Tres claves para conocer mejor a tu cliente

Conocer al cliente es la mejor manera de acelerar el negocio

Hablamos mucho de customer experience y de satisfacer las necesidades del cliente en todo su recorrido. Pero, para alcanzar las cotas de satisfacción más altas, primero hay que poner el foco conocer mejor a tu cliente.

Un conocimiento que se obtiene a través de la cantidad de datos que aportan las muchas interacciones que se generan a través de los diversos dispositivos digitales que utilizamos habitualmente.

Solo gracias a conocer mejor a tu cliente, incluso en las etapas más tempranas, desde la consideración, cuando aún estamos ante un potencial, se podrá entender qué quiere, cómo, cuándo o a través de qué canal quiere relacionarse con la marca. Y, con ello, presentar propuestas más personalizadas y potenciar su lealtad.

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Pero, los datos, por sí solos, no son suficientes. La clave  para conocer mejor a tu cliente la encontramos, primero en la micro-segmentación y, después en la contextualización. Es decir, en la gestión inteligente y analítica de toda la información -estructurada y desestructurada- que proviene de los distintos canales.

De este modo será más fácil entender cuál es el momento oportuno para ofrecer el producto/servicio adecuado. O lo que es lo mismo: transformar los datos de experiencias pasadas en conocimiento de amplio valor competitivo. Datos que nos permiten contextualizar y personalizar, evitando la saturación que provoca el exceso de interacciones poco solventes y que puede incitar al abandono, incluso, en las fases más tempranas del contacto.

La inteligencia artificial para conocer mejor a tu cliente

La Inteligencia Artificial será la piedra angular que te ayudará a conocer mejor a tu cliente en el entorno de la banca moderna. De hecho, podemos decir que la banca cognitiva definirá la banca del futuro. Será así porque los modelos cognitivos apuestan por brindar las soluciones más adecuadas, según el contexto, gracias a los mecanismos de aprendizaje que incluyen en base al feedback y las experiencias de los usuarios que van acumulando.

En este sentido, podemos decir que la industria bancaria se enfrenta ya al grandísimo desafío de cumplir con la necesidad de agilidad, transparencia y eficiencia que demanda el cliente. Un cliente, dicho sea de paso, cada vez menos fiel. Por lo que, estoy convencida de que la revolución crítica del sector bancario vendrá de la mano de plataformas digitales que impulsen el desarrollo y despliegue de soluciones basadas en la Inteligencia Artificial. El objetivo:

• Mejorar la visión 360º del cliente,
• Simplificar su experiencia
• Proporcionar recomendaciones personalizadas
• Mejorar la cartera de productos/servicios.

Estas son 3 claves para conocer mejor a tu cliente

Categorización inteligente

Está claro que el panorama competitivo está cambiando. La COVID-19 no ha hecho más que aterrizar esa necesidad de cambio en aspectos más concretos. La Inteligencia Artificial brinda a la industria bancaria multitud de oportunidades para impulsar su transformación casi todas- directa o indirectamente- vinculadas a la experiencia del cliente.

Entonces, más allá de automatizar procesos o de implementar IA para tareas repetitivas, la industria apuesta ya por:

• Mapear el recorrido del cliente, almacenando y analizando la información derivada de las interacciones del canal.
• Crear repositorios centrales de datos para poder conectar comportamientos online y offline y proporcionar una visión unificada del cliente.
• Transmitir el mensaje correcto en el momento adecuado, a través del canal idóneo gracias a la microsegmentación o la segmentación personalizada.

La buena noticia es que ya estamos en marcha. La industria bancaria, que dispone de una ingente cantidad de datos, busca su aprovechamiento óptimo para comprender mejor a los consumidores, para personalizar, para innovar y para impulsar nuevos programas de fidelización.

En este sentido, existen diferentes propuestas que pasan por la clasificación de consultas analíticas sobre movimientos categorizados que permitan definir reglas heurísticas para evaluar el comportamiento de los clientes. Pero, también, por desarrollar modelos que permitan predecir comportamientos futuros, realizando técnicas de clustering, clasificación, regresión, series temporales, redes neuronales, etc.

Experiencia personalizada, precisa y sin fricciones

Así es como quieren los clientes relacionarse con sus bancos. La mayoría de las entidades financieras han apostado por nuevos canales, aplicaciones o herramientas digitales como los chatbots o voicebots automatizados. Pero, estos aplicativos, siendo efectivos para automatizar algunas funciones sencillas y repetitivas que implican la utilización de muchos datos, no son, en sí mismas, soluciones “inteligentes”, ni mejoran automáticamente la experiencia o relación con el cliente.

Como decía antes, aún estamos en una fase muy embrionaria de la IA en la que utilizamos esta tecnología para “dialogar” y no tanto, analizar. Previsiblemente su evolución a futuro pasará por la aplicación de la inteligencia autónoma y, sí o sí, por la máxima personalización posible. Ahora bien, hay una línea muy fina que separa la utilización de las preferencias del cliente para proporcionar información relevante en tiempo real de la sensación de vigilancia permanente a la que muchos clientes se sienten sometidos.

Por eso, es importante utilizar la Inteligencia Artificial de manera apropiada para incrementar la satisfacción y lealtad del cliente y para generar un valor mutuo que beneficie por igual, tanto al cliente, como a la entidad. Ese win to win, basado en la utilización ética de los datos, será estratégico para seguir avanzando en la dirección correcta.

Predicción de tendencias

¿Te acuerdas de que al principio hablaba de micro-segmentación para personalizar? Pues esa misma micro-segmentación basada en datos de consumo, facturas, uso de tarjetas, cuentas bancarias, etc. permite al banco identificar patrones sobre los hábitos y comportamientos del cliente y poner a su disposición nuevas propuestas que complementen las actuales o que satisfagan necesidades futuras.  

Este análisis del comportamiento de los clientes permite a los bancos predecir escenarios futuros y actuar en consecuencia de cara a mejorar sus propuestas de valor. También permite identificar conductas fraudulentas o comportamientos potencialmente delictivos.

En todo caso, la anticipación es clave en una industria atomizada y altamente competitiva como es el sector financiero. Saber cuándo se avecina una crisis de mercado y qué impacto tendrá sobre su cartera de clientes o cuándo puede aumentar el valor de un activo financiero o qué es lo que está provocando una pérdida reiterada de clientes ayuda a diseñar estrategias de gestión más exitosas. Por ejemplo, cuando los algoritmos de la Inteligencia Artificial apuntan altas probabilidades de abandono, actuar con antelación permite implementar acciones de fidelización que eviten la pérdida del cliente.

En definitiva, para mejorar la interacción con el cliente hay que implementar una microsegmentación inteligente y fidelizar a través de una identificación predictiva del comportamiento. Esta será la clave para que los clientes se identifiquen con sus bancos y para que estos proporcionen la experiencia que demanda la nueva era digital.

Esther Rodríguez Mancebo
Senior Sales Account Manager en VASS