Los bancos llevan años apuntando a sus clientes, pero la mayoría no ha podido ir más allá de la segmentación básica. Un pequeño porcentaje ha ampliado la hiperpersonalización impulsada por la IA. El resto todavía agrupa a los clientes por datos demográficos amplios, cartera de productos o etapa de vida, aunque el 74% de los consumidores quiere una banca más personalizada y el 66% se siente cómodo usando los datos de su banco.
Los bancos han invertido mucho en plataformas de datos y análisis, pero los sistemas aislados, las prioridades en competencia entre líneas de negocios y las preocupaciones sobre el cumplimiento empujan a la mayoría de las organizaciones hacia una segmentación amplia y segura en lugar de una verdadera personalización 1:1.
En pocas palabras: Los bancos ahora tienen permiso de los datos y del consumidor para la personalización. Lo que falta es una arquitectura que conecte información procesable entre productos, canales, precios y cumplimiento.
Necesito saber:
- La división es un síntoma, no una técnica. La mayoría de los bancos están estancados en categorías amplias porque sus datos, su toma de decisiones y sus modelos operativos no están diseñados para tomar decisiones en tiempo real a nivel de cliente.
- La arquitectura es la barrera. La personalización 1:1 requiere datos compartidos y seguros y una pila de activación y una capa de participación en tiempo real, con consentimiento integrado desde el principio.
- Las relaciones son el cuadro de mando. 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 integración de productos, no solo los clics a nivel de campaña.
Por qué la segmentación se ha convertido en la opción predeterminada
Los bancos tienen los datos, pero la mayoría no los utiliza de manera efectiva. Una encuesta de IDC patrocinada por SAS encontró que el 54% de los bancos norteamericanos dicen que sus bases de datos no están centralizadas ni suficientemente optimizadas para soportar la IA, y el 30% de la infraestructura de datos de los bancos aún se encuentra en la fase cerrada.
«La mayoría de los bancos siguen anclados en una segmentación amplia porque los conocimientos aún no están integrados en la toma de decisiones a escala», dijo Nikhil Lele, líder de consultoría bancaria y de mercados de capital de EY. «La mayoría de las organizaciones 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 en préstamos, depósitos y tarjetas, cada línea de negocio puede crear su propia visión del cliente. Esta fragmentación dificulta la coordinación de una única oferta personalizada entre productos.
«Los datos aislados y las prioridades competitivas dentro de las líneas de negocios pueden mantener a un banco atrapado en una segmentación amplia en lugar de un enfoque de marketing más personalizado y basado en datos», dice Adam Neiberg, gerente de banca global de la empresa de análisis de datos SAS. Marcas financieras. «Para un banco, los productos más rentables pueden no ser los que el cliente necesita inmediatamente. El banco puede promover 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 pequeñas instituciones:
- Meseta del éxito: Las primeras victorias divisionales crean una zona de confort que frena una mayor innovación.
- Brecha de conciencia: Muchos líderes bancarios no son conscientes de que existen plataformas de personalización 1:1 y que son accesibles sin mayor complejidad ni presupuesto.
- Fricción estructural: Los núcleos heredados, los silos de datos entre líneas de productos 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 seguro y estructurado», afirmó Mehdi Heidari, director global de gestión de productos de la empresa de tecnología de seguridad Giesecke+Devrient. Marcas financieras. Los bancos necesitan que los datos se muevan de forma segura entre sistemas, cumpliendo al mismo tiempo con estrictos requisitos normativos y de privacidad y con un control claro sobre dónde residen.
«Por lo tanto, se trata menos de una única tecnología innovadora y más de orquestación en términos de cómo el cifrado, la tokenización, el intercambio seguro de datos y los controles residentes trabajan juntos para crear una infraestructura confiable», dijo Heidari. «Cuando esa infraestructura es buena, la personalización se puede superponer con confianza».
