5 razones por las que Business Analytics es crucial para la banca moderna

Con el surgimiento de la banca analítica, se ha vuelto más personal, tiene un impacto mucho mayor en la configuración de la cultura del consumidor. Los bancos ahora pueden identificar y dirigirse a clientes potenciales con más confianza, ya que pueden localizar los patrones de gasto de los clientes y el historial de inversiones o préstamos para convertirlos en información útil. Con las encuestas de mercado analíticas, la investigación fiscal, los bancos pueden conectar el objetivo comercial de un consumidor con sus necesidades bancarias para dar paso a una actualización más rentable o un paquete de préstamo para el cliente.

En la banca progresiva, todo el patrón es mucho más flexible y adaptable a las necesidades individuales, y ha demostrado ser beneficioso para los bancos. Las herramientas de análisis ahora son más enfocadas y directas, con el objetivo de identificar el comportamiento minorista o la planificación de inversiones y preseleccionar perfiles de clientes de alto valor.

En pocas palabras, perder clientes le cuesta dinero al banco porque incluso si obtiene tres nuevos clientes a cambio de uno, retener nuevos clientes es mucho más costoso que conservar el existente.

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Aquí es donde entra en juego el análisis, puede predecir las prioridades del consumidor y puede prever las próximas necesidades financieras, y ofrecer perspectivas basadas en el valor y varias actualizaciones, beneficios, ofertas de crédito para ayudarlos con su planificación económica. Entonces, ¿cómo ayuda exactamente la analítica a la banca? Vamos a averiguar:

Por qué Analytics para la banca moderna

1. Conocer las prioridades del cliente

Por razones obvias, los análisis ayudan a la industria bancaria a detectar los patrones de compra e inversión de los clientes, lo que a su vez los ayuda a seleccionar sus políticas. Concentrarse en el producto correcto y monitorear el uso del consumidor es crucial y una de las áreas más desafiantes en el sector bancario moderno, cuando los hábitos de gasto urbano son tan variados y diversos.

Los análisis pueden ayudar a los bancos a clasificar a los clientes según sus paradigmas económicos, lo que marca una gran diferencia a la hora de determinar sus necesidades y desafíos. Además, ayuda a educar a los bancos sobre sus clientes, para que puedan adaptar ofertas, actualizaciones y otros detalles de una manera que sea relevante para ellos y les atraiga individualmente, lo que lleva al crecimiento de la productividad.

El análisis avanzado o predictivo puede determinar qué necesitará el cliente a continuación o qué no le interesa. Es importante tener en cuenta que en la atención al cliente, los canales de comunicación y respuesta están en constante evolución y solo aumentan en número.

Esto pone al banquero personal en contacto directo con sus clientes, lo que significa que los desafíos son mayores; un proveedor financiero deberá realizar evaluaciones en tiempo real, en función del historial crediticio o el comportamiento minorista de sus consumidores. En este escenario, para mejorar el servicio al cliente y hacerlo más eficiente, una forma especializada de configuración analítica de servicio al cliente es la necesidad del momento para la banca.

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2. Detección de fraude

Analytics trata con datos y tiene el potencial de prever fraudes en función de los patrones y el comportamiento de inversión de los clientes. Esto es especialmente significativo en el medio urbano cuando cada gasto o inversión es monitoreado tan de cerca por los bancos, que también los equipa con un profundo conocimiento sobre las capacidades financieras de sus clientes y sus posibles necesidades futuras.

Los clientes que tienen cuentas de préstamos, cuentas de fondos mutuos o usan tarjetas de crédito tienen un patrón de uso que puede ser estudiado por análisis y puede determinar si algún desequilibrio importante es un indicador de fraude. Con el surgimiento de big data, la mayoría de los bancos confían en sistemas de monitoreo que son operados por expertos humanos.

Con el auge digital, los modos de actividades fraudulentas se han vuelto múltiples, el fraude cibernético, especialmente, es un área realmente complicada. Con la ayuda de la analítica, un banco puede investigar las rarezas en los hábitos de compra o las decisiones de inversión. La analítica también es muy útil para estudiar la brecha entre varias transacciones y determinar sus causas, su correlación con transacciones pasadas o futuras, lo que puede convertirse en un caso de estudio para determinar si hay fraude en marcha.

Los expertos creen que la mayoría de los estafadores dejan tras de sí un rastro de migas de pan en forma de datos o información, que puede descubrirse mediante una inmersión profunda en sus patrones, especialmente en el fraude relacionado con los impuestos.

