Conocer al cliente: Esta vez es personal

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1 Conocer al cliente: Esta vez es personal Cómo analytics puede ayudar a los bancos a lograr un CRM de nivel superior, asegurar el crecimiento y lograr un alto desempeño.

2 Índice Introducción Cómo advanced analytics cambia el compromiso del cliente Seis factores fundamentales para el éxito de CRM analytics Lograr un alto desempeño mediante predictive analytics Por qué los bancos precisan integrar analytics a nivel empresa Knowing the customer: this time it s personal

3 Habiendo superado los impactos inmediatos de la crisis financiera, los bancos ya no se concentran en la reducción de costos sino que ahora focalizan su atención en el crecimiento. Sin embargo, incluso en una economía que está en recuperación, el crecimiento no será fácil. En los mercados maduros, como por ejemplo Europa y Estados Unidos, para lograr este crecimiento se requerirá que los bancos desarrollen un conocimiento profundo del comportamiento y las preferencias de los clientes, apuntando los productos y servicios adecuados a los clientes adecuados, en el momento apropiado y a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente. La mayoría estará de acuerdo con que la crisis no tuvo un impacto importante en la psiquis de los clientes del sector bancario. De hecho, la investigación demuestra que los clientes actuales están cada vez más dispuestos a cambiar de proveedor de banca o de servicios financieros, en gran medida porque la crisis ha erosionado la confianza en las instituciones financieras en general. Incluso algo más problemático para los bancos es que no solamente los clientes están más interesados en cambiar, sino que cuentan con mayor información sobre qué opciones tienen, a partir de un conjunto cada vez mayor de competidores tradicionales y nuevos. Como resultado, gestionar a los clientes más eficientemente resulta ser algo más importante que nunca. Un elemento esencial para desarrollar y fortalecer las relaciones con los clientes es la capacidad de identificar oportunidades para realizar ventas de productos similares (cross-selling) o superiores (up-selling). Pero en la actualidad, conocer simplemente qué producto o servicio adicional o mejorado puede querer un cliente ya no es suficiente. Los bancos también deben saber cuándo y por qué los clientes pueden llegar a querer ese producto o servicio. En otras palabras, los bancos deben comprender a sus clientes durante todo el ciclo de vida y esto incluso empieza antes de que el cliente haya comprado el producto siquiera. Cómo pueden los bancos lograr esa comprensión? La respuesta es: advanced analytics. Y con avanzado no nos referimos a la práctica de analytics que permite elaborar reportes, algo que los bancos han tenido y utilizado durante algún tiempo, sino a las nuevas capacidades predictivas y en tiempo real que resultan instrumentales para lograr el alto desempeño. Advanced analytics le puede indicar de manera muy simple cuál es su posición, ayudándolo a entender hacia donde va -y algo que resulta esencial -exactamente como llegará al lugar deseado. Predictive y real-time analytics ofrecen a los bancos la oportunidad de transformar su enfoque hacia la gestión de las relaciones con sus clientes (CRM) y durante todo el proceso, generar mayor valor y crecer de manera más rentable. 3

