Por Tim Broadhurst, asesor sénior en FICO
Se requiere un nuevo enfoque para la segmentación de clientes y la toma de decisiones personalizadas: descubra los tres elementos fundamentales que hacen posible alcanzar la madurez en personalización
Durante años, la conversación en torno a la personalización en los servicios financieros ha estado dominada por dos temas conocidos: ofrecer la propuesta adecuada al cliente adecuado y hacerlo lo bastante eficiente como para justificar la inversión. Estos son objetivos valiosos, pero, fundamentalmente, subestiman tanto la oportunidad comercial como la amenaza competitiva que están redefiniendo la industria en este momento.
La pregunta para los líderes de servicios financieros responsables del crecimiento y la retención de clientes ya no es “¿Cómo podemos personalizar mejor?”, sino “¿Cómo podemos crear una lealtad que se fortalezca con el tiempo?”. Se trata de problemas muy diferentes que exigen respuestas muy distintas.
Errores que pueden costar hasta USD $4 billones
Comencemos por la magnitud del problema. Una mala experiencia de cliente pone en riesgo cada año casi USD $4 billones en gasto de los consumidores a nivel mundial, y la banca no es una excepción. Los clientes ahora buscan en sus relaciones financieras las mismas buenas experiencias que han obtenido en otros ámbitos. Pero hay un matiz que muchos líderes pasan por alto: la retención rara vez se derrumba debido a un sólo error catastrófico. Se deteriora gradualmente debido a la acumulación de miles de pequeñas interacciones ordinarias a lo largo del tiempo.
Pensemos en cómo se ve esto en la práctica. Un cliente solicita en línea una preaprobación para una hipoteca. El sistema del banco lo clasifica como de “bajo nivel de interacción” porque no ha utilizado la aplicación móvil en tres meses, sin considerar que ha acudido dos veces a una sucursal y ha llamado al centro de atención telefónica. La comunicación de seguimiento entra en una campaña masiva y genérica. Tres días después, un competidor le envía una oferta personalizada y proactiva, con el nombre de un gerente y un enlace para solicitar una llamada, ya que sus datos de banca abierta detectaron la misma señal de intención. Esto no es una falla tecnológica. Es una falla de datos y de toma de decisiones. Y está ocurriendo miles de veces al día en toda la industria.
La otra cara de la moneda representa una oportunidad igualmente convincente. Los líderes en personalización tuvieron un 48% más de probabilidades de superar sus objetivos de ingresos. Esto demuestra que quienes pueden ofrecer relevancia hasta el nivel individual cuentan con una ventaja en el crecimiento impulsado por el cliente.
El modelo de segmentación podría estar jugando en contra
La segmentación tradicional no estaba equivocada; era la herramienta adecuada para su época. Cuando las interacciones se realizaban principalmente en las sucursales, cuando los datos eran limitados y cuando cambiar de institución requería un proceso de 30 días y un viaje a la sucursal, agrupar a los clientes en conjuntos manejables era un enfoque razonable a escala.
Sin embargo, dentro de cualquier segmento existen actualmente clientes con comportamientos, contextos, situaciones financieras e intenciones radicalmente diferentes. El resultado son fallas acumulativas que tienen consecuencias directas sobre los ingresos.
En primer lugar, los segmentos suelen ser demasiado amplios. Los clientes reciben ofertas que no reflejan su realidad y sienten que su banco no los conoce, lo que acelera silenciosamente la pérdida de interacción.
En segundo, los modelos basados en segmentos son estáticos. Para cuando se haya ejecutado la actualización trimestral del modelo y se haya creado e implementado una campaña, la situación del cliente ya habrá cambiado. La siguiente mejor acción identificada ya es obsoleta. El modelo es reactivo en lugar de predictivo. Las organizaciones responden al comportamiento después de que ocurre, en lugar de anticiparlo e intervenir antes de que sea demasiado tarde.
Consideremos el segmento de clientes “prósperos” de un banco típico. Bajo esa misma etiqueta puede haber un profesional que acaba de divorciarse y está regenerando sus finanzas, el propietario de una pequeña empresa con flujos de efectivo volátiles, una pareja con dos ingresos que está ahorrando para comprar su primera casa y un jubilado que administra el retiro gradual de su patrimonio acumulado. Misma etiqueta de segmento, pero necesidades, contextos y siguientes acciones completamente diferentes. La etiqueta no sólo deja de captar esos matices, sino que también impide activamente actuar en función de ellos.
