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

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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INTERACTIVOPor Marcela Dobal | [email protected]