4 Cómo advanced analytics cambia el compromiso del cliente CRM abarca el ciclo de vida completo de un cliente: desde la pre-adquisición hasta la finalización y la readquisición. Las técnicas de analytics pueden jugar un papel importante en cada etapa de este ciclo de vida, ayudándole al banco a lograr una mayor eficiencia y continuidad, así como a manejar los riesgos y administrar los ingresos, a medida que un cliente recorre cada etapa. Por ejemplo, el departamento de marketing de un banco puede utilizar la generación de reportes y las técnicas de analytics para identificar a los segmentos de mercado que producirán altas ganancias. Los profesionales de marketing trabajan con los empleados del sector de préstamos que identifican las ofertas de los productos adecuados, adaptadas especialmente a las necesidades de ese segmento y utilizan analytics para pre-calificar a los clientes para dichos préstamos. El departamento de publicidad utiliza los datos de las respuestas para determinar el canal más adecuado para llegar a ese segmento. El resultado? Un cliente que puede producir altas ganancias está pre-calificado para un producto que quiere o desea y ese producto se le ofrece a través del canal que el cliente prefiera. Analytics también puede ayudar a los bancos a detectar los eventos críticos en la vida de un cliente que pueden indicar un cambio de circunstancias y la necesidad de contar con nuevos producto o servicios. Esto trasciende la mera clasificación de perfiles de estilos de vida, ya que observa los cambios reales en el comportamiento y los eventos específicos en la vida de un cliente, por ejemplo: un ascenso, el nacimiento de un hijo, un niño que abandona a su familia para ir a la universidadintegrando el conocimiento de estos eventos con un análisis preciso de la rentabilidad del cliente, permitiendo que un banco apunte a las actividades de cross-sell y up-sell apropiadas en el momento adecuado. Un banco que utiliza un enfoque convencional frente a CRM bien puede descuidar estos detalles reveladores y por ende, perder estos indicios valiosos que podrían sugerir oportunidades para presentar ofertas relevantes para los clientes. Consideremos la situación hipotética de James King, un ejecutivo de 53 años de edad. Sus hijos han terminado la universidad recientemente y James decide que es tiempo de disfrutar de ese auto deportivo europeo que siempre quiso. En la concesionaria, pide un préstamo al banco para comprar el automóvil. Si bien James no es cliente de este banco, los detalles que proporciona en el formulario de solicitud del crédito, combinados con la información sobre James que el banco tiene de otras fuentes externas, indican que sería un posible cliente valioso para una cantidad diferente de ofertas. Varios meses después de la compra de su automóvil, James realiza un pago mayor y por adelantado que lo estipulado en el contrato de préstamo. El motor de analytics del banco advierte esta situación y rutea la información al representante de CRM adecuado, iniciando una cadena de acciones que aprovechan totalmente toda la información que el banco tiene. Presumiendo que el pago realizado por James sugiere que puede haber recibido una cantidad importante de dinero, un vendedor del banco lo llama para ofrecerle una cantidad de opciones 4 Conocer al cliente: Esta vez es personal

5 de cómo gestionar su dinero que podrían interesarle. Resulta que James, de hecho, había estado contemplando opciones para realizar la inversión de un bono que iba a recibir, con lo cual la persona de venta coordina una reunión con uno de los asesores especializados del banco. En este escenario, analytics convierte lo que podría haber sido un contrato de financiación de un automóvil de rutina en una relación potencialmente larga y mucho más rentable. Según la experiencia de Accenture, los bancos se pueden beneficiar a partir de técnicas de predictive analytics de varias maneras. Analytics puede ayudar a los bancos a: Aplicar una segmentación y clasificar en rangos a los clientes durante la fase de pre-adquisición. Los bancos pueden modelar una amplia variedad de datos demográficos y variaciones en actitudes y comportamientos para identificar a los segmentos de clientes/ posibles clientes y apuntar a los productos o las ofertas adecuadas. Reducir los costos a través de un marketing seleccionado, más efectivo y eficiente. Utilizando la técnica de analytics de manera efectiva, un banco puede ayudar a aumentar la relevancia de las comunicaciones y las ofertas para crear una comunicación contextual y personalizada en el momento adecuado para cada cliente. Aplicar los modelos predictivos a las calificaciones de créditos y riesgos para mejorar la cobertura de los riesgos crediticios, aumentar la velocidad y reducir el sesgo en la toma de decisiones. Aplicar el análisis de la logística y el pronóstico al proceso de adquisición, para gestionar de manera efectiva la carga de trabajo de abordar nuevas cuentas al momento de la adquisición. Analytics puede producir mejores procesos de gestión de clientes para asegurar que los clientes siempre tengan una experiencia superior. Utilizar muestreos para identificar y gestionar el tratamiento de clientes fáciles y difíciles, ofreciendo estrategias para lograr la satisfacción de los mismos, realizar ventas de productos similares o superiores y lograr la retención de los clientes. Las perspectivas más granulares y oportunas ofrecen mejores capacidades para responder o anticiparse rápidamente a las circunstancias y los requerimientos cambiantes de los clientes. Aplicar mejores modelos predictivos y de segmentación para gestionar las estrategias relacionados con los portfolios, incluyendo el aumento, la reducción o terminación de los servicios. Analytics puede crear conocimiento en tiempo real que proporcione una estrategia para gestionar el portfolio de manera dinámica, permitiendo gestionar activamente la posible deserción de los clientes. Gestionar eficientemente las estrategias de readquisición en base a la modelización que identifique las cuentas que vale la pena readquirir y por consiguiente, priorizar el tratamiento de las mismas. 5