Con un movimiento de datos seguro, los bancos necesitan sistemas para actuar en consecuencia
«Para ofrecer una personalización 1:1 a escala, los bancos deben ir más allá de los lagos de datos y crear una pila de activación en tiempo real», afirmó Pulusani. «No se trata sólo de tener los datos; se trata de la infraestructura que permite a un banco actuar sobre ellos en el milisegundo entre que un cliente abre una aplicación y mira una pantalla».
Pulusani describe cuatro elementos esenciales:
- Una capa de activación de datos automatizada que recibe datos de comportamiento a nivel de transacción.
- Un motor de toma de decisiones en tiempo real que convierte los datos en ofertas únicas.
- Orquestación de contenido dinámico para ofrecer consistentemente esas ofertas en 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.
El precio es parte de esa orquestación. Los bancos que quieran personalizar las tasas de depósito, las ofertas de préstamos o las tarjetas de crédito a nivel individual necesitan motores de fijación de precios que se coordinen a nivel de toma de decisiones, apliquen reglas de riesgo y cumplimiento y respondan en tiempo real. La mayoría todavía tiene precios por producto y nivel, no por cliente.
El objetivo es permitir que los sistemas centrales hagan lo que mejor saben hacer y permitir que una capa de participación separada se encargue de la personalización en tiempo real.
Integrar el cumplimiento en el sistema
El cumplimiento es una de las mayores causas de impagos bancarios en todos los ámbitos. Un equipo de cumplimiento puede revisar y aprobar varias ofertas de varios grupos de clientes; Cuando la personalización genera miles de combinaciones de ofertas, ese proceso manual falla. Los bancos están generando consenso sobre la lógica de las decisiones de escalamiento de personalización, por lo que esto no es un obstáculo.
Ideas clave: «El consentimiento no puede ser una ocurrencia tardía. Debe incorporarse desde el momento en que se reciben los datos hasta que se consumen y finalmente se limpian», afirma Heidari.
El enfoque de Heidari se centra en fomentar el 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 descartan, todo dentro de un entorno certificado que cumple con los estándares de privacidad y de la industria.
Pulusani dice que la personalización en tiempo real no debería eliminar la vigilancia humana. El juicio humano puede medirse mediante la tecnología. En lugar de revisar cada mensaje, los bancos definen las reglas desde el principio y dejan que el motor recopile ofertas a partir de elementos preaprobados, como titulares conformes, divulgaciones legales e imágenes alineadas con la marca. Un manual de control de calidad compara las muestras con los estándares de cumplimiento y la gestión central de políticas ayuda a mantener las ofertas y el tono consistentes en dispositivos móviles, cajeros automáticos y sucursales.
pasar el piloto
Los pilotos de personalización son comunes, pero ampliarlos es donde la mayoría de los bancos se estancan. Los datos de IDC y el AI Impact Report muestran que solo el 4% de los bancos en América del Norte han alcanzado un entorno de datos optimizado y que los esfuerzos que generan retorno de la inversión en una línea de productos o canal rara vez se traducen en una experiencia de cliente unificada.
«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», dijo Lele. «Al mismo tiempo, el 60% de los consumidores ya aprueba el intercambio de datos y más de un tercio utiliza la IA en la vida cotidiana, lo que pone de relieve una brecha cada vez mayor entre aquello para lo que los consumidores están preparados y lo que los bancos pueden escalar de manera confiable en todos los productos y canales».
Información clave: Las medidas deben cambiarse con la técnica. Lele señala que la verdadera prueba de la personalización es si fortalece la confianza del cliente y convierte al banco en un socio financiero principal. Por lo tanto, los bancos deberían centrarse en la retención a lo largo del tiempo, la participación en la billetera, la frecuencia de participación y la integración de productos, no solo en las métricas a nivel de campaña.
«Los esfuerzos de IA vinculados a mejorar la experiencia del cliente generan un mayor retorno de la inversión que las iniciativas de IA desarrolladas para reducir costos», dijo Nyberg. «Esto refuerza por qué los bancos deberían medir la personalización en función de su impacto en la CX (adquisición, compromiso, lealtad), no solo en la eficiencia. Si la personalización 1:1 no muestra ganancias claras y sostenibles tanto en los ingresos como en los KPI, es hora de ajustar la campaña».