Personalización verdadera: una estrategia comercial, no sólo un detalle de la experiencia de cliente
El cambio que distingue a los líderes de los demás consiste en pasar de 50 segmentos amplios a 50,000 perfiles individuales de clientes, o a la cantidad que requiera el tamaño de su base de clientes. Cada interacción se define por lo que se sabe sobre esa persona específica en ese momento específico.
Esto no significa crear 50,000 modelos independientes ni redactar 50,000 conjuntos de reglas diferentes. Significa desarrollar un sistema lo bastante sofisticado para tomar decisiones a nivel individual a escala, de manera automática, en tiempo real y con una mejora continua. Y aquí está la perspectiva comercial: cuando las acciones se vuelven más relevantes, aumenta la interacción. Cuando aumenta la interacción, aumenta la contratación de productos. Cuando aumenta la contratación de productos, aumenta el valor vitalicio. La relevancia es una estrategia de crecimiento, no sólo un detalle de la experiencia de cliente.
Este nivel de hiperpersonalización todavía está fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones. En una encuesta informal reciente realizada durante nuestra conferencia FICO World, el 43% de los participantes calificó la capacidad de su organización para ofrecer una experiencia verdaderamente personalizada a los clientes como “sólo básica: cierta segmentación, pero personalización limitada”.
Al preguntarles sobre los obstáculos que enfrentan para crear experiencias de cliente superiores, el 74% respondió “silos de datos”, mientras que “sistemas heredados” no se quedó muy atrás con el 68%.
Lo más sorprendente de estos resultados es que indican qué tan comunes son estos desafíos y, por consiguiente, dónde se pueden encontrar oportunidades.
Los tres elementos fundamentales que hacen posible alcanzar la madurez en personalización
La capacidad de finalmente lograr, en la práctica, una toma de decisiones a nivel de cliente y ACTUAR sobre ella de manera confiable depende de las capacidades interconectadas que trabajan en conjunto para ofrecer:
Perfiles dinámicos de clientes
La mayoría de los perfiles de clientes son fotografías estáticas que se actualizan durante la noche mediante un proceso por lotes. Representan dónde estaba el cliente, no dónde está actualmente. En un mundo donde la intención del cliente puede cambiar en cuestión de horas, ese desfase es crítico. Un perfil realmente dinámico es una visión viva del cliente que evoluciona con cada interacción y sintetiza simultáneamente los datos de CRM, los datos transaccionales, el comportamiento digital y las interacciones con los servicios.
Pensemos en un cliente que reduce el monto de su domiciliación, deja de iniciar sesión en la aplicación móvil y presenta una queja durante la misma semana. De manera individual, cada acción podría parecer aislada. En conjunto, representan una clara señal temprana de abandono. Un perfil estático no lo detectaría. Un perfil dinámico lo identifica en tiempo real y activa una intervención antes de que el cliente tome la decisión de marcharse.
Un motor de decisiones que arbitra, no sólo recomienda
El motor de decisiones evalúa cientos de señales simultáneamente, entre ellas la propensión al abandono, el valor vitalicio, las quejas recientes, las señales de estrés financiero y la intención de contratar productos. Lo más importante es que actúa como mediador entre las distintas acciones posibles para identificar la mejor acción única.
Imaginemos a un cliente que acaba de ser identificado como de alto riesgo de abandono. En el modelo tradicional, el equipo de marketing podría seguir enviándole una campaña de venta cruzada porque cumple con los criterios de elegibilidad para un nuevo producto. Pero la acción correcta no es realizar una venta cruzada, sino reconocer que la relación con ese cliente está en riesgo y presentarle una oferta proactiva de retención, algo que demuestre que la institución lo entiende como persona y valora su relación.
Sin esa capacidad de arbitraje, las diferentes áreas del negocio envían mensajes que compiten entre sí. Esa inconsistencia erosiona precisamente la confianza que se intenta lograr.
Ciclos de aprendizaje continuo
Esto es lo que distingue una toma de decisiones verdaderamente inteligente de un sistema sofisticado basado en reglas. Cada resultado retroalimenta al sistema. ¿La oferta de retención logró que el cliente permaneciera? ¿El proceso de incorporación personalizado condujo a la contratación de un segundo producto? ¿La intervención temprana ante el riesgo de abandono logró revertir la disminución en la interacción? Esa señal se utiliza para perfeccionar continuamente el modelo a nivel de cada cliente individual, y no de manera agregada mediante una actualización trimestral.