6 Seis factores fundamentales para el éxito de CRM analytics Ciertamente, analytics es una herramienta poderosa que tiene el potencial de mejorar substancialmente el flujo de ingresos, la participación de mercado y rentabilidad general de un banco. Los bancos que buscan utilizar analytics sofisticado para mejorar el desempeño de su negocio deberían considerar seis factores que son esenciales para el desarrollo de estas capacidades. Proporcionar una sólida dirección para todos los involucrados Resulta esencial comprometer la participación de todos los involucrados de CRM desde el inicio del desarrollo de los marcos de analytics para identificar las preguntas adecuadas. Se debería incluir a todas las líneas de negocios y a las funciones de soporte (tecnología informática, finanzas, marketing y recursos humanos, por ejemplo) para capturar todos los requerimientos apropiados y deseados de soporte desde el comienzo. Como parte de esta dirección, los bancos deberían asegurarse de abordar no solamente los problemas de negocios que quieren solucionar con sus capacidades de analytics sino también la información de entrada (datos, sistemas de registro, metodología, roles y responsabilidad) y de salida (análisis, reportes, roles y responsabilidades, etc.) del proceso. Si bien esta es una etapa básica, en la práctica suele descuidarse. Saber adonde están los datos Saber adonde residen todos los datos necesarios de los clientes y productos en el banco y crear un único repositorio eficiente y efectivo para consolidarlos para su análisis resulta esencial para evitar la duplicación y la ineficiencia. Contar con las herramientas y el personal adecuado Utilizar analytics para solucionar los problemas de negocios indicados requiere tanto de tecnologías sofisticadas que permitan al banco realizar una modelización avanzada de clientes y comportamientos como de la combinación adecuada de analistas técnicos y de negocios que entiendan las técnicas de análisis apropiadas, cómo y adónde aplicarlas. Incorporarlas en los procesos Para ser verdaderamente efectivas, las capacidades de analytics no pueden estar aisladas en la organización, sino que deben estar incorporadas firmemente en los procesos clave de negocios, de manera que los conocimientos que generan puedan ser aprovechadas por toda la empresa, particularmente por los tomadores clave de decisiones que conducen la estrategia y obtienen los ingresos. Uso en la toma de decisiones Uno de los elementos esenciales de analytics es que puede decirle a una organización por qué suceden las cosas, no simplemente qué es lo que sucede. Este conocimiento puede resultar invalorable para la gerencia en la toma de decisiones diarias y en el establecimiento de prioridades. Por lo tanto, es esencial que este conocimiento esté disponible para los tomadores de decisiones cuando y adónde se los necesiten. 6 Conocer al cliente: Esta vez es personal

7 Establecer y mantener circuitos de feedback Analytics es un recorrido y no un destino en sí mismo. Por ende, resulta esencial asegurar que exista un mecanismo formal para ayudar a un banco a aprender cómo analytics ayuda a la organización y adónde es necesario depurarlo para mejorar la información que se proporciona a los tomadores de decisiones. 7

