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Experiencia de usuario en banca como diferenciaci贸n competitiva

Experiencia de usuario en banca como diferenciaci贸n competitiva

Las verticales del Open Data en banca para servicios financieros desde una experiencia de usuario personalizada
Las verticales del Open Data en banca para servicios financieros desde una experiencia de usuario personalizada

La digitalizaci贸n es el punto de partida para lograr el salto hacia una experiencia de usuario capaz de consumir servicios financieros personalizados y, a su vez, se sientan atra铆dos por las soluciones y fortalezcan la relaci贸n. En un escenario digital, el modelo tradicional de exclusividad o beneficios compite directamente con respuestas r谩pidas, atenci贸n 24/7 global y soluciones en equilibrio con los intereses de consumo y estilo de vida.聽

Este est谩ndar de relaci贸n, costoso desde una gesti贸n tradicional, hoy es posible conseguirlo con soluciones financieras inteligentes disponibles para el sector y a un costo bajo respecto de los resultados que entregan. 

Para diferenciarse en el nuevo escenario financiero la banca debe ser capaz de ofrecer una experiencia de usuario personalizada basada en el comportamiento de consumo que pueda incluso anticiparse a sus necesidades con soluciones adaptadas y respuestas r谩pidas

Max Ortiz | CEO Fapro

En Fapro hemos comprendido que el ciclo de vida del cliente se produce en cinco verticales diferentes concentradas en alcanzar un back office altamente eficiente que facilite la generaci贸n de ofertas atractivas a partir del acceso a data del usuario en l铆nea y una anal铆tica financiera conectada con todas las fuentes de informaci贸n financiera capaces de generar beneficios concretos, competitividad y rentabilidad.  

Verticales y estrategias en ciclo de vida del cliente

Fapro ha desarrollado soluciones financieras inteligentes espec铆ficas para financiamiento, seguros e inversiones que automatizan procesos internos y optimizan las etapas del ciclo de vida del cliente consolidando la relaci贸n entre el consumidor y el proveedor financiero, aportando valor a cada fase desde un dise帽o de experiencia personalizada. 

Las integraciones verticales se convierten en el eje estrat茅gico para pasar de una gesti贸n financiera tradicional a un modelo tecnol贸gico disruptivo que permita operar en el nuevo ecosistema financiero incorporando al usuario como foco del negocio.

Adquisici贸n de clientes 

La primera fase del ciclo la conforma la adquisici贸n de clientes, directamente relacionada al conocimiento sobre el consumidor. Los esfuerzos y recursos basados en ofertas gen茅ricas para atraer clientes, basados en perfiles, tendencias y proyecciones caen inmediatamente si conocemos el comportamiento del cliente en el primer momento en que tomamos contacto con 茅l. 

Obtenemos una radiograf铆a exacta de sus relaciones financieras que nos permite, adem谩s, resolver necesidades espec铆ficas, ofrecer soluciones futuras para concretar sus proyectos. Desde este modelo, el banco elige al cliente como una estrategia de negocio basada en el conocimiento de su comportamiento y brinda soluciones que le hacen sentido por el match con su realidad.

En esta etapa, la estrategia debe centrarse en la hiperpersonalizaci贸n donde nuestras soluciones operan para disponer de un scoring financiero detallado, capaz de entregar informaci贸n con ofertas espec铆ficas y adaptadas, creando una conexi贸n s贸lida desde el primer contacto. 

Cabe mencionar que la personalizaci贸n va m谩s all谩 de la oferta, esta se basa en comprender las preferencias del cliente, su historial de compras, comportamientos de gastos, fuentes de ingresos y variables de consumo entre otros indicadores. Esta informaci贸n enriquece la experiencia del cliente permitiendo a las compa帽铆as entregar soluciones financieras perfectamente alineadas con las necesidades y objetivos del cliente. 

An谩lisis de clientes

Al explorar el potencial de la data del cliente en l铆nea mediante Fapro se reducen las probabilidades de una selecci贸n adversa de un producto financiero que no est茅 acorde con la necesidad del cliente. 

