Reforzar y ampliar el conocimiento sobre el comportamiento de los clientes se ha convertido en una tarea compleja para la banca. En la actualidad, la tecnología basada en analítica predictiva, como los modelos Next Best Action que la consultora Bain & Company aborda en su blog corporativo, se han convertido en una excelente ayuda que “permite a las empresas obtener una visión dinámica de sus clientes y utilizar esta información para comprender mejor el contexto y anticipar sus necesidades”.
Con la ayuda de este tipo de herramientas, como el producto NBA desarrollado por Latinia exclusivamente para la banca, las entidades financieras tienen la oportunidad de prescribir contenido y mensajes relevantes para sus usuarios, basándose en la información extraída de sus comportamientos de uso en el pasado y, de esa manera, anticiparse a qué productos y servicios de valor va a necesitar en el futuro, para ofrecerlos a través del canal correcto y en el momento oportuno.
“Analizar e interpretar el comportamiento de los clientes a través de sus eventos transaccionales en tiempo real es un factor clave para el crecimiento de la banca, ya que permite su retención y fidelización al poder ofrecerles un mejor servicio, anticipando sus necesidades, mejorando su experiencia y generando interacciones significativas”, explica Juliana Ortiz, Head of Customer Success de Latinia. “Nuestro producto NBA ayuda a los bancos a impulsar la proactividad y a desarrollar estrategias que benefician individualmente a cada cliente, así como al propio banco”.
Las herramientas basadas en estos modelos Next Best Action tienen la capacidad de realizar las recomendaciones en tiempo real, una funcionalidad que aporta aún mucho más valor a cada interacción banco-cliente.
Los modelos Next-Best-Action y la personalización
Los beneficios que suponen los modelos Next Best Action a la banca convergen en uno de los retos más relevantes de la Experiencia Cliente actual: la personalización. Las entidades financieras que puedan ofrecer servicios y productos personalizados a sus clientes, basándose en datos de valor, tendrán mayor crecimiento en el futuro y en ese sentido, esta tecnología es clave.
La consultora McKinsey & Company, en su artículo Unlocking the value of personalization at scale for operators, hace referencia a un caso de éxito de una entidad europea que gracias a un modelo basado en esta tecnología, desarrolló una campaña específica dirigida a revertir la tasa de abandono de sus clientes, abordando los puntos de dolor específicos como malas experiencias en los canales de atención al cliente, sensibilidad al precio, etc.
Este análisis de los motivos de abandono permitió a la empresa crear campañas accionables a nivel de microsegmento, diseñar nuevas ofertas y estrategias en los canales y momentos adecuados para impactar a sus clientes. El resultado obtenido fue muy satisfactorio para la compañía ya que triplicó sus ingresos procedentes de CVM (Customer Value Management) en un período de dos años, pasando del 2% al 6%.
Este caso refleja la importancia de la herramienta de Next Best Action Model como ventaja competitiva para la banca, ya que permite la recopilación, interpretación y activación de los datos del cliente que ayudan a la implementación de nuevas experiencias y servicios personalizados. “Cada vez más organizaciones están incorporando este tipo de modelos a sus empresas para aumentar el rendimiento de sus actividades de ventas y reducir costos de servicio a través de acciones relevantes e inmediatas”, explica Juliana Ortiz. “En Latinia, llevamos años apostando por esta tecnología que está aportando beneficios a nuestros clientes en múltiples áreas gracias a la reducción del envío innecesario de los mensajes y un incremento en las ventas de productos y servicios,” concluye.
