INTERACTIVO

Adiós a la oferta "al barrer", hola productos financieros a medida

Las instituciones financieras se suben a la ola del big data para conocer más al cliente; trazan estrategias de micromarketing procesando datos de transacciones y de redes sociales

Estrategias para conocer más al cliente

Anticiparse a lo que el cliente necesitará

La tecnología ha avanzado tanto, que posibilita hacer campañas de micromarketing y microsegmentación más rápido y más barato que antes. “Si sé que un cliente viajará a otro país, a esa persona le puedo ofrecer un seguro de asistencia en el exterior. Pero lo tengo que ofrecer antes de que viaje, no cuando detecto que está haciendo compras en el exterior. Si ya compró, ya viajó. Tengo que analizarlo antes, en base a sus comportamientos y darme cuenta de que en esta época del año estará viajando. Si conozco al cliente, sé en qué momento ofrecérselo”, explica el socio de Deloitte Fernando Oliva. Agregó que los acuerdos con otras industrias, como la telefónica, resultan útiles para hacerse de esos datos. “Cuando una persona llega a un país, ¿qué es lo primero que hace? Prende el celular. Y las telefónicas lo saben por el roaming”, resaltó Oliva.

Seguir la “huella digital” en mutuo beneficio.

Las redes sociales son una fuente de datos no estructurados para el negocio. Cuando un cliente se convierte en padre o madre, es uno de los mejores momentos para ofrecerle un seguro de vida. Nadie le avisa al banco o a la compañía aseguradora que nació su hijo, pero si la empresa es amiga en redes, puede detectarlo. “Si logramos capturar datos y usarlos en beneficio del cliente y la institución, es un ganar-ganar”, resaltó Oliva.

Automatizar, pero personalizar a la vez

¿Cuál es el impacto de regalarle a un fanático del fútbol una entrada a ver su cuadro favorito? Muy alto. En cambio, si a esa persona se la invita a ver un abierto de tenis en Mónaco o se le ofrece financiarle ese viaje (que no le interesa), el efecto es el contrario: “La gente siente que no la conocen. Y el nuevo cliente exige que lo traten individualmente. No importa que la oferta sea a través de medios masivos; acepta que le manden mensajes por SMS o transaccionar por la web, pero quiere que lo traten como individuo”, dijo Oliva. La tecnología ahora permite “vencer la dicotomía entre el sentimiento de personalización y la automatización”.

Ampliar líneas de crédito al instante

¿Qué ocurre si a un cliente se le deniega una compra con crédito porque ya excedió el límite de su tarjeta? Se va de la tienda o usa otro medio de pago. En cualquier caso, es mal negocio para la institución financiera que le otorgó la tarjeta. Por eso, ahora se está habilitando la opción de extenderle el límite o de ofrecerle un préstamo de inmediato (si su historial de buen pagador así lo permite). “Tiene que ser al instante. Y, si el usuario acepta, no puede demorar 24 horas en activarse. Ahí entran en juego los silos tecnológicos”, señaló Oliva.

Interpretar las transacciones

El manejo de big data en otras industrias sirve de inspiración para las instituciones financieras. Uber, por ejemplo, envía ofertas a sus usuarios en función de actividades y recorridos anteriores. “Si siempre que visita Nueva York va a ver obras en Broadway y se detecta que está en la ciudad, le avisa qué promociones hay en tal o cual teatro. No le avisa que hay descuentos en un shopping si esa persona no suele ir. El objetivo es que el cliente termine comprando, pero mediante inteligencia en el uso de la información”, explicó Oliva.

Incentivar compras por geolocalización

Aprovechando la geolocalización que permiten los smartphones, se profundiza la cercanía con el cliente. El usuario acepta recibir notificaciones en una app y, cuando la institución detecta que está próximo a una de las tiendas de ropa donde suele comprar, le envía un mensaje otorgándole un descuento especial en sus compras en la próxima hora. “En otros países se está acabando el concepto de ‘fin de semana de los descuentos’. Y ese beneficio no se lo ofrezco a todo el mundo, es para vos porque sé que te gusta esa tienda y porque estás al lado”, enfatizó Oliva.

Saca un préstamo en el banco para comprar un auto, le dan de alta como cliente y la primera oferta que le acerca la institución dos días después es: «Compre un cero kilómetro con este imperdible préstamo automotor». ¿Cuál es la probabilidad de que a este individuo le interese ese producto otra vez? Bajísima. Errores como ése cometen con frecuencia las instituciones financieras cuando utilizan la tecnología para dar a conocer promociones y productos «al barrer».

