Karl Wirth, Chief Product & Technology Officer, y Luma Dahlbacka, Senior Director, Digital Experience Management at TREASURE DATA - Data CX Driven y Personalización en Servicios Financieros

Acerca de Karl Wirth: En Treasure Data mejorar su Data de clientes (CDP). Fue cofundador de Evergage, una Compañia de soluciones de marketing en tiempo real y CRM Compañia por Salesforce, y dirigió el área de personalización de Salesforce.

Acerca de Luma Dahlbacka: Es una profesional con amplia experiencia especializada en comunicación estratégica, relaciones públicas y marketing. Con una trayectoria demostrada en el sector tecnológico, aporta una gran experiencia en desarrollo de marca y comunicación corporativa.

Acerca de Treasure Data: Treasure Data un proveedor de plataformas de datos de clientes (CDP) para empresas que unifica y analiza data de los clientes data crear experiencias conectadas y generar valor empresarial. Presta apoyo a numerosas empresas de la lista Fortune 500 con sus innovadoras soluciones data .

Las expectativas de los clientes evolucionan rápidamente gracias a los avances en experiencias digitales en diversos sectores. En los servicios financieros, los clientes exigen actualizaciones en tiempo real y procesos fluidos. Esta expectativa impulsa la necesidad de una mayor transparencia y eficiencia en las transacciones y servicios financieros. Además, la AI desempeña un papel fundamental a la hora de abordar los retos del sector de la banca minorista, en particular para mejorar la experiencia del cliente y garantizar el cumplimiento de la normativa.

La gestión de grandes volúmenes data de clientes data un reto importante para las entidades financieras. Estos data, tanto implícitos como explícitos, deben utilizarse de manera eficaz para aportar valor y garantizar el cumplimiento de los complejos marcos normativos. data eficaz data implica recuperar la información pertinente en el momento oportuno y demostrar que se actúan en el mejor interés del cliente.

AI un papel fundamental en la mejora de la experiencia del cliente, centrándose en la captación, la incorporación, la fidelización y la venta de productos de mayor valor. La clave para el éxito de las interacciones con los clientes es la relevancia. AI el aprendizaje automático analizan enormes cantidades de data adaptar las interacciones a las necesidades individuales de cada cliente, garantizando que las comunicaciones y Servicios oportunos y pertinentes.

Una Data de clientes (CDP) unifica data de clientes dispersos data un único perfil. Estos data unificados data complementan mediante el aprendizaje automático para predecir el comportamiento y las preferencias de los clientes. A continuación, la CDP utiliza estos data generar interacciones relevantes, como el envío de correos electrónicos personalizados o la oferta Servicios a medida Servicios las interacciones de atención al cliente. La estandarización y la unificación data son esenciales para ofrecer experiencias de cliente oportunas y personalizadas.

Entre los casos de uso habituales AI en el sector de los servicios financieros se incluyen la automatización del marketing, la detección de fraudes y la gestión de riesgos. El desarrollo de experiencias personalizadas en tiempo real requiere data escalables. AI eficaz AI puede optimizar los procesos y aportar un valor significativo a los clientes, desde campañas de marketing personalizadas hasta una atención al cliente mejorada.

Las plataformas de gestión de clientes (CDP) AI pueden identificar y dirigirse a clientes potenciales mediante campañas de marketing personalizadas, lo que mejora los esfuerzos de captación de clientes. Mantener la relevancia a lo largo de todo el recorrido del cliente, desde páginas de inicio personalizadas hasta campañas de correo electrónico dirigidas, es fundamental para la retención de clientes y para evitar su pérdida.

Las aplicaciones prácticas de AI las plataformas de gestión de datos de clientes (CDP) en el sector de los servicios financieros demuestran su eficacia. Por ejemplo, AI pueden optimizar las campañas de marketing, mejorando significativamente las tasas de conversión. La creación de perfiles de cliente exhaustivos mejora la retención mediante interacciones personalizadas, lo que se traduce en una mayor implicación y satisfacción de los clientes.

El futuro de la personalización en los servicios financieros depende de la confianza, la relevancia y la propiedad de los datos. Ganarse la confianza de los clientes, lograr una relevancia personalizada a gran escala y mantener la propiedad de data de los clientes data factores fundamentales para el éxito. La colaboración con AI especializados AI garantiza data utilicen de forma eficaz y ética, lo que contribuye al objetivo general de mejorar la experiencia del cliente mediante la personalización AI.