En cuestión de meses el sector financiero ha dado pasos de gigante en su transformación digital espoleado por el coronavirus. La pandemia ha acelerado muchos proyectos de innovación tecnológica en cuestiones como el uso del Big Data.

¿Y qué es el Big Data? Es fácil que te hayas cruzado con este término en más de una ocasión. El Big Data, que puede traducirse como datos masivos, se refiere al tratamiento de los datos de tus movimientos en internet, en una aplicación concreta o en cualquier otra situación. Es la capacidad que las empresas tienen de transformar esos datos en información que les ayuda a entender mejor lo que quieres y tus motivaciones.

Por ejemplo, valiéndose del Big Data la cadena de grandes almacenes Target fue capaz de detectar cuándo sus clientes esperaban un bebé. En la película basada en hechos reales Moneyball (muy recomendable) utilizan estos datos estadísticos en el ámbito deportivo para crear un equipo de béisbol con el que alcanzan las finales de la liga, algo que hoy usan en mayor o menor medida todos los equipos de la primera división del fútbol español.

Se trata de ejemplos del poder del Big Data, que es también lo que está detrás de las recomendaciones de películas en Netflix o de los productos relacionados en Amazon uniendo Big Data con machine learning.

El Big Data en el sector financiero: todavía un work in progress

El sector financiero no es ajeno al Big Data, pero todavía hay un largo camino por recorrer. Celoso como es con los datos de sus clientes, el sector ha tenido primero que solventar cualquier duda sobre la privacidad de datos en el uso del Big Data.

A partir de ahí, es donde entra el análisis de los datos a los que tienen acceso las empresas financieras que son, evidentemente, económicos. ¿Qué oportunidades ofrece el Big Data al sector financiero? Muchas, pero estas son las 6 más importantes:

1. Mejor segmentación de sus clientes

Esta es una de las conclusiones del estudio “Big Data en el sector financiero Español” elaborado por EY, FrontQuery y Teradata. Conocer mejor los usos y costumbres de los clientes permite una segmentación avanzada y, por lo tanto, un tratamiento mucho más personalizado.

Esto se traduce en productos más personalizados y enfocados a las necesidades de los clientes. En una escala menor esto es algo que ya se hace con los préstamos preconcedidos en base a un historial de transacciones.

2. Mayor fidelización para reducir la tasa de abandonos

Esto es algo que ya está aprovechando el sector asegurador, donde la competencia por captar clientes es feroz. El Big Data puede ayudar a detectar abandonos y llevar a cabo acciones de fidelización antes de que el cliente tome la decisión de marcharse.

Desde un punto de vista de marketing, las posibilidades de retener al cliente son siempre mayores cuando te adelantas a su acción.

3. Nuevas oportunidades de negocio para clientes

Un correcto análisis de datos puede detectar las necesidades del cliente en el momento en el que surgen. Así es posible anticiparse a ese momento en el que una persona pasa de ser ahorrador a convertirse en inversor y proponerle una solución a medida de sus posibilidades.

4. Aprovechar la omnicanalidad

En esta misma línea, el Big Data brinda la oportunidad de mejorar las comunicaciones con el cliente para usar el canal adecuado en función del mensaje a transmitir. Y es que el Big Data ofrece mucha información sobre qué canales de comunicación usan los clientes, cómo lo hacen y el tipo de información que consumen en cada uno de ellos.

Por último, un buen manejo de datos puede ayudar a mejorar algo tan crítico como la gestión de riesgos dentro del sector a través del Big Data Scoring, que afina todavía más las posibilidades de impago.

En definitiva, el Big Data plantea múltiples retos y todavía más oportunidades que desde el sector y Openbank trabajamos para aprovechar, respetando siempre la legalidad vigente.

Publicado el 19 de noviembre de 2020