El futuro del sector financiero basado en la gestión de datos

Índice de contenido:

La información del cliente beneficia al cliente
Una mejor experiencia de compra
Cómo personalizar correctamente

Mientras catedráticos de Harvard afirman que la ciencia de datos será la profesión “más sexy del siglo XXI”, KPMG (i) concluye que el sector financiero vive “la tercera ola del valor de los datos”, es decir, una evolución de los sistemas de análisis que permite a las entidades entender su propia información como un producto en sí mismo. “Las principales instituciones del sector están sentadas en una mina de oro de conocimientos”, apunta la consultoría.

¿Cómo se ha llegado a esta situación tan prometedora? Mediante la combinación de esos datos para diseñar productos y servicios a la medida del cliente y crear nuevos modelos de negocio. No se trata de que las entidades se vean como compañías de datos sin más, sino de reforzar con tecnología de análisis su aportación genuina: la confianza, la seguridad y la fiabilidad financiera que suponen sus mayores bazas competitivas frente a las fintech.

La información del cliente beneficia al cliente

En esto coincide Deloitte (ii): la evolución data driven, hacia una banca centrada en sus clientes, es, o debería ser, natural para un sector que incluso en épocas analógicas se ha dedicado a gestionar esos datos, y que hoy, en la era big data, genera un ingente y creciente caudal de información sobre sus usuarios que permite ajustar la oferta bancaria a sus nuevas expectativas.

El modelo sería, pues, aprovechar los datos del usuario —usos, consumos, historial, interacciones, consultas, necesidades…— para beneficiar a ese mismo cliente, lo que equivale al beneficio de la entidad con visión customer centric. “Cuando los niveles de tecnología son parecidos, lo que marca la diferencia es la capacidad de generar datos y transformarlos”, añade Deloitte.

Múltiples informes respaldan esa idea. Funcas (iii), por ejemplo, afirma que la personalización se traduce en satisfacción y confianza del cliente, lo cual demuestra que los canales digitales pueden ofrecer una atención tan cercana y eficiente como el cara a cara de oficina, especialmente para las nuevas generaciones: “Algunos estudios apuntan que el 89% de los consumidores eligen su institución financiera en función de lo bien que se adapta a sus preferencias y experiencias”. Para Adweek (iv), una buena estrategia de personalización puede generar una reducción del 50% de los costes de adquisición, hasta un incremento del 15% de ingresos y 30% adicional de eficiencia en el marketing.

Una mejor experiencia de compra

Queda mucho por hacer en términos de reto tecnológico, pero sobre todo de oportunidad de negocio cuando, según InterSystems (v), el 70% de las entidades estadounidenses y canadienses no tienen una visibilidad completa de los datos de sus clientes y el 85% de sus departamentos TI dedican hasta un 50% del tiempo a facilitar el acceso de otras áreas a los datos internos. En este sentido, Digital Bank Report (vi) apunta que solo el 6% de las instituciones financieras del mundo se consideran pioneras en data driven.

Pero el análisis de datos como factor competitivo no espera. De hecho, está acelerando de manera muy significativa con la incorporación de la inteligencia artificial, que potencia la capacidad de centralizar información desde todas las interacciones con el cliente, analizar de forma prospectiva e identificar patrones para conocer (y predecir) mejor a cada uno de ellos. Y por lo tanto para conocer (y predecir) mejor el producto, servicio, atención o promoción que le interesa no ya a su perfil sino a él específicamente.

Según Deloitte, “los clientes del sector bancario aceptan de buen grado el uso de los datos sobre su comportamiento si el resultado es una experiencia de compra mejor”.

Cómo personalizar correctamente

Ahora bien, no existe beneficio sin inversión ni decisiones acertadas. Consultoras (vii) y foros sectoriales aconsejan este ABC:

El cambio cultural transmitido desde la Dirección, con un protagonismo creciente del CDO, al resto de la plantilla para entender cada análisis como un activo, definir las estrategias que apuren la cadena de valor del dato y las tecnologías de gestión que lo permiten.
Sustituir los nichos de datos por un ecosistema que centralice todas las fuentes posibles. Democratizar los datos para que tengan un significado único e integrarlos con trazabilidad en una arquitectura flexible y escalable a nuevos casos de uso, que facilite la analítica, la seguridad, el acceso, la explotación y por tanto el data driven aplicado a la personalización de productos y servicios.
Extender el modelo todo lo posible, ya que el concepto de ecosistema no solo aplica a los datos de actividades y clientes generados por una entidad, también a los socios externos con los que puede colaborar para transformar la cultura, la estrategia y el core tecnológico.
Recurrir a los potencialmente útiles procesos de value hacking y seguimiento de los casos de uso para medir qué valor aportan, como feedback para ajustar la personalización y aumentar la eficacia de las inversiones.

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