Industria

¿Redes sociales y huella digital para bancarizar?

Con soluciones de analítica avanzada junto con tecnologías como machine learning e inteligencia artificial, se abren nuevas posibilidades para que las instituciones bancarias conozcan a posibles segmentos que podrán bancarizar para ofrecerles productos y servicios a la medida.

 

Pero ¿cuáles son y dónde están los datos que permitirían bancarizar a más personas?

 

La respuesta está en la reciente cifra dada a conocer en la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH): en México existen 82.7 millones de internautas, de los cuales el 82% lo usa para acceder a redes sociales.

 

Esta actividad, sumada a la huella digital que dejan los usuarios al usar diferentes tipos de servicios en internet, abren la puerta para acceder a más información actualizada, dinámica (variable en cuanto a formato y contenido) y en tiempo real para construir perfiles de prospectos más exactos.

 

Algunos de los indicadores que la banca puede tener al alcance con herramientas de analítica avanzada para llegar a nuevos segmentos de clientes potenciales, están:

 

1)    Tipo de contenidos: ya sea generado o compartido, permite inferir aspectos clave de su vida, por ejemplo, estado civil, profesión, pasatiempos, preocupaciones, expectativas, problemas que enfrentan en su vida diaria, etc. 

2)    Hábitos de consumo públicos: desde check-ins, reservaciones, publicación de comentarios o reviews sobre productos o servicios, contenido compartido o comentado de marcas o lista de deseos, entradas, compra o venta a plataformas e-commerce o social commerce, etc. 

3)    Canales de comunicación: la frecuencia de uso y redes sociales preferidas arrojaría información sobre momentos clave y formatos para comunicarse con clientes potenciales. 

4)    Uso de servicios públicos: historiales de pago de agua, gas, luz, teléfono, multas, impuestos, internet, tenencia o predial podrían arrojar indicadores sobre capacidad de pago, cumplimiento, ente otros.

 

La analítica tradicional en este sector limita la inclusión financiera, la cual tradicionalmente se ha enfocado a un segmento reducido, el cual ya cuenta con productos financieros. Prueba de ello es que el 80% maneja al menos un producto financiero, la mitad cuenta con un trabajo en la economía formal e ingresos fijos de más 3 salarios mínimos**.

 

Pero ¿qué ocurre con aquellas personas que no tienen acceso al sistema bancario porque trabajan en el sector informal o no tienen historial crediticio? Tan solo en 2018 alrededor de 10 millones de mexicanos con este perfil buscaron créditos informales**.

 

Esta cifra es un área de oportunidad para que la banca replantee sus estrategias de captación y retención de nuevos clientes a través del análisis de nuevas variables y métodos de recopilación, procesamiento e interpretación de estas.

 

Detrás de la captación de nuevos clientes, una analítica de datos avanzada también les brinda importantes beneficios como: 

·       Incremento de hasta 25% en aprobaciones***

·       Reducción del fraude en 80% y mora en 48%***

·       Reducción del 9% de la tasa de abandono***

 

Esto adquiere relevancia si tan solo el fraude y la mora les costó a las entidades bancarias alrededor de 13 mil mdd entre 2018 y 2019***.

 

Además de políticas públicas, la bancarización deberá pasar por la adopción de la analítica avanzada para convertir los datos de las personas en herramientas que permita a las instituciones bancarias conocer sus necesidades y así brindar productos y servicios que les ayude a mejorar su vida.

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