Los bancos llevan años apuntando a sus clientes, pero la mayoría nunca ha ido más allá de la segmentación básica. Un pequeño porcentaje ha aumentado la hiperpersonalización impulsada por la IA. Otros continúan agrupando a los clientes por datos demográficos amplios, propiedad del producto o etapas de la vida, aunque el 74% de los consumidores quiere una banca más personalizada y el 66% se siente cómodo con que su banco utilice datos para la entrega.
Los bancos han invertido mucho en plataformas de datos y análisis, pero los sistemas dispares, las prioridades que compiten entre líneas de negocio y las preocupaciones sobre el cumplimiento están empujando a la mayoría de las instituciones hacia segmentos más amplios y seguros en lugar de una verdadera personalización 1:1.
Conclusión: Los bancos ahora tienen tanto los datos como el permiso del consumidor para la personalización. Lo que falta es una arquitectura que conecte el conocimiento con la acción en todos los productos, canales, precios y cumplimiento.
Necesito saber:
- La segmentación es un síntoma, no una estrategia. La mayoría de los bancos están atrapados en segmentos amplios porque sus datos, su toma de decisiones y sus modelos operativos no están diseñados para la toma de decisiones a nivel de cliente en tiempo real.
- La arquitectura es un cuello de botella. La personalización 1:1 necesita datos compartidos y seguros, además de una pila de activación en tiempo real y una capa de participación, con cumplimiento integrado desde el principio.
- Las relaciones son el resultado. Realice un seguimiento de la personalización a través de su impacto en la retención, la participación en la billetera, la frecuencia de participación y la consolidación de productos, no solo los clics a nivel de campaña.
Por qué la segmentación se ha convertido en la opción predeterminada
Los bancos tienen datos, pero la mayoría no los utiliza de manera eficaz. Un estudio de IDC patrocinado por SAS encontró que el 54% de los bancos norteamericanos dicen que su base de datos no está centralizada ni suficientemente optimizada para admitir la IA, y el 30% de las infraestructuras de datos bancarios todavía se encuentran en la etapa aislada.
«La mayoría de los bancos siguen anclados en una segmentación amplia porque el conocimiento aún no está integrado en cómo se toman las decisiones a escala», dice Nikhil Lele, líder de consultoría bancaria y de mercados de capital de EY. «La mayoría de las instituciones todavía operan en torno a productos, canales y silos organizacionales heredados, lo que naturalmente conduce a una segmentación amplia y estática».
Cuando los datos residen en sistemas separados de crédito, depósito y tarjeta, cada línea de negocio puede eventualmente construir su propia visión de los clientes. Esta fragmentación dificulta la coordinación de una oferta personalizada entre productos.
«Los datos en capas y las prioridades en competencia entre líneas de negocios pueden dejar a un banco atrapado en una segmentación amplia en lugar de adoptar un enfoque de marketing más personalizado y basado en datos», dijo Adam Neiberg, gerente de banca global de SAS, una empresa de análisis de datos. Una marca financiera. «Para un banco, los productos más rentables no son necesariamente aquellos que el cliente necesita inmediatamente. El banco puede promocionar un producto de depósito o una tarjeta de crédito, en lugar de una cuenta de ahorro».
Preetha Pulusani, directora ejecutiva de DeepTarget, una empresa de marketing digital que presta servicios a bancos, ve tres barreras que frenan a las instituciones más pequeñas:
- Meseta del éxito: Los primeros avances en la segmentación crean una zona de confort que frena una mayor innovación.
- brecha en la conciencia: Muchos líderes bancarios desconocen que existen plataformas de personalización 1:1 y que están a su disposición sin mucha complejidad ni presupuesto.
- Fricción estructural: Los núcleos heredados, los silos de datos entre las líneas de producción y el ancho de banda limitado del personal mantienen la ejecución en tiempo real detrás de las operaciones diarias.
Cómo debería ser la infraestructura
La mayoría de los bancos han invertido en plataformas de análisis y datos durante la última década. Estas herramientas son útiles para comprender lo que ya sucedió, pero no pueden impulsar la personalización por sí solas. La pieza que falta es una arquitectura que conecte datos estructurados y seguros con acciones en tiempo real.
«La base es el intercambio de datos estructurado y seguro», afirmó Mehdi Heidari, director global de gestión de productos de Giesecke+Devrient, una empresa de tecnología de seguridad. Una marca financiera. Los bancos necesitan que los datos se muevan de forma segura entre sistemas y al mismo tiempo cumplan con estrictos requisitos regulatorios y de privacidad y mantengan controles claros sobre dónde residen.
«Por lo tanto, se trata menos de una sola tecnología y más de orquestación en términos de cómo el cifrado, la tokenización, el intercambio seguro de datos y los controles de residencia trabajan juntos para crear una infraestructura confiable», dice Heidari. «Cuando esa infraestructura está en buen estado, la personalización puede ocupar un lugar destacado con confianza».
