Desde hace décadas las entidades financieras han querido segmentar a los clientes y ofrecerles servicios financieros específicos. Los equipos de Customer Relationship Management (CRM), Customer Experience Management (CXM) Digital Sales (DS), etc. han diseñado y desarrollado aplicaciones para disponer de una cantidad ingente de información para intentar realizar esa personalización, pero el resultado final siendo que entre del 80-95% de los clientes reciben los mismos mensajes, la misma publicidad y los mismos productos de las entidades financieras. No hay prácticamente una relación biunívoca entre el cliente y la entidad.
Ahora gracias a la inteligencia artificial (IA) y las nuevas herramientas disponibles se abre la posibilidad de que dicha personalización sea una realidad y se produzca realmente una transformación en la gestión los clientes en las entidades financieras.
Para ello una de las palancas esenciales en esta estrategia es que las entidades financieras utilicen sus aplicaciones bancarias móviles, el móvil es la clave, para realizar esa transformación. La tecnología permite a día de hoy dar un giro de 360 grados en el diseño y desarrollo de dichas aplicaciones para ofrecer al cliente experiencias personalizadas. Hasta la fecha las personalizaciones se han limitado al diseño, uso de funcionalidades habituales y algún detalle adicional, pero son múltiples y variadas las ofertas que les pueden hacer a los clientes con las capacidades que hoy están disponibles llegando al extremo de que las aplicaciones que podrían usar dos clientes del mismo banco prácticamente ni se parecieran. Enumeraremos algunas de ellas:
Recomendaciones de productos financieros: Gracias a la IA, las aplicaciones pueden analizar el comportamiento del usuario, sus transacciones y sus preferencias financieras para ofrecer recomendaciones de productos financieros altamente personalizados. Por ejemplo, si un usuario ahorra regularmente, la aplicación podría sugerir productos de ahorro con tasas de interés competitivas.
Contenido Personalizado basado en el análisis transaccional: La IA puede adaptar el contenido de la aplicación a los intereses y necesidades del usuario, examinando el historial de transacciones de un cliente para comprender sus patrones de gasto y ahorro, uso, hábitos, etc. Por ejemplo, si un cliente está interesado en la inversión, la aplicación puede mostrar noticias financieras relevantes y oportunidades de inversión relacionadas con sus objetivos. En el caso de que un cliente haya estado investigando sobre préstamos para vivienda, la aplicación puede ofrecer artículos sobre hipotecas y guías sobre cómo ahorrar para la compra de una vivienda, información sobre los tipos de interés, etc.
Segmentación de Clientes: La IA agrupa a los usuarios en segmentos basados en su comportamiento financiero. Por ejemplo, se pueden crear grupos de "ahorradores", "inversionistas" o "viajeros frecuentes". Luego, la aplicación puede personalizar el contenido para cada grupo, como sugerencias de productos financieros específicos. Los bancos podrían crear grupos de clientes similar a lo que hacen muchos RRSS y promover el intercambio de ideas y experiencias por parte de los clientes en dichos grupos.
Personalización de Noticias y Actualizaciones: Si un usuario está interesado en el mercado de valores, la IA puede personalizar la sección de noticias de la aplicación para mostrar titulares financieros, actualizaciones del mercado de mayor relevancia, y análisis de compañías.
Análisis de Comportamiento de Navegación: La IA también puede rastrear cómo los usuarios interactúan con la aplicación. Si un cliente muestra interés en consultar regularmente su saldo de cuentas de ahorro, la aplicación puede destacar esta información en la pantalla de inicio y proporcionar actualizaciones más frecuentes sobre esa cuenta.
Alertas Personalizadas: Las aplicaciones pueden utilizar la IA para generar alertas personalizadas. Por ejemplo, si un usuario ha excedido su presupuesto mensual en una categoría específica, la aplicación puede enviar una alerta y ofrecer consejos para controlar el gasto, recordarle funcionalidades habituales e incluso podría llegar a proponer realizar pagos periódicos limitan el usuario a firmar la operación.
Segmentación de Clientes: La IA puede ayudar a segmentar a los clientes en grupos basados en su comportamiento y necesidades financieras. Esto permite a los bancos ofrecer campañas de marketing altamente dirigidas y personalizadas.
Mejora Continua de la Experiencia del Usuario: La IA puede analizar cómo los usuarios interactúan con la aplicación y utilizar esta información para mejorar continuamente la experiencia del usuario. Esto incluye la optimización de la interfaz de usuario y la simplificación de procesos, eliminación de funcionalidades, .
La personalización de servicios financieros mejorará la relaciones entre la entidad financiera y el cliente en muchos aspectos:
Relevancia: La personalización garantiza que el contenido entregado a los usuarios sea relevante para sus necesidades y objetivos financieros, lo que mejora su experiencia general.
Compromiso del Usuario: Los usuarios son más propensos a interactuar con la aplicación cuando reciben contenido que les interesa, lo que aumenta su compromiso con la plataforma.
Educación Financiera: La personalización puede ayudar a educar a los usuarios sobre temas financieros específicos, lo que contribuye a tomar decisiones más informadas.
Fidelización de Clientes: Al ofrecer contenido que responde a las necesidades individuales de los clientes, los bancos pueden fortalecer la lealtad del cliente y aumentar la retención.
Mejora de Resultados Financieros: La personalización puede influir en las decisiones financieras de los usuarios, como el ahorro y la inversión, lo que puede conducir a un mejor bienestar financiero.
La personalización de contenido es una estrategia poderosa para mejorar la experiencia del cliente en aplicaciones bancarias móviles, ya que permite a los usuarios obtener información y servicios financieros que se ajustan a sus circunstancias y objetivos únicos. La IA va a desempeñar un papel fundamental en la entrega de esta experiencia personalizada.
La personalización a través de la IA tendrá un impacto significativo en la experiencia del cliente en las aplicaciones bancarias móviles:
Mayor Satisfacción del Cliente: Cuando los usuarios sienten que la aplicación comprende sus necesidades y les ofrece soluciones relevantes, están más satisfechos y comprometidos con el banco.
Fidelización de Clientes: La personalización puede fortalecer la relación entre el cliente y el banco, lo que conduce a una mayor retención y fidelización de clientes a largo plazo.
Aumento de la Participación: Los usuarios son más propensos a interactuar con la aplicación de manera regular si reciben información y ofertas personalizadas, lo que aumenta la participación y el uso de los servicios bancarios.
Mejora en las Decisiones Financieras: Las recomendaciones personalizadas pueden ayudar a los usuarios a tomar decisiones financieras más informadas y acertadas, lo que mejora su bienestar financiero.
La personalización precisa, la detección de fraudes, la asistencia en tiempo real y las recomendaciones inteligentes están elevando la experiencia del cliente a niveles inimaginables. La IA no solo va a hacer que las aplicaciones sean más convenientes, sino que también empoderará a los usuarios con información financiera relevante. Esto no solo mejorará la satisfacción del cliente, sino que también moldeará el comportamiento financiero de las personas, allanando el camino hacia un futuro en el que la gestión financiera sea más accesible, eficiente y personal que nunca.
Los bancos tienen que continuar reforzando y estableciendo relaciones sólidas con los clientes y el uso de la IA puede contribuir positivamente a dichos objetivos. El entorno es cada vez más agresivo y con los nuevos competidores que llegan con el pie en el acelerador y no tienen miedo a las curvas que se puedan presentar en la carretera.
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