La segmentación de clientes en el sector financiero siempre ha sido esencial, pero hasta ahora tuvo muchas limitaciones. Tradicionalmente, los clientes se clasificaban en categorías amplias basadas en criterios como la edad, los ingresos o la ubicación. La pregunta es, ¿realmente se captura la complejidad y evolución constante de las preferencias de los clientes? Estos métodos nos hablan del pasado, no del presente, y mucho menos del futuro.
Con AI podemos entender al cliente a medida que evoluciona. Hablamos de la capacidad de transformar macrodatos en microsegmentos sumamente específicos. Ahora, ¿cuán micro puede ser lo micro en la era de la AI? Hoy en día ya el foco pasa por la hiperpersonalización, que va mucho más allá de las categorías tradicionales. Un banco ya no solo clasifica a sus clientes por su historial de transacciones, sino que también considera su comportamiento en la gestión de sus cuentas, el uso de servicios financieros en línea, sus preferencias en productos de inversión, y muchas otras variables.
La evolución de la segmentación
Pongamos de ejemplo a dos hombres que comparten varias características: ambos nacieron en 1948, fueron criados en el Reino Unido, se han casado dos veces, viven en un castillo, y son ricos y famosos. A simple vista, podrían parecer parte del mismo segmento de clientes según los criterios tradicionales de segmentación. Sin embargo, uno de ellos es el Rey Carlos III y el otro es Ozzy Osbourne, el famoso músico de rock. Claramente, aunque comparten muchos aspectos demográficos, sus intereses, necesidades y estilos de vida son radicalmente diferentes. Por ende, el enfoque de la comunicación, los productos y servicios relacionados con cada perfil son distintos.
En el sector financiero y de seguros es exactamente lo mismo. Si nos guiamos por los criterios tradicionales de segmentación, un banco podría haber dirigido sus productos de inversión hacia hombres mayores con ingresos altos, asumiendo que este grupo sería el más interesado en tales ofertas. Sin embargo, este enfoque no resiste los patrones de consumo actuales. Hoy, el banco puede identificar que ciertos jóvenes profesionales, a pesar de no encajar en el perfil tradicional, tienen un interés creciente en la inversión a largo plazo, incluso si inicialmente cuentan con menos recursos. ¿No es esta una oportunidad que la segmentación tradicional podría haber pasado por alto?
La AI puede detectar comportamientos aspiracionales, como un patrón de ahorro constante y una búsqueda de productos financieros puntuales, que sugieren que estos individuos están dispuestos a invertir, aunque sea con pequeñas cantidades o a través de créditos. Esta segmentación avanzada permite al banco ofrecer productos de inversión personalizados y asesoría financiera específica, adaptándose a las necesidades y posibilidades de cada cliente.
Los datos, el fundamento de la hiperpersonalización
El hecho de que se quiera segmentar de forma más específica no es la novedad sobre la que quiero hacer foco en esta nota, sino que es el entorno que enmarca y da contexto a algo mucho más puntual: la relación entre los datos, la AI y la búsqueda de esa segmentación más efectiva. Hoy en día, los datos fluyen en cantidades masivas y a una velocidad que nunca se había visto. Cada transacción, interacción y preferencia de un cliente genera una corriente de información que puede ofrecer insights invaluables.
Hace poco tuve la fortuna de participar en el AWS Summit en Ciudad de México, y encontré una frase que resume a la perfección un concepto que considereo clave desde hace tiempo: “Good data, good AI”. Esta afirmación encapsula una verdad esencial: la efectividad de la AI tiene un fuerte vínculo con la calidad de los datos que alimentan sus algoritmos. En otras palabras, si queremos que la AI transforme verdaderamente la forma en que segmentamos, necesitamos asegurarnos de que nuestros datos sean precisos, relevantes y bien estructurados. No es solo una cuestión de cantidad, sino también de calidad.
¿De qué serviría una herramienta tan poderosa si los datos que la alimentan no son confiables? Al mejorar la calidad de nuestros datos, no solo optimizamos la segmentación, sino que también abrimos la puerta a una personalización hiperprecisa, anticipándonos a las necesidades de los clientes y creando mejores experiencias. Es importante entender que, en este nuevo paradigma, los datos no son solo un detalle técnico, sino uno de los principales fundamentos sobre el cual se construye la estrategia de personalización en esta etapa impulsada por la AI.
El panorama es alentador, y considero que si se le da el approach correcto, esto va a derivar en mucha más eficiencia por parte de las instituciones, como así también muchos mejores productos y servicios para los clientes.
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