Esto significa que, a trav茅s de la data obtenida, un banco puede lograr una clasificaci贸n de riesgo al instante. Incorporando un modelo de gesti贸n financiera inteligente desde el open data, las empresas no solo tienen el poder de ser m谩s competitivas, adem谩s, previenen fraudes financieros al identificar comportamientos sospechosos en tiempo real. 

Monitoreo y recolecci贸n 

La anal铆tica avanzada provista por Fapro permite a las empresas recibir y procesar alertas tempranas sobre toda la cartera de clientes, incluso, antes que una alarma se declare, la cual podr铆a poner en riesgo la relaci贸n con el cliente. 

En este sentido, el monitoreo permanente de los clientes facilita adaptaciones y ajustes anticipados orientados a revertir situaciones de riesgo y por consiguiente, fortalecer la relaci贸n. 

Un gasto espec铆fico puede condicionar la capacidad de pago de un cliente y esto es posible visualizarlo en el momento en que ocurre. El proveedor financiero cuenta con informaci贸n para evitar incluso un probable default y recuperar el comportamiento del cliente brindando soluciones para evitar riesgos. Asimismo, dispone de data estrat茅gica procesada en indicadores que contribuyen a mejorar la prospecci贸n comercial y el cross selling.  

Agenda con Max para conocer m谩s

Maximiliano Ort铆z

Maximiliano Ort铆z

Ingeniero Comercial, Master麓s Degree Finanzas UAI.
CEO Fapro, lidera la gesti贸n comercial.

Capilaridad de producto

Las soluciones tecnol贸gicas inteligentes de Fapro se respaldan en la integraci贸n de API麓s para favorecer, en primer lugar, la automatizaci贸n de los procesos financieros, de all铆 parte lo que se ha denominado como scoring de producto. 

Gracias a 茅ste, la banca es capaz de realizar un an谩lisis de datos inteligente, continuo y permanente que estimula las ofertas de servicios financieros m谩s personalizados y, a su vez, se profundiza la relaci贸n con el cliente para que las empresas puedan alcanzar mayor crecimiento en el mercado financiero.   

En este punto ocurre la autogesti贸n del cliente mediante el cross selling, que parte del modelo open data para impulsar la presentaci贸n de ofertas que puedan ser de su inter茅s y satisfacer necesidades financieras adicionales gracias al uso de la tecnolog铆a. 

Retenci贸n de clientes 

La retenci贸n de los clientes representa un alto costo para las 谩reas de customer service, soporte o asistencia porque sus tasas de satisfacci贸n son obtenidas por la calidad del servicio, la rapidez y la resoluci贸n de problemas. Sin embargo, estas operan desde la solicitud de un cliente, siendo reactivas. En el modelo financiero tradicional, las 谩reas de operaci贸n deben esforzarse por cometer el m铆nimo de errores y mantener el servicio operando para evitar costos en atenci贸n o servicio. 

Este eterno loop, a煤n con las metodolog铆as m谩s avanzadas, contin煤a siendo un alto costo por obtener una retenci贸n relacionada a la calidad de servicio, diferenciaci贸n y competitividad. 

El nuevo ecosistema digital plantea un servicio basado en la mejora continua de procesos personalizados durante todo el ciclo de vida del cliente. Esto significa que entrega informaci贸n sobre la satisfacci贸n del cliente al momento en que el usuario opera y actualiza patrones hacia una relaci贸n que fortalezca la retenci贸n.

Los reconocidos ERPs logran integrar esta informaci贸n generando informes de costos por retenci贸n, que desde un un modelo de negocio centrado en el usuario permite conocer la rentabilidad en forma acabada por cada operaci贸n, periodo o soluci贸n y en tiempo real. 

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Max Ortiz

Max Ortiz

Ingeniero Comercial, Master鈥檚 Degree Finanzas UAI. CEO Fapro, lidera la gesti贸n comercial

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