O dinheiro cria uma reação em cadeia; quanto mais você tem, mais você pode ganhar gerenciando-o. Mas pode ter um efeito adverso se você não o tiver. Isso também é válido para dados. Grandes quantidades de informações aumentam a capacidade dos bancos de dar suporte aos clientes, mas as instituições financeiras precisam saber como usá-las.
O cliente bancário de hoje precisa urgentemente de orientação dos bancos, seja sobre gastos, poupança, empréstimos, planejamento ou todos os itens acima. Depois de tudo, dois em cada três americanos Hoje eles lutam com o gerenciamento de suas finanças.
Além disso, sua fidelidade muda facilmente, considerando que os neobancos são mais acessíveis com processos de integração instantâneos. Os bancos modernos enfrentam o desafio de se familiarizar com seus clientes, aprofundar o raciocínio por trás de suas decisões financeiras e melhorar sua fidelidade.
No entanto, sem saber quais dados procurar e como entender as necessidades individuais de seus clientes, abordagens abrangentes e perfis de consumidores vagamente categorizados deixam os clientes excluídos do suporte financeiro adequado e na mesma situação financeira, se não pior.
A questão que surge é como os bancos modernos podem usar os dados e construir confiança para melhorar a saúde financeira do consumidor.
Principais pontos problemáticos para bancos modernos
Os bancos devem reconhecer que o histórico financeiro passado e as características daqueles categorizados como semelhantes entre si representam apenas reflexões preliminares do cliente em questão.
Digamos que uma jovem se interessou por um casaco de US$ 1,000. Os algoritmos disseram a ela que mulheres de sua idade compraram isso e seu sistema começou a enviar notificações para extensão BNPL. No entanto, o que acontece se a mulher perder o emprego? E se você não conseguir efetuar o pagamento? extensão BNPL?
extensão BNPL pode ser uma maneira conveniente de fazer grandes compras com taxas de juros atraentes, mas em uma emergência, você pode recorrer a pagamentos com cartão de crédito. Isso prolongaria a vida dessa dívida extensão BNPL e também adicionar juros adicionais. Mesmo que você encontre um novo emprego, você pode ter enfrentado mais dificuldades financeiras, o que anula o benefício de extensão BNPL.
Esta é a imagem inteira. O open banking fornece aos bancos fintech informações das principais contas de seus clientes para dizer onde eles compram, quanto gastam em determinados produtos, se têm carro e informações sobre sua família. No entanto, manter-se atualizado com os regulamentos de proteção de dados mais recentes significa que você precisa reajustar constantemente as operações.
Para um consumidor compartilhar sua vida com o banco, ele deve primeiro entender o real benefício de fazê-lo.
Os bancos modernos devem garantir que cumpram os regulamentos de privacidade e segurança para que os dados de seus clientes estejam seguros. De acordo com a legislação, os bancos devem usar estritamente os dados por motivos acordados com o consentimento da pessoa. Eles devem garantir que os consumidores entendam como seu banco usa suas informações pessoais com terceiros.
Aqui estão três etapas que os bancos modernos podem seguir para resolver seus pontos problemáticos de dados.
Dados para determinar a adequação financeira
É fundamental que os bancos entendam as métricas corretas para identificar as capacidades de cada indivíduo. Ao analisar dados transacionais, hábitos de gastos e comportamentos dos clientes, os bancos podem reconhecer padrões recorrentes e alinhar melhor seus produtos.
Não importa a situação financeira de um cliente, se ele puder pagar todos os seus empréstimos e contas em dia, ele é o candidato ideal para uma instituição financeira. Os bancos podem oferecer empréstimos adequados que beneficiem o banco e o cliente em vez de iniciar altas taxas de juros e, portanto, vítimas de dívidas eternas.
Em casos de critérios de baixo risco de crédito ou ausência de dados transacionais, os disruptores encontram maneiras de entender a força financeira de seus clientes. Por exemplo, o Departamento de Proteção Financeira ao Consumidor dos Estados Unidos (Consumer Financial Protection Bureau, CFPB) elaborou uma pesquisa para avaliar o bem-estar financeiro individual. O processo usa um número definido de entrevistas para garantir que as pessoas saibam o que estão sendo solicitados e fornece feedback aos usuários na forma de uma proposta de valor cada vez que eles fazem o teste para comparar o desempenho do usuário e a oferta.
Por exemplo, comece a aprender um novo idioma: os testes de aptidão financeira seguem uma estrutura semelhante. Assim como o CFPB, você fornece conteúdo para o cliente e o cliente responde as perguntas da melhor maneira possível.
O aprendizado de máquina avalia os níveis de aptidão dos usuários com base em suas respostas e aumentará os níveis de dificuldade para perguntas subsequentes de acordo. O tempo que leva para entender completamente o cliente depende da variabilidade das respostas. Depois de alguns dias ou semanas, as respostas começam a se equilibrar e os bancos podem fornecer empréstimos ajustados e acessíveis aos seus clientes.
No entanto, os bancos não podem avaliar a aptidão sem treinar a pessoa. Dependendo da sua base clientes e dados comportamentais, você pode descobrir que seus clientes têm um determinado conjunto de insights, e você deve adequar sua avaliação a eles.
