Por Shawn Conahan, director de ingresos de Wildfire Systems
Durante décadas, las industrias bancaria y de pagos han dependido de un indicador confiable, pero cada vez más inadecuado, del comportamiento de compra de los consumidores: las etiquetas de los comerciantes en las transacciones. Entonces, cuando un cliente pasa su tarjeta para gastar $125 en una tienda minorista grande, el banco o emisor de la tarjeta solo verá Dónde y Cuántos.
Pero hicieron la vista gorda por completo. Qué.
Como muchas cosas, el contexto lo es todo. ¿El cliente compró alimentos para una semana? ¿O compraron pañales y fórmula? ¿Compraron madera y herramientas eléctricas?
Sin contexto, estas transacciones parecen iguales. Pero representan tres tipos distintos de consumidores: jefes de familia, nuevos padres y renovadores de viviendas. Sin visibilidad de lo que se compra, las instituciones financieras pasan por alto factores desencadenantes del estilo de vida, como un nuevo bebé, un matrimonio o renovaciones en el hogar, que son catalizadores clave para productos financieros altamente rentables.
Las instituciones financieras deben descubrir cómo convertir los totales agregados de transacciones en inteligencia procesable para el consumidor, pasando de observadores pasivos a asesores proactivos y basados en intenciones.
Los puntos ciegos de datos son costosos
Actualmente, los bancos se basan en supuestos amplios para determinar sus objetivos. Si un cliente usa con frecuencia su tarjeta en una tienda de mejoras para el hogar, los algoritmos de marketing pueden suponer que está interesado en una línea de crédito sobre el valor líquido de la vivienda (HELOC). Pero si ese cliente es un contratista que compra suministros para un trabajo, entonces esto es simplemente spam irrelevante.
Sin embargo, ¿qué pasaría si un banco tuviera inteligencia granular y pudiera ver que los clientes están comprando cajas de mudanza, cinta de embalaje y protectores para muebles? Esto muestra un acontecimiento de la vida: circunstancias en movimiento y cambiantes. Es posible que necesiten un seguro para inquilinos, una hipoteca o un seguro para propietarios de viviendas.
La falta de contexto obliga a los bancos a actuar de forma reactiva en lugar de proactiva. Pero el secreto es acceder a datos a nivel de SKU para comprender qué compran los clientes y poder identificar oportunidades antes de comenzar a buscar productos financieros de otros proveedores.
Promover la economía de agencia
Estos datos son cada vez más necesarios, impulsados por el rápido aumento de las compras asistidas por IA a través de chatbots y, pronto, el comercio por agentes. En un futuro próximo, los consumidores no sólo navegarán por la web; navegarán por la web. Utilizarán agentes de inteligencia artificial para encontrar productos, comparar precios y ejecutar transacciones en su nombre.
En este caso, los datos facilitan una mejor coordinación entre personas y agentes (es decir, entregar los productos que los consumidores desean al mejor precio). Sin contexto, los agentes de IA no pueden atender eficazmente a los usuarios. Ésta es la ventaja de las instituciones financieras con visión de futuro. Al aprovechar los datos granulares de las transacciones, los bancos pueden crear valor para estos agentes de IA con el tiempo.
Cuando un agente de IA inicia una tarea de compra, requiere datos contextuales para satisfacer las necesidades de un usuario específico. Si un banco puede proporcionar una capa de datos tokenizada y compatible con la privacidad, con puntos de datos que incluyan, por ejemplo, “Este usuario valora las marcas sostenibles, compra equipos de viaje de calidad y tiene dos membresías de lealtad de aerolíneas”, entonces los agentes pueden encontrar el mejor producto para ese consumidor.
Los datos granulares de compras a nivel de artículo permiten una valiosa coordinación entre el agente y el cliente. Garantiza que cuando un agente ejecuta una compra para un usuario, los métodos de pago y los comerciantes que selecciona reflejan preferencias personales clave, como sus hábitos de viaje, preferencias de marca y estado de recompensas de fidelidad.
Los bancos ya no se limitan a procesar pagos; Está haciendo activamente que los agentes de IA sean más inteligentes. Al compartir información relevante con los agentes, los bancos desempeñan un papel directo ayudándolos a tomar mejores decisiones. El resultado es una experiencia de compra similar a la de un agente que realmente cumple su promesa: las transacciones reflejan lo que los usuarios quieren, toman menos tiempo e implican menos fricciones.
Intercambio de valor: privacidad y datos de parte cero
La barrera obvia para acceder a los datos de transacciones a nivel de artículo es la privacidad del usuario. ¿Cómo puede un banco ver el “interior” de un carrito de compras sin resultar espeluznante?
La respuesta es el intercambio de valores. Salesforce dice que los consumidores están dispuestos a compartir sus datos cuando obtienen beneficios claros encuesta El 62% de los encuestados dijo que era aceptable que las empresas les enviaran ofertas personalizadas o descuentos en función de los artículos que habían comprado.
Al ofrecer a los clientes ofertas valiosas o integrar herramientas para ahorrar dinero directamente en la experiencia bancaria a cambio de visibilidad de sus compras, las instituciones financieras pueden crear un entorno explícitamente autorizado que proporcione los datos de parte cero necesarios derivados directamente del comportamiento del consumidor. De hecho, los clientes utilizan las herramientas del banco para ahorrar dinero o ganar recompensas; a cambio, la institución “participa” en la compra.
Esto crea un círculo virtuoso. Los clientes reciben ofertas más relevantes (por ejemplo, un reembolso del 10% en una cuna porque la compra aparece como un bebé recién nacido), lo que aumenta el compromiso. Una mayor participación genera datos más completos, lo que permite a los bancos perfeccionar aún más el perfil de cada cliente y ofrecer ofertas mejores y más relevantes.
Pasar de observador pasivo a asesor activo
En última instancia, las instituciones financieras que vayan más allá de la mercantilización de los pagos verán las tarjetas de crédito no como productos sino como facilitadores de ecosistemas de datos profundos. Si los bancos ya no ven las tarjetas de crédito como un método de pago tradicional, podrán comprender mejor a sus clientes, impulsando un compromiso más profundo.
Pensar de esta manera permitiría que el gerente de productos de un banco dijera: “Nos dimos cuenta de que estaba comprando materiales para la guardería. Aquí hay ofertas en un plan de ahorro para la universidad 529 y un descuento en un seguro de vida”.
Esto representa un cambio de simplemente facilitar pagos a tomar medidas basadas en una intención clara del cliente. Transforma a los bancos de servicios públicos que procesan pagos en socios de estilo de vida que poseen activos estratégicos de inteligencia de clientes y actúan sobre ellos.
Sobre el autor
Sean Conahan Establecer asociaciones estratégicas con las principales empresas financieras, bancarias y de tecnología financiera para crear nuevas fuentes de ingresos y modernizar las experiencias de los clientes para hacerlos competitivos en el futuro de la banca y el dinero. Ha pasado más de 15 años como empresario, ejecutivo e inversor en las industrias inalámbrica, de tecnología y de redes, y anteriormente fundó y vendió tres empresas. Su experiencia en la industria abarca medios digitales, tecnología inalámbrica y big data, con un hilo conductor en la construcción de plataformas con amplia aplicabilidad.
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