos de gasto y ahorro son diferentes, al igual que las formas en que interactúan con las instituciones financieras. Los clientes quieren saber que usted comprende sus necesidades y deseos individuales y, al mostrarles contenido relevante, puede lograrlo.

Cuando se utilizan de forma inteligente, los datos permiten a los bancos y a las empresas de tecnología financiera crear experiencias contextuales únicas que pueden captar y mantener la atención del usuario, generando compromiso y lealtad hacia una marca financiera.

 

• Privacidad

Los clientes esperan experiencias personalizadas y valiosas, pero al mismo tiempo son cada vez más escépticos sobre cómo se utilizan sus datos y se muestran cautelosos a la hora de revelarlos. Existe una delgada línea entre saber quiénes son sus clientes y ser inquietante o hacerles sentir como si los estuviera espiando. Respetar la privacidad, tanto a ojos de los reguladores como del cliente, es fundamental para que los clientes estén satisfechos con el uso que se hace de sus datos y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del usuario.

 

• Control

Los clientes deben sentir que en todo momento tienen la posibilidad de elegir y controlar cómo personalizar su experiencia. Intercambie opiniones con ellos y permítales decidir qué contenido les gusta ver y cuál no. Establecer ciclos de retroalimentación les da a los clientes el control sobre su experiencia y ayuda a las instituciones financieras a determinar qué contenido funciona y cuál no.

 

• Localización

Entregar el mensaje correcto en el momento y lugar adecuados es fundamental para las estrategias de personalización. Adaptar el contenido que se muestra a los clientes en función de su idioma, afinidad cultural y ubicación es clave para lograr experiencias sólidas, incluso aquellas que implican marketing contextual o promoción de ofertas comerciales.

 

• Consultivo

La forma en que se presenta el contenido y el tono de voz que se utiliza afectarán la eficacia del mismo. Se espera que el contenido que aparece en los canales bancarios agregue valor intrínseco a la forma en que los clientes administran sus finanzas, como por ejemplo, aconsejándoles si deben o no realizar una compra. El uso de la personalización exclusivamente para el contenido de marketing en frío no tendrá tan buenos resultados y, con el tiempo, provocará la frustración de los clientes.

 

• Regulación

Si bien esto puede parecer obvio, cuando se trata de utilizar análisis de datos, personalización y estímulos, es importante que cualquier iniciativa que se implemente se encuentre dentro de los límites de cualquier marco regulatorio local, por lo que debe asegurarse de cumplir con las regulaciones establecidas en sus geografías relevantes. Un elemento particular al que debe prestar atención es lo que se considera "asesoramiento financiero" en la jurisdicción local.

Esa es nuestra lista de verificación para personalizar las experiencias de los clientes en la banca digital. Cuando los datos se utilizan de forma inteligente para proporcionar mensajes relevantes y personalizados, se puede transformar toda la experiencia del usuario con las instituciones financieras. Las relaciones entre los clientes y sus bancos pueden pasar de ser puramente transaccionales a relacionales, lo que ayuda a los bancos a seguir siendo relevantes y aumentar la interacción digital.

 
Entrada de blog actualizada en septiembre de 2020