Data Analytics: El desafío estratégico de las “Fintech”
Las empresas de tecnología financiera tienen una ventaja competitiva respecto de las entidades tradicionales: toda la interacción con sus clientes y potenciales clientes es digital. Sin embargo, se requiere un proceso analítico robusto y creativo que aporte real valor al negocio.
Por
Ana Hidalgo, Customer Advisory Manager – SAS Argentina
Juan Lipera, Co Fundador Facts – Data Insight Lab
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Las fintech -sobre todo las del mercado minorista como los bancos digitales y las billeteras virtuales- se relacionan con sus clientes de forma ciento por ciento digital, consolidando datos y metadatos desde el inicio del ciclo de vida, o antes. A diferencia de la banca tradicional, no necesitan migrar a canales digitales; sus clientes consideran natural la interacción a través de push mails, in app messages o redes sociales.
Otra ventaja es la posibilidad de combinar datos demográficos, históricos y transaccionales –slow data– con información contextual en tiempo real –fast data-, permitiendo una experiencia verdaderamente personalizada. Pueden, por ejemplo, activar como primera opción en la app la compra de dólares en un rango de fechas a los clientes que realicen esta operación al inicio de cada mes. En otras palabras, pueden microsegmentar audiencias en canales propios o en la integración con los principales medios de publicidad digital.
Sin embargo, la capacidad de personalización y conocimiento del cliente depende de que implementen un proceso analítico robusto, ágil y orientado al negocio; de la forma más automatizada posible, monitoreando continuamente los resultados para alcanzar una madurez analítica que permita obtener real valor de los datos. Requiere orquestar customer journeys digitales automatizados -aprovechando la capacidad de microsegmentación del proceso analítico- que tengan por objetivo minimizar la cantidad de comunicaciones, maximizar la relevancia de éstas y, como resultado, aumentar considerablemente la conversión.
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Los clientes no bancarizados, en la mira de la creatividad del Data Analytics
Las personas que carecen de historial crediticio y bancarización son una preocupación y un desafío importante para las fintech y, a su vez, un disparador de oportunidades para metodologías no convencionales de tratamiento de datos.
Este segmento requiere creatividad y trabajo con datos no estructurados. Por ejemplo, el uso de algoritmos de evaluación crediticia que contemplen faltas de ortografía o la velocidad con la que el usuario completa la solicitud digital.