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
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.
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.