3. Fortalecimiento de la base de clientes

La clave para hacer crecer su base de clientes es retener a los clientes mientras obtiene otros nuevos. Los análisis son muy útiles en la selección optimizada que ayuda a los bancos a identificar a los consumidores de alto valor y a satisfacer lo que están buscando. También se trata de crear nuevas oportunidades y opciones para su base de clientes existente; este es un medio directo de traer más dinero y también una forma de involucrarlos, para comprender mejor sus patrones económicos.

Cuando un cliente quiere dejar un banco, el análisis puede investigar las razones de cómo o por qué el cliente está decepcionado e incluso solicitar actualizaciones para solucionar la situación. Eventualmente, se trata de crear una estrategia, de idear maneras de ser mejor que su competencia y satisfacer las necesidades de su base de clientes existente.

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En este mercado comercial despiadado, la retención de clientes es la parte más complicada para los bancos, principalmente porque muchas personas están comprometidas con más de un banco. A menudo se convierte en una búsqueda para ofrecer ofertas mejores y más optimizadas, mejores paquetes de préstamos, opciones de recuperación de fondos más inteligentes, puntos de recompensa, estas son solo algunas formas de retener la lealtad del cliente.

Pero estos nuevamente, se determinan con la ayuda de análisis, el banco debe saber a qué responde exactamente el cliente, en términos de actualizaciones y beneficios, no puede darse el lujo de ser redundante.

4. Para mejorar las perspectivas de marketing

Con la ayuda de la analítica, los bancos pueden diseñar productos para optimizar las ventas y minimizar la deserción. La analítica juega un papel muy importante en la minimización de los riesgos asociados con un producto, ya que puede comprender sus limitaciones de antemano y también al identificar los activos improductivos.

Obviamente, los bancos pueden maximizar su retorno de la inversión (ROI) con análisis, ya que tiene la capacidad de crear un marketing más optimizado, por lo que el producto correcto está dirigido al tipo correcto de consumidor, y esto es clave para la banca de la nueva era.

5. Para Reducir Riesgos

Mediante el uso de análisis predictivos, las empresas pueden administrar sus riesgos de manera efectiva, especialmente porque pueden monitorear tantas formas diversas de conjuntos de datos a la vez, ya sea sin procesar o estructurados. Por lo tanto, puede evaluar los riesgos potenciales involucrados en cualquier campo, ya sea de marketing o relacionado con la fuerza laboral. Lo que es más importante, se puede utilizar para detectar la raíz de errores pasados ​​o malas fases fiscales, y para determinar formas de corregir lagunas.

Con análisis, se pueden implementar ciertos parámetros calculados para evaluar mejor las decisiones de alto riesgo, ya que siempre hay un elemento de imprevisibilidad cuando se trata del mercado. La clave es planificar de acuerdo con las líneas del riesgo, ya sea con la ayuda de modelos predictivos o incluso estudios de casos individuales, pero comprender el alcance de un riesgo y sus eventuales consecuencias es crucial y el análisis es muy específico cuando se trata de recopilar información. conocimiento sobre la causalidad o los resultados.

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Pensamientos concluyentes

Es fundamental tener en cuenta que la analítica tiene mucho que ver con la inteligencia empresarial; son datos que puede convertir en conocimiento utilizable. En la banca, especialmente con análisis predictivos y big data, se ha vuelto mucho más fácil descubrir las oportunidades que obtendrían las tasas de respuesta más altas entre los clientes.

Cuando se trata de servicio, especialmente, el análisis tiene el potencial de ofrecer exactamente lo que el cliente ha estado buscando en términos de ofertas de valor agregado, por lo que los bancos pueden diseñar oportunidades para atender ciertos nichos y ayuda inmensamente a asegurar la lealtad del cliente.

Business Analytics se ha convertido en una parte integral del mundo de los negocios. A medida que los datos se acumulan minuto a minuto, cada vez más organizaciones confían en las herramientas de BA y BI para aumentar la rentabilidad y optimizar las operaciones comerciales. Y más estudiantes y profesionales se apresuran a seguir un curso de análisis de negocios de MBA para refrescar sus conocimientos y experiencia.

Y con la competencia feroz que existe hoy en día, las empresas que no integran el análisis empresarial dentro de su marco no solo están perdiendo oportunidades de crecimiento, sino que también pueden no mantenerse al día con el mercado con el tiempo.