Los productos de gestión de patrimonio ahora están en tendencia con la demanda de los consumidores aumentando constantemente año a año. Las instituciones financieras tradicionales ahora se ven obligadas a ponerse al día y competir con soluciones y aplicaciones web más transparentes, asequibles y sociales.
Como señala la investigación de Ernst and Young sobre el tema: “En gran medida, los administradores de patrimonio entienden las necesidades y deseos de los clientes, pero hay algunas áreas importantes de divergencia”. Una de esas áreas de divergencia es enfatizar el papel del asesor interacciones mientras se pasa por alto el impacto de la transparencia cuando se trata de tarifas y gestión de cartera.
Esa es solo un área donde Big Data podría aprovecharse para cerrar la brecha emocionante entre las expectativas del cliente y las anticipaciones comerciales.
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Deloitte sugiere que las compañías de gestión de patrimonio deberían comenzar a aprovechar el análisis de big data dentro de las siguientes 4 áreas:
Fuente: Deloitte
Dividamos estas cuatro áreas en los procesos exactos, que podrían mejorarse significativamente con los servicios de análisis de big data:
Adquisición de clientes : los datos externos e internos se pueden combinar para crear perfiles de clientes más completos. La segmentación de su audiencia le permitirá crear ofertas más personalizadas y atraer a los clientes potenciales con propuestas específicas. Se podría usar un algoritmo para predecir, por ejemplo, qué tipo de servicios adicionales le gustaría comprar al usuario en función de su comportamiento en el sitio o si debe dirigirse a un determinado grupo de edad (25-35 años) con un determinado producto.
Retención de clientes : imagine que podría aprovechar los datos sociales del cliente y hacer que se “procesen” en ideas procesables. Por ejemplo, puede crear una matriz de predicción avanzada, que le mostraría con alta precisión los tipos de productos que más le interesan al usuario: establecer un plan de jubilación anticipada; ahorro para la universidad o ahorro para la creación de riqueza a largo plazo.
Experiencia y servicio al cliente: al estudiar continuamente los asuntos de navegación del cliente; hábitos y decisiones financieras, puede entrenar los algoritmos para generar ideas comerciales o de inversión en tiempo real basadas en el conocimiento actual sobre el cliente. Puede ofrecer opciones más inteligentes para reequilibrar sus carteras y, en general, aprovechar diversos conocimientos para ofrecerles asignaciones de cartera verdaderamente personalizadas sin asignar un agente dedicado. En pocas palabras, así es como operan actualmente los robo-advisors.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo el análisis de datos puede mejorar el servicio al cliente para una empresa fintech. Aquí puede encontrar más aplicaciones de ciencia de datos en fintech: cómo una solución FinTech puede tener éxito con Big Data Analytics
