Data de clientes (CDP) son uno de los principales factores tecnológicos que permiten mantener la competitividad en un panorama sectorial en rápida evolución.
Las plataformas de datos de clientes (CDP) recopilan, segmentan y aprovechan data múltiples fuentes para crear una visión integral del cliente. Gracias a ello, las organizaciones pueden ofrecer estrategias de marketing personalizadas y experiencias de usuario fluidas que fomentan la fidelidad. En el sector bancario, donde la protección de data personales data especial importancia, una CDP debe ser segura, fácil de usar, fiable y escalable.
Los retos normativos y el auge dedata first-party
Las entidades de servicios financieros, desde bancos y aseguradoras hasta corredores y gestores de inversiones, se enfrentan a una gran variedad de retos a la hora de aprovechar data . La adopción de nuevas tecnologías se está acelerando; mantenerse a la vanguardia es imprescindible para lograr un crecimiento sostenible. Sin embargo, el aumento de la digitalización conlleva un mayor escrutinio regulatorio y la necesidad de medidas sólidas data . En los sectores relacionados con las finanzas, el seguimiento financiero, la ciberseguridad y el riesgo de violaciones de seguridad son motivos de gran preocupación.
Las normativas de privacidad, como el RGPD y la CCPA, son cada vez más estrictas, ya que los clientes y los gobiernos intentan frenar el uso indebido de data. Estas normativas, junto con la eliminación gradual de cookies de terceros, obligan a los proveedores de servicios financieros a pasar a utilizar first-party data recogidos y de propiedad de la Compañia .
Gracias a una plataforma de datos de clientes (CDP), los bancos pueden evaluar los perfiles de riesgo de los clientes con mayor precisión. Esto les ayuda a tomar decisiones de crédito fundamentadas, a reducir las tasas de impago y a garantizar el cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales (AML) y de «Conozca a su cliente» (KYC), lo que pone de relieve la importancia de generar confianza entre los clientes mediante data transparentes data .
Personalización total para mejorar la experiencia del cliente
Aunque la tendencia se inclina hacia la privacidad, los clientes son cada vez más conscientes del valor que pueden obtener al compartir sus data proveedores de confianza. Sin embargo, son muy selectivos a la hora de decidir qué información están dispuestos a compartir y con quién. A cambio de sus data, los clientes esperan recibir un valor añadido por parte de una marca. En el caso de la banca y los seguros, esto se traduce en una experiencia personalizada que Servicios una visión de los productos financieros más relevantes para ellos.
«Una de las principales ventajas que ofrecen las plataformas de gestión de datos de clientes (CDP) es la posibilidad de proporcionar una experiencia omnicanal integrada y fluida al cliente. No se trata solo de generar más clientes potenciales o más ingresos, sino de aumentar el valor del ciclo de vida del cliente».Athena Sharma, directora sénior y responsable del área de servicios financieros en Artefact
La personalización se ha convertido en un pilar fundamental de las estrategias de fidelización de clientes en numerosos sectores. Dado que las plataformas de datos de clientes (CDP) centralizan, unifican y enriquecen todos data propios, de terceros y de fuentes secundarias, pueden ofrecer una visión más profunda de las preferencias y los comportamientos de los clientes, lo que permite llevar a cabo campañas de marketing específicas y ofrecer productos personalizados. Las CDP también permiten una segmentación avanzada y la identificación de señales.
La capacidad de las organizaciones para ofrecer una experiencia conectada y omnicanal es fundamental para satisfacer las expectativas cambiantes de los clientes, evitar su pérdida y fomentar su fidelidad a largo plazo.
Superar las limitaciones de los sistemas heredados
Los sistemas heredados suelen ser incapaces de ofrecer información en tiempo real y oportunidades de interacción personalizada a los clientes. Los bancos minoristas y las compañías de seguros tienen dificultades para ofrecer comunicaciones oportunas y adaptadas al contexto, lo que se traduce en oportunidades perdidas para mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de los ingresos.
Ni siquiera las DMP (plataformasdata , predecesoras de las CDP) pueden ya hacer frente a estos retos debido a sus limitaciones a la hora de proporcionar información a nivel individual, a la falta de capacidadesdata en tiempo real, a unas funciones de cumplimiento normativo insuficientes y a su incapacidad para ofrecer el nivel de personalización que exigen los consumidores actuales.
Las plataformas de desarrollo de clientes (CDP) superan estas limitaciones al ofrecer una plataforma unificada para data y el análisis data . Al aprovechar el potencial del aprendizaje automático y el análisis predictivo, las organizaciones pueden obtener información útil y potenciar el crecimiento de los ingresos mediante iniciativas específicas de venta cruzada y venta ascendente.