Por exemplo, um banco para clientes de caminhões. Muitos caminhoneiros fazem empréstimos com pagamento antecipado. Então, no treinamento que o banco oferece, eu explicava o adiantamento e depois perguntava se eles precisam na prova de aptidão. Você também pode perguntar se eles acham que a ajuda desse empréstimo reduzirá seu absenteísmo.
As respostas mostrariam uma compreensão mais profunda dos benefícios do empréstimo e aumentariam sua elegibilidade. Como banco, é fundamental testar a relação do consumidor com o problema para entender completamente suas necessidades e capacidades.
Os bancos podem se livrar da dependência de pontuações de crédito desatualizadas usando dados transacionais, pesquisas de bem-estar financeiro ou testes de aptidão com inteligência artificial.
Consultoria com foco no cliente
As instituições financeiras se concentram no suporte centrado no cliente, e não no produto. Ao permitir que os dados gerem a persona em vez de categorizar os clientes com base em grupos predeterminados e julgamentos, os bancos podem identificar comportamentos e recursos para oferecer produtos personalizados.
São centenas de pontos de coleta de dados que permitem à IA criar um perfil de cliente e incorporar novas unidades de informação em tempo real. No entanto, haverá padrões de transação que não fazem sentido e a necessidade de intervenção humana permanecerá nessas situações.
Imagine um cliente que voou para a mesma cidade três vezes em um mês. Eles podem estar visitando um parente doente, indo a uma conferência de trabalho ou simplesmente montando um novo escritório, e é esse motivo que determinará com que frequência eles viajarão no futuro e por que informações adicionais são necessárias. Sem contexto, a personalização não pode funcionar de forma eficaz.
Mas não se trata apenas dos dados que já estão disponíveis. Os consultores de suporte de vendas devem perguntar ativamente a seus clientes por que eles fazem essas viagens. Vários grupos de pessoas são melhores em reconhecer vários pontos problemáticos do cliente. Por exemplo, se o cliente que voa para aquela cidade visita um parente doente e só fala espanhol, um falante de espanhol sensível obterá resultados muito melhores do que um discurso de vendas expresso genericamente em outro idioma pode parecer.
Deve haver integração e diversidade entre plataformas nas organizações de risco dos bancos para melhorar a saúde financeira do mercado eclético de hoje. Uma força de trabalho diversificada também pode treinar melhor os chatbots para capturar informações contextuais, e os humanos podem ler a lógica do padrão obtido. Como um banco fintech, você pode contar com consultores de suporte de vendas ou chatbots para respostas pessoais, mas em qualquer caso, você precisa da confiança do cliente.
Crie confiança e proteja os dados do cliente
Para um cliente compartilhar sua vida com a empresa, ele deve primeiro entender o real benefício de fazê-lo. Construir confiança leva tempo.
Vamos voltar ao exemplo da viagem. O cliente pergunta: Qual é o melhor cartão de crédito para usar? Um consultor pode responder: Este é o produto mais adequado para a,b,c. Mas, notamos que você tem viajado muito. Qual é a sua companhia aérea favorita? Temos um cartão que oferece milhas aéreas x,y,z.
Confiança e relacionamentos não se desenvolvem da noite para o dia. Ao produzir pequenos nudges contextuais ao longo do tempo, você pode entender seu público e personalizar seus produtos. Concentrar-se no cliente existente constrói a fidelidade do cliente, e é assim que você obtém seus melhores leads: eles começam a confiar no banco e a repassam para seus amigos e familiares também.
A confiança é construída sobre pilares fortes, portanto, torne-os particularmente fortes quando se trata de dados. As APIs conectam organizações e controlam como as informações são compartilhadas, exibidas e protegidas. Ter uma interface de controle ajuda a manter os dados seguros com terceiros, monitorando seu uso em relação aos níveis de segurança obrigatórios e requisitos adicionais acordados com os clientes.
Outra maneira de os bancos de hoje protegerem seus clientes é por meio da análise comportamental. O rastreamento da velocidade de digitação e do tom de voz detectará comportamentos suspeitos, enquanto empresas como Inovação fornecer tecnologia biométrica com reconhecimento facial e de impressão digital exato. Dessa forma, o cliente pode ser identificado a partir de múltiplas perspectivas, tornando sua persona muito mais complexa de replicar.
Garanta ao cliente por que você está rastreando a velocidade de digitação ou fazendo perguntas pessoais e como você se comunicará com ele; desta forma, eles podem saber o que esperar dos serviços. Processos de integração em que consultores de vendas ou chatbots pedem ao cliente que responda a perguntas ou aprove sua apreensão em etapas ao longo dos termos e condições garantirão clareza. E eu sei que quando você atende às expectativas dos clientes, eles aumentam a confiança na marca.
As entidades financeiras têm à sua disposição os dados mais valiosos. Eles têm detalhes mais extensos sobre gastos, comportamento, necessidades e aspirações do consumidor do que qualquer outra instituição. O open banking oferece aos bancos soluções mais eficientes para seus clientes, mas isso só é possível com APIs rígidas ou padrões de segurança que regem o uso justo e a transparência. Instituições que lideram em diversidade dentro de sua equipe estão fazendo suposições mais refinadas sobre seus dados e estão lucrando a uma taxa mais alta.
Os dados dos bancos modernos criam perfis de consumidor precisos e produtos adaptados às informações e à confiança de cada cliente. Mas é preciso lembrar que construir confiança em um setor que não é confiável exige transparência e colocar a singularidade do cliente e do funcionário em primeiro lugar.