Dado que los datos se mueven de forma segura, los bancos necesitan sistemas que actúen en consecuencia.
«Para ofrecer una personalización 1:1 a escala, los bancos deben ir más allá del lago de datos y crear una pila de activación en tiempo real», afirma Pulusani. «No se trata sólo de tener los datos; se trata de la infraestructura que permite al banco actuar sobre ellos en los milisegundos entre abrir una aplicación y mirar una pantalla».
Pulusani describe cuatro componentes esenciales:
- Una capa de datos de activación automática que ingresa datos de comportamiento a nivel de transacción.
- Un motor de toma de decisiones en tiempo real que convierte los datos en ofertas individualizadas.
- Orquestación de contenido dinámico para ofrecer consistentemente esas ofertas en todos los canales, como dispositivos móviles, correo electrónico y cajeros automáticos.
- Análisis de circuito cerrado que vinculan cada interacción con los ingresos para que los bancos puedan demostrar el retorno de la inversión de los esfuerzos 1:1.
Los precios son parte de esa orquestación. Los bancos que buscan personalizar las tasas de depósito, las ofertas de préstamos o las tarjetas de crédito a nivel individual necesitan mecanismos de fijación de precios que se coordinen con el nivel de decisión, apliquen reglas de riesgo y cumplimiento y respondan en tiempo real. La mayoría sigue fijando el precio por producto y nivel, no por cliente.
El objetivo es permitir que los sistemas centrales hagan lo que mejor saben hacer y una capa separada de participación para abordar la personalización en tiempo real.
Integrar el cumplimiento en el sistema
El cumplimiento es una de las principales razones por las que los bancos no utilizan segmentos amplios. El equipo de cumplimiento puede revisar y aprobar varias ofertas de varios grupos de clientes; cuando la personalización crea miles de combinaciones de ofertas, ese proceso manual falla. Los bancos que escalan la personalización incorporan el cumplimiento en la lógica de decisión desde el principio, para que no se convierta en un cuello de botella.
Información clave: «El cumplimiento no puede ser una ocurrencia tardía. Debe incorporarse desde el momento en que se reciben los datos hasta el momento en que se consumen y finalmente se eliminan», afirma Heidari.
El enfoque de Heidari se centra en generar cumplimiento en todo el ciclo de vida de los datos, desde cómo se reciben los datos a través de canales seguros dedicados hasta cómo se cifran, almacenan y, en última instancia, se eliminan, todo en entornos certificados que cumplen con los estándares de privacidad y de la industria.
Pulusani dice que la personalización en tiempo real no debería eliminar la supervisión humana. El razonamiento humano se puede ampliar a través de la tecnología. En lugar de revisar cada mensaje, los bancos predefinen reglas y dejan que el motor recopile ofertas a partir de componentes preaprobados, como encabezados conformes, divulgaciones legales e imágenes alineadas con la marca. Un manual de control de calidad verifica los patrones con respecto a los estándares de cumplimiento, y la gestión de políticas centralizada ayuda a mantener las ofertas y el tono consistentes en dispositivos móviles, cajeros automáticos y sucursales.
Pasa por el piloto
Los pilotos de personalización son comunes, pero la mayoría de los bancos tardan en implementarlos. El Informe de impacto de datos e inteligencia artificial de IDC muestra que solo el 4% de los bancos norteamericanos han logrado un entorno de datos optimizado, y los esfuerzos que generan retorno de la inversión en una línea de productos o canal rara vez se traducen en una experiencia única para el cliente.
«A medida que los bancos intentan llevar la personalización de pilotos aislados a una ejecución a nivel empresarial, a menudo se topan con limitaciones estructurales en lugar de una falta de preparación del consumidor», dice Lele. «Al mismo tiempo, el 60% de los consumidores ya aprueba el intercambio de datos y más de un tercio utiliza la inteligencia artificial en su vida diaria, lo que pone de relieve la brecha cada vez mayor entre aquello para lo que los clientes están preparados y lo que los bancos pueden ampliar con confianza a través de productos y canales».
Información clave: La medición debe cambiar con la estrategia. Lele señala que la verdadera prueba de la personalización es si fortalece la confianza de los clientes y convierte al banco en un socio financiero principal. Por lo tanto, los bancos deberían centrarse en la retención, la participación en la billetera, la frecuencia de la participación y la consolidación de productos a lo largo del tiempo, no solo en las métricas a nivel de campaña.
«Los esfuerzos de IA relacionados con la mejora de la experiencia del cliente generan un retorno de la inversión más alto que las iniciativas de IA desarrolladas para reducir costos», afirma Neiberg. «Esto refuerza por qué los bancos deberían medir la personalización en función de su impacto en la CX (mejora, compromiso, lealtad), no solo en la eficacia. Si la personalización 1:1 no muestra ganancias claras y sostenibles en ingresos y KPI, es hora de ajustar la campaña».