Data solo para la activación; también ayudan a los gestores de relaciones, tanto si trabajan de forma digital como si están físicamente en una sucursal bancaria, a comprender al cliente que entra por la puerta, llama por teléfono o intercambia correos electrónicos».Akhilesh Kale, socio de Artefact
Seis pasos para una implementación exitosa del CDP
La implementación de una plataforma de datos corporativos (CDP) requiere una planificación y ejecución minuciosas para poder aprovechar todo su potencial. Las organizaciones deben evaluar data sus data , definir casos de uso claros y seleccionar el proveedor y el conjunto de herramientas adecuados. Una integración fluida con los sistemas existentes y una evaluación continua del rendimiento son esenciales para maximizar el retorno de la inversión e impulsar la mejora continua.
1) Evaluación de Data
Para determinar si una Compañia el nivel adecuado de madurez para sacar el máximo partido a una plataforma de datos de clientes (CDP), es fundamental comparar todas las áreas de madurez organizativa con las mejores prácticas. ¿Responderá una CDP a las necesidades estratégicas actuales y recibirá la inversión necesaria en tiempo y recursos por parte de la empresa?
2) Definición de requisitos
Para elaborar una hoja de ruta eficaz, es necesario evaluar qué casos de uso son prioritarios para la empresa en cuestión. ¿Qué usos aportarán más valor en menos tiempo? Los requisitos variarán en función del data de la organización: los casos de uso más complejos pueden requerir la implementación de aprendizaje automático y análisis predictivo, y necesitarán una infraestructura más compleja para darles soporte.
3) Elegir el proveedor y la herramienta adecuados
En el mercado existen opciones para distintos presupuestos y objetivos, entre las que se incluyen empresas especializadas exclusivamente en este ámbito, cloud e integradores de CRM. Al igual que en todas las implementaciones de herramientas a gran escala, hay que valorar si conviene desarrollar la solución internamente o adquirirla. Otros factores a tener en cuenta son data y la propiedad data , la personalización, la capacidad de evolución, la transparencia de los socios, la seguridad y otros aspectos.
4) Una implementación fluida
La implementación de una plataforma de gestión de datos de clientes (CDP) requiere una inversión considerable tanto de tiempo como de dinero. El proceso debe ser lo más fluido y optimizado posible. Para garantizar su adopción tras la puesta en marcha, es necesario ofrecer formación y ayudar a los usuarios a familiarizarse con el sistema. La mayoría de los proveedores cuentan con experiencia en la implementación de soluciones CDP y pueden ofrecer asistencia y orientación.
5) Ejecutar y evaluar
Una vez que el CDP esté operativo, la mejora debe ser continua. Es fundamental evaluar la calidad de los datos obtenidos y cómo se aprovechan para sacar el máximo partido a los casos de uso. Es necesario establecer métodos de trabajo y modelos operativos adecuados para mantener el ciclo de retroalimentación.
6) Casos AI avanzados AI
A medida que las organizaciones maduran en sus data , el camino hacia casos de uso avanzados AI se vuelve cada vez más accesible. El aprovechamiento de AI, el aprendizaje automático y el análisis predictivo puede abrir nuevas oportunidades para la toma de decisionesdata y la diferenciación competitiva. Al adoptar la innovación y aprovechar el potencial de las plataformas de gestión de datos (CDP), las instituciones financieras pueden posicionarse para alcanzar el éxito en un mundo cada vez más digital.
«Me entusiasma el futuro de AI creo que las plataformas de gestión de datos de clientes (CDP) pueden aportar mucho y, desde una perspectiva colaborativa, gracias a AI ofrecer mejores experiencias a los clientes de los sectores bancario y de servicios financieros».Thomas Kurian, director sénior de Estrategia de Treasure Data
Data de clientes son una herramienta transformadora para las entidades de servicios financieros que buscan impulsar el crecimiento, mejorar la experiencia del cliente y hacer frente a las complejidades de data moderna data . Al aprovechar el potencial de data, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa, mitigar los riesgos y sacar partido de las oportunidades emergentes en un panorama de mercado en rápida evolución.
Para obtener más información sobre las plataformas de datos de clientes (CDP) y los retos y oportunidades que plantean para los bancos minoristas, las aseguradoras y las gestoras de inversiones, vea la Repetición seminario web organizado por Data, el CDP Institute y Artefact , titulado «Experiencia del cliente conectada con las CDP: cómo acelerar el crecimiento de la clientela y la rentabilidad en los sectores bancario, de seguros y de gestión de inversiones».