«No aprovechar los datos disponibles es un error estratégico fundamental», sentenció Fernando Oliva, socio de Consultoría de Deloitte. Sin embargo, las entidades financieras «muchas veces funcionan como silos; cada departamento tiene sus datos, que no necesariamente se comparten».

Pero esa lógica está cambiando en favor del negocio, ya que en el mundo desarrollado se percibió que el análisis de datos (o big data) es clave. «Al que mantenga la mejor relación con el cliente y lo conozca más, le irá mejor, y no tanto al que tiene el mejor producto. La relación con el cliente estará dada por solucionar sus problemas y asegurar su lealtad», enfatizó el experto.

Así, el rol de Chief Data Officer gana terreno. Según Deloitte, este gerente lidera un equipo con amplio conocimiento de tecnología, pero que no está enamorado de los sistemas; con mucho entendimiento comercial, pero sin enamorarse de la intuición; experto en matemática y estadística, pero sin enamorarse de los números.

En Uruguay, las instituciones financieras de a poco intentan procesar los datos que ya poseen de sus clientes y captar otros que les permitan conocerlos mejor. Es el caso de Scotiabank, BBVA, Santander y la administradora de créditos Pronto! Los bancos Itaú y HSBC declinaron a responder las consultas de El Empresario.

Juan Carlos Alonso, director de Desarrollo de Negocio y Transformación Digital de BBVA, indicó que en otros países el banco tiene Wallet, una aplicación que «envía ofertas a los clientes mucho más ajustadas a lo que ellos necesitan». Agregó que si bien la información de medios de pago solía ser «la más rica» sobre los clientes, Internet también permite conocer mucho acerca de qué quieren. Entender esos datos (no tan estructurados como los financieros) «es más complejo», pero «es por donde está yendo el grupo».

El banco se propuso «hacer campañas cada vez mejor segmentadas e individualizadas». Su departamento de Inteligencia Comercial se enfocará en acercarle «ofertas al cliente en el momento oportuno y por el dispositivo oportuno» (cajero, teléfono, web), para volver al banco «más relevante», resaltó Alonso.

Santander también incursionó en el tema. «En Uruguay se están empezando a dar pasos en el camino del conocimiento de los clientes para ofrecer un mejor servicio», dijo Luis Ivaldi, responsable de Inteligencia Comercial, Clientes y CRM. Aún falta profundizar mucho en esta línea, pero el énfasis está puesto en la estrategia: «El quid no es solo la información a la que se accede, sino cómo se analiza y con qué fin».

La administradora de créditos Pronto! puso desde sus inicios el análisis de datos en el centro de su modelo de negocio. «Esto nos permitió abordar segmentos de alto riesgo. Una vez que les damos un producto de menor porte, analizamos su comportamiento y le vamos dando mejores productos, hasta llegar a una tarjeta Visa, un aspiracional para el segmento», dijo el gerente de IT, Néstor Onetto.

Ahora, la financiera trata de entender qué datos de redes sociales pueden ayudarle a entender mejor a sus clientes. «Estamos trabajando mucho en el comportamiento y preferencias generales: si el usuario menciona marcas o no cuando comenta, si menciona necesidades, como viajes... Queremos entenderlo y cruzarlo luego con nuestra base de datos».

Pronto! ya ofrece préstamos y extensiones al instante cuando sus clientes perciben que superaron su límite de crédito al pagar en un comercio. Esto es posible mediante alianzas con tiendas específicas muy populares entre sus clientes (por ejemplo, de ropa femenina). «Se lo evalúa online en el momento y puede obtener una orden de compra en un tiempo máximo de 16 segundos», dijo Onetto.

En Scotiabank también existe un departamento de Inteligencia Comercial, que depende de la dirección de banca minorista y pymes y trabaja codo a codo con Sistemas. «Procesa datos de clientes y de no clientes, generando modelos estadísticos para entender los comportamientos actuales así como para predecir los futuros», informó el gerente de Comunicación Estratégica del banco, Juan Carlos Raffo.

Además, el banco apuesta al big data con la incorporación de «un nuevo software que automatizará procesos, aumentará la cantidad de variables a analizar y generará nuevos indicadores», remató Raffo.

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