Karl Wirth, diretor de produtos e tecnologia, e Luma Dahlbacka, diretora sênior de gerenciamento de experiência digital da TREASURE DATA - Data Driven CX and Personalization in Financial Services

Sobre Karl Wirth: Na Treasure Data, ele aprimora a Customer Data Platform (CDP). Ele foi cofundador da Evergage, uma empresa de soluções de CRM e marketing em tempo real adquirida pela Salesforce, e gerenciou a Salesforce Personalization.

Sobre Luma Dahlbacka: A senhora é uma profissional experiente, especializada em comunicações estratégicas, relações públicas e marketing. Com um histórico comprovado de trabalho no setor de tecnologia, ela traz uma grande experiência em desenvolvimento de marcas e comunicações corporativas.

Sobre o Treasure Data: A Treasure Data é uma provedora de CDP empresarial que unifica e analisa o data do cliente para criar experiências conectadas e gerar valor comercial. A empresa atende a várias empresas da Fortune 500 com suas soluções inovadoras de gerenciamento de data.

As expectativas dos clientes estão evoluindo rapidamente devido aos avanços nas experiências digitais em vários setores. Nos serviços financeiros, os clientes exigem atualizações em tempo real e processos contínuos. Essa expectativa impulsiona a necessidade de maior transparência e eficiência nas transações e serviços financeiros. Além disso, a IA desempenha um papel fundamental no enfrentamento dos desafios do setor de bancos de varejo, principalmente no aprimoramento da experiência do cliente e na garantia da conformidade regulamentar.

O gerenciamento de um extenso data de clientes é um desafio significativo para as instituições financeiras. Esse data, tanto implícito quanto explícito, deve ser utilizado de forma eficaz para agregar valor e garantir a conformidade com ambientes regulatórios complexos. O gerenciamento eficaz do data envolve a recuperação de informações relevantes em momentos apropriados e a demonstração de adesão aos melhores interesses do cliente.

A IA desempenha um papel crucial no aprimoramento da experiência do cliente, concentrando-se em adquirir, integrar, reter e aumentar as vendas dos clientes. A chave para interações bem-sucedidas com o cliente é a relevância. A IA e o aprendizado de máquina analisam grandes quantidades de dados para adaptar as interações às necessidades individuais dos clientes, garantindo que as comunicações e ofertas sejam oportunas e pertinentes.

A CDP (Customer Data Platform) unifica diferentes data de clientes em um único perfil. Esse data unificado é ampliado por meio de ML para prever o comportamento e as preferências do cliente. Em seguida, a CDP ativa esse data para promover interações relevantes, como o envio de e-mails personalizados ou ofertas sob medida durante as interações de atendimento ao cliente. A padronização e a unificação dos perfis data são essenciais para proporcionar experiências oportunas e personalizadas aos clientes.

Os casos de uso comuns habilitados para IA em serviços financeiros incluem automação de marketing, detecção de fraudes e gerenciamento de riscos. O desenvolvimento de experiências personalizadas em tempo real exige estratégias data escalonáveis. As implementações eficazes de IA podem simplificar os processos e fornecer um valor significativo aos clientes, desde campanhas de marketing personalizadas até um suporte aprimorado ao cliente.

As CDPs orientadas por IA podem identificar e direcionar clientes potenciais com campanhas de marketing personalizadas, aprimorando os esforços de aquisição de clientes. Manter a relevância durante toda a jornada do cliente, desde páginas iniciais personalizadas até campanhas de e-mail direcionadas, é crucial para a retenção de clientes e para evitar a rotatividade.

As aplicações práticas de IA e CDPs em serviços financeiros demonstram sua eficácia. Por exemplo, os recursos de IA podem otimizar as campanhas de marketing, melhorando significativamente as taxas de conversão. A criação de perfis abrangentes de clientes aumenta a retenção por meio de interações personalizadas, resultando em melhor engajamento e satisfação do cliente.

O futuro da personalização nos serviços financeiros depende da confiança, da relevância e da propriedade. Criar a confiança do cliente, alcançar relevância individual em escala e manter a propriedade do data do cliente são fatores críticos para o sucesso. A parceria com provedores de IA dedicados garante que o data seja usado de forma eficaz e ética, apoiando o objetivo geral de melhorar a experiência do cliente por meio da personalização orientada por IA.