Personalização orientada a dados no setor bancário

Este é um post patrocinado por Strands, Gold Sponsors of FinovateOutono 2022.

Hoje em dia, a personalização tornou-se uma necessidade em todos os setores que afetam o dia a dia dos consumidores. Empresas como Netflix e Amazon já conseguiram criar experiências totalmente personalizadas e centradas no cliente graças aos avanços em tecnologia, dados e análises. O Banco Digital também tem enfrentado essas expectativas, exigindo personalização para diferentes bases de usuários, necessidades e segmentos carentes. Com foco no bem-estar financeiro, os bancos podem gerar oportunidades de cross-selling e criar jornadas personalizadas de acordo com os interesses de seus clientes.

Os avanços tecnológicos permitiram às empresas coletar, analisar e usar dados de várias fontes, incluindo canais internos e externos, permitindo que os bancos tomem decisões, ofertas e ações melhores do que nunca. Infelizmente, a maioria dos bancos ainda luta para conhecer seus clientes ou interagir com eles de forma oportuna e relevante – para fornecer as ofertas certas no momento certo para os clientes certos.

Isso é o que o foco no cliente significa, que é muito diferente do foco no produto ou na marca. Quando uma instituição financeira conhece profundamente seus clientes, ela pode fornecer soluções sob medida para atender às suas necessidades específicas, estágios de vida, valores e interesses além de suas informações sociodemográficas típicas.

Como parte dessa abordagem, fontes de dados extras são exploradas, como terceiros, além do que está disponível no core banking como dados bancários abertos, pesquisas, mídias sociais e outras fontes de dados consentidas pelos clientes, integrando aprendizado de máquina, transações categorizadas dados e outras soluções de experiência do cliente que podem enriquecer os dados brutos disponíveis.

Como derivar e usar tais insights é agora a questão. Na primeira etapa de enriquecimento e análise de dados, os dados principais do aplicativo podem ser usados ​​para entender como o cliente interage com o banco, a atualidade, frequência, canais, etc. Por meio dessas informações e modelos analíticos, é possível que as instituições financeiras prevejam proativamente o que o cliente provavelmente vai querer ou precisar em tempo real.

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