8 8 Conocer al cliente: Esta vez es personal

9 Lograr un alto desempeño mediante predictive analytics A medida que cesan los efectos de la crisis financiera y la recesión derivada de la misma, y que los bancos comienzan a concentrarse nuevamente en el crecimiento, es evidente que los negocios como siempre ya no serán una opción para las instituciones financieras. Los clientes y el panorama competitivo han cambiado tan radicalmente en los últimos años que los bancos deben replantearse ahora verdaderamente cómo y desde dónde generarán los futuros ingresos. Y ese replanteo necesariamente incluye las relaciones de los bancos con los clientes. Los bancos deben mejorar substancialmente la forma en que se sintonizan con lo que los clientes y posibles clientes quieren, proporcionando soluciones relevantes en tiempo y forma. Según la perspectiva de Accenture, predictive analytics es una herramienta poderosa que ayuda a los bancos a lograr ese objetivo. Al desarrollar y utilizar capacidades sofisticadas de analytics, los bancos pueden generar el conocimiento necesario para ayudar a desarrollar relaciones más cercanas, duraderas y rentables con los clientes, algo que resulta clave para lograr el alto desempeño en una economía global en franca recuperación. 9

10 Por qué los bancos precisan integrar analytics a nivel empresa Advanced analytics puede comenzar como un puñado de experiencias y actividades en una parte de un banco, pero cuánto antes se disemine en toda la empresa, mejor. De este modo, toda la empresa puede funcionar en conjunto para crear el máximo valor, minimizando los esfuerzos de duplicación y maximizando la uniformidad en el compromiso y trato de los clientes. Integrar analytics en toda la organización permite a los bancos: 1. Crear un perfil completo del cliente para desarrollar una estrategia completa de ventas y servicios para cada persona. 2. Abordar las necesidades del cliente, ya sea como respuesta directa a un evento o a través de predictive analytics, anticipándose a un desarrollo. 3. Entender las palancas precisas de precios para cada cliente en cada punto de la interacción. 4. Administrar una entidad de compensación de datos de clientes para asegurarse que los clientes reciban ofertas a medida, relevantes y coordinadas de nuevos productos y servicios. 5. Hacer un uso óptimo de los recursos analíticos, entendiendo adónde proporcionan el mayor valor. 6. Maximizar el valor para los accionistas, entendiendo los requerimientos de los flujos de ingresos actuales y potenciales, conjuntamente con un panorama detallado de los costos asociados con la adquisición, gestión y pérdida de dichos ingresos. 10 Conocer al cliente: Esta vez es personal

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12 Copyright 2012 Accenture All rights reserved. Accenture, its logo, and High Performance Delivered are trademarks of Accenture. Acerca de Accenture Analytics Accenture Analytics proporciona las perspectivas que las organizaciones necesitan para tomar decisiones de negocios más rápidas y mejores. Nuestras amplias capacidades varían desde el acceso y la comunicación de los datos a la modelización predictiva, la pronosticación y el análisis estadístico sofisticado. Contamos con más de personas idóneas en análisis de la información que cuentan con profunda experiencia funcional, en la industria, procesos de negocio y tecnología. En la intersección del negocio y la tecnología, Accenture Analytics permite a las organizaciones lograr los resultados de negocios que determinan el alto desempeño. Para más información sobre Accenture Analytics, visite Acerca de Accenture Accenture es una empresa global de consultoría en management, servicios de tecnología y outsourcing con aproximadamente profesionales que prestan servicios a clientes en más de 120 países. Combinando una experiencia incomparable, amplias capacidades en todas las industrias y funciones de negocios y una profunda investigación respecto de las empresas más exitosas del mundo, Accenture colabora con sus clientes para ayudarlos a convertirse en empresas y gobiernos de alto desempeño. La empresa generó ingresos netos por US$ millones en el ejercicio que finalizó el 31 de agosto de Su página web es

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