El desafío de los bancos para ofrecer contenidos más personalizados.

En medio de la creciente popularidad de la tecnología en la optimización de procesos, los bancos tradicionales ahora enfrentan el desafío sobre cómo usar esta tendencia a su favor y ofrecer experiencias óptimas y personalizadas a sus clientes.

La introducción de nuevas herramientas tecnológicas como big data e IA han logrado exitosamente la automatización eficiente de muchos procesos internos en los bancos.

Sin embargo, existe un punto débil clave en la innovación para la banca tradicional: el análisis de datos para la personalización de productos.

Hoy en día, sabemos de la gran importancia de entender las necesidades de los clientes como clave para mejorar los servicios y productos que se les ofrece. Entonces, ¿Cómo puede la tecnología ayudar a tomar ventaja competitiva a través de la personalización de servicios?

Primero, es importante entender por qué hay una necesidad de aprender más sobre los intereses y necesidades de los clientes. Tener un buen análisis sobre los clientes es clave para aplicar mejoras en los servicios, en las estrategias de marketing y en la implementación de funciones innovadoras que mejoren la experiencia de los mismos. Hoy en día, los bancos enfrentan una gran demanda de transformación digital para cumplir con las expectativas, y es ahí donde cobra protagonismo la big data y el análisis de datos.

Los bancos cuentan con una recolección de datos masiva, valiosa para aprovechar y ofrecer herramientas orientadas a las finanzas personales a través de sus canales de comunicación digitales. Especialmente desde la pandemia, las personas se encontraron aún más al pendiente de sus finanzas y la gestión de la misma a través de la banca móvil, homebanking y servicios de pago digital, todos generadores directos de información de valor en cuanto a los patrones y comportamientos de consumo de los clientes. Aún así, la recolección de datos es solo una primera parte, pues no serviría de mucho sin su análisis posterior.

El análisis de datos ayuda a los bancos a tener un conocimiento profundo de los patrones de consumo de sus clientes para luego tomar decisiones basadas en los mismos y modificar su estrategia comercial para ofrecer productos y servicios más personalizados, segmentando a sus clientes en base a la información de los reportes.

En los próximos años, aquellos bancos que no tengan este conocimiento estarán aún más retrasados en sus servicios digitales y desconocerán las necesidades reales de sus clientes.

A partir de esta necesidad de información de valor ya segmentada y analizada, surge el verdadero desafío para los bancos: llevar a cabo ese análisis.

Muchos bancos tienen recursos limitados en TI o nulos, y en personal especializado para llevar a cabo estos procesos. Los bancos tradicionales no son expertos en desarrollo de software y manejo de big data, por lo que tercerizar los servicios les ahorra tiempo y dinero, y les permite enfocarse en su core business. Una vez superado este obstáculo, los bancos podrían ofrecer tarjetas, descuentos de comercios e inclusive líneas de crédito en base a lo que su cliente realmente necesita a partir de datos basados en data transaccional.

Los bancos que hoy han logrado utilizar la recolección de datos a su favor, evolucionaron sus sistemas analíticos. De esa forma, logran captar y retener clientes gracias a que pueden adaptarse a la necesidades reales de los mismos, segmentándolos de manera mucho más acertada.

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