A medida que los bancos y las uniones de crédito pasan de gestionar el impacto de la pandemia a reabrir y reposicionar los modelos comerciales para reflejar una economía más digital, está claro que muchos de los cambios en el comportamiento del consumidor se alterarán para siempre. Desde la forma en que los consumidores compran nuevos servicios financieros hasta la forma en que realizan transacciones e interactúan, estamos comenzando a comprender que los consumidores esperan que las experiencias digitales sean fundamentales en todas las etapas de su recorrido como cliente.
Pero las capacidades digitales y las experiencias mejoradas de los clientes no operan en el vacío. En un mundo empoderado digitalmente, las instituciones financieras deben aprovechar el poder del big data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para impulsar la participación y la conversión del cliente. Para lograr esto, muchas instituciones se están trasladando a la nube, contratando científicos y oficiales de datos, y encontrando especialistas en marketing que entiendan cómo cerrar la brecha entre el ritmo al que se generan los datos y la capacidad de crear un compromiso en tiempo real.
Es hora de que las instituciones financieras aprovechen el poder de los datos, la inteligencia artificial y el análisis avanzado de más formas que simplemente evaluar el riesgo y monitorear la seguridad. Por ejemplo, los datos y el análisis predictivo se pueden implementar de maneras interesantes para comprender mejor a los consumidores y brindar consejos y soluciones en tiempo real.
Trabajando juntos, los datos y la IA pueden optimizar el recorrido del cliente a través de puntos de contacto digitales y no digitales, creando un compromiso más significativo y mejores resultados tanto para el consumidor como para la institución financiera. Esta integración también puede permitir a las instituciones financieras asignar recursos de manera más inteligente y expandir la inclusión financiera a nuevos mercados con nuevos servicios.
Mejorar la experiencia del cliente (CX) es la prioridad empresarial perenne cuando preguntamos a las instituciones financieras sobre su principal objetivo estratégico. Esto se debe a que cómo se sienten los consumidores acerca de su marca afecta su capacidad para expandir las relaciones y retener clientes. La posibilidad de que un cliente insatisfecho se vaya se facilita con las relaciones digitales. De hecho, los clientes pueden irse, abrir una relación con otro competidor y nunca cerrar completamente su cuenta con su institución.
Cuando llegó la pandemia, los consumidores se familiarizaron mucho más con lo que es posible con la combinación de datos, inteligencia artificial y análisis avanzado. Desde recibir recomendaciones proactivas en Spotify o Netflix, hasta poder comprar en Instacart, Amazon o virtualmente cualquier otro minorista usando un teléfono inteligente, el consumidor comprende que tiene el poder de decidir si su experiencia digital es comparable a la experiencia de los líderes digitales.
A pesar de comprender el poder de los datos y el análisis para brindar una excelente experiencia al cliente, la gran mayoría de las instituciones financieras no confían en los datos que utilizan o en la forma en que se utilizan. Las razones de esta falta de confianza no se deben a la cantidad de datos disponibles, sino a los sistemas heredados, la falta de talento analítico adecuado, los silos internos, el acceso y la calidad de los datos y el apoyo ejecutivo de las iniciativas de datos.
De hecho, el 60% de los ejecutivos de instituciones financieras encuestados por Digital Banking Report dijeron que la calidad de los datos utilizados por las áreas de marketing e inteligencia empresarial era inaceptable (22%) o aceptable, pero que requería un apoyo adicional significativo (38%). Solo el 17% de las organizaciones encuestadas dijo que la calidad de los datos era aceptable (13%) o excelente (4%).
Uno de los usos más importantes de los datos y la inteligencia artificial es facilitar la personalización. La creación de un flujo personalizado de comunicación dirigida a los clientes requiere una comprensión precisa, en tiempo real y universal sobre el destinatario individual. Los consumidores están cada vez más apagados por el compromiso generalizado o no personal.
Debido al compromiso digital externo, los clientes ya no esperan una hiperpersonalización … la esperan .
Si su comprensión del cliente es incompleta, o peor aún, incorrecta, el impacto será una CX extremadamente negativa.
Los desafíos de mejorar la calidad de los datos pueden parecer abrumadores y oscurecer los beneficios del procesamiento de datos de calidad, los costos de no hacer nada son más altos, especialmente cuando las organizaciones consideran el costo de las oportunidades de participación perdidas, la personalización errónea y la pérdida de reputación.
Gartner informa que la mala calidad de los datos es la razón principal por la que el 40% de todas las iniciativas comerciales no logran los beneficios específicos, esto incluye las iniciativas de transformación digital. Dado que las organizaciones utilizan más aplicaciones que nunca y las expectativas de los clientes son más altas que nunca, hay más fuentes de datos deficientes, malos o sucios que nunca … lo que lleva a decisiones inexactas y comunicaciones mal dirigidas.
Para que una organización esté basada en datos, la responsabilidad de la calidad de los datos debe ser compartida por todos los equipos comerciales. También debe ser de confianza para todos los usuarios.
Mejorando la calidad de los datos
Según el Informe de banca digital, más organizaciones están invirtiendo en datos y tecnologías para mejorar y enriquecer la calidad de los datos para mejorar los resultados, ahorrar dinero y tomar mejores decisiones comerciales. Pero los números pueden engañar.
Cuando se les preguntó a las organizaciones sobre el cambio en la inversión en soluciones de datos e inteligencia artificial en comparación con 2019, el 31% de las organizaciones dijeron que su inversión había aumentado en más del 50%. Otro 11% indicó un aumento del 25% -50%, y el 30% dijo que su inversión fue de hasta el 25%. Solo el 26% declaró que no hubo cambios. Desafortunadamente, profundizar en los números mostró que la mayor parte del crecimiento de la inversión fue en contra de inversiones anteriores relativamente insignificantes.
Algunas formas de mejorar la calidad de los datos incluyen:
Aproveche las métricas. Una de las formas fundamentales de mejorar la calidad de los datos es medir la calidad de los datos a lo largo del tiempo. Esto incluye, pero no se limita a, determinar entradas de datos incompletas o redundantes, datos con formato deficiente, datos no coincidentes y otras métricas de calidad.
Involucre a toda su organización. Como se mencionó, es responsabilidad de todos administrar el proceso de datos. Desde la entrada manual de información hasta el formato uniforme y el análisis de datos, todos los departamentos y empleados deben estar en la misma página.
Supervise y gestione los pasos en falso. Habrá errores en la recopilación y distribución de datos. Cuando se produce un error, se debe poner en primer plano y corregirlo. El origen del error también debe identificarse y corregirse para mejorar el uso de los datos en el futuro.
Crea coherencia. Todos los pasos del proceso de recopilación, entrada, almacenamiento, extracción, análisis e implementación deben ser coherentes en toda la organización. Estos procesos bien documentados ayudan a evitar muchos problemas de calidad de los datos.
Asóciese con líderes. La mayoría de las instituciones financieras no están equipadas para unir fuentes de datos dispares, y mucho menos para realizar los pasos analíticos necesarios para permitir una excelente experiencia al cliente. Los bancos y las uniones de crédito de todos los tamaños deberían considerar la posibilidad de asociarse con terceros que se especializan en la creación de bases de datos limpias y la creación de información procesable.
Si su organización está estructurada en torno a datos buenos, precisos y consistentes, tendrá la capacidad de responder a los desafíos y oportunidades del mercado en un instante. Esto proporcionará un nivel de experiencia del cliente que diferencia a su organización en el mercado y genera beneficios financieros y de reputación que otras organizaciones no ofrecen.
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