El sistema mejora progresivamente su capacidad para saber qué retiene a los clientes en un mercado específico y en este preciso momento. Identifica qué intervenciones funcionan para cuáles perfiles de clientes. Aprende cuándo los clientes son más receptivos a interactuar. Además, detecta nuevos patrones de abandono a medida que surgen, adaptándose en consecuencia, sin esperar a que una persona detecte la tendencia. Así es como el motor de lealtad se fortalece y genera beneficios acumulativos con el tiempo.
Cómo se percibe la toma de decisiones permanente en todos los puntos de contacto
Saber qué hacer es una cosa, pero ofrecerlo de manera consistente, a escala y en toda la organización es el verdadero desafío. La arquitectura que hace esto posible tiene tres capas.
En el lado de los datos, la información de los clientes distribuida entre los CDP, los sistemas centrales y los canales de interacción se unifica en perfiles dinámicos. En el centro, la toma de decisiones en tiempo real actúa como capa de control, conectando esos perfiles con las siguientes mejores acciones y equilibrando el valor, riesgo y necesidades del cliente. En el lado de la ejecución, las decisiones se comunican de manera consistente a través de dispositivos móviles, web, sucursales y centros de contacto, de modo que el cliente reciba una experiencia coherente independientemente de cómo decida interactuar.
Esta toma de decisiones se manifiesta de manera diferente en cada canal, en maneras que merece la pena explicar:
- Brindar recomendaciones de productos relevantes con base en las acciones realizadas por un visitante específico en el sitio web.
- En la aplicación móvil, un cliente que acaba de realizar una transferencia importante verá algo completamente diferente que un cliente que acaba de incumplir un pago.
- En la sucursal, los asesores cuentan con recomendaciones rápidas y explicables, así como activadores de reconocimiento de lealtad, de modo que cada conversación humana esté informada por todo lo que el sistema sabe.
- En el centro de atención telefónica, la intención del cliente se evalúa antes de que comience la conversación, lo que permite orientar la resolución y optimizar las ofertas.
- En el marketing digital, la supresión de ofertas, los límites de frecuencia y la gestión de la saturación garantizan que no se bombardee a los clientes con comunicaciones que deterioren la relación en lugar de fortalecerla.
Indicadores de desempeño que importan
Para los ejecutivos que necesitan traducir esto a una conversación a nivel de consejo directivo, los indicadores de valor de las organizaciones que operan con niveles de excelencia en la toma de decisiones son significativos. McKinsey informa que los bancos que implementan motores de gestión del valor del cliente — con capacidades empresariales de toma de decisiones, datos de clientes y marketing permanente — han incrementado la interacción de los clientes entre 20 y 30 puntos porcentuales y el valor del cliente entre el 10% y el 25%.
Las tasas de aceptación de ventas cruzadas y adicionales aumentan gracias a ofertas más relevantes y oportunas. La toma de decisiones automatizada aplica políticas de forma consistente y reduce pérdidas por riesgo. Además, las comunicaciones son más precisas, lo que fortalece la confianza de los clientes y optimiza los recursos de marketing. Al mismo tiempo, las acciones en tiempo real mejoran la conversión y aceleran el tiempo de comercialización mediante una optimización continua.
Por dónde deben comenzar los líderes del crecimiento
El mensaje más importante aquí es deliberadamente sencillo: no se necesitan más datos. Necesitan actuar sobre los datos que ya tienen, en el momento en que más importan. La mayoría de las organizaciones cuentan con una gran cantidad de inteligencia sobre sus clientes que no se utiliza en tiempo real, no se sintetiza entre los diferentes silos o no se traduce en acciones a nivel individual. Ahí es donde yace la oportunidad.
El camino hacia adelante consta de tres etapas. Primero, evaluación con honestidad el nivel actual de madurez de la personalización. Segundo, identificar el caso de uso de mayor impacto y menor complejidad para comenzar, en lugar de intentar transformar todo simultáneamente. Tercero, construir, probar y aprender. Confirmar en producción antes de escalar, utilizando cada iteración para generar confianza dentro de la organización y demostrar rápidamente el valor.
Las organizaciones que se están distanciando de la competencia no son las que han resuelto todos estos problemas de una sola vez, sino aquellas que eligieron estratégicamente un punto de partida, aprendieron y ampliaron su alcance con el tiempo basándose en éxitos demostrados.
