Los principales estudios de marketing demostraron que para 2020 la experiencia del cliente superaría al precio y al producto, como principal diferenciador entre las marcas (Walker, PwC, 2020).
En el ámbito del marketing digital, en particular, esto tuvo importantes implicancias en el desarrollo de aplicaciones digitales de servicios e hizo posible propiciar estrategias de relacionamiento con el cliente cada vez más personalizadas, que convergen en la denominada “hipersegmentación”.
Para entenderlo de manera simple, cuando el departamento de marketing de una empresa ofrece tres o cuatro productos estrella por año, de forma horizontal, a través de costosas campañas de promoción, se centra en una segmentación tradicional que, si bien tiene en cuenta datos demográficos básicos de clientes y algunos de sus intereses de compra, en ocasiones se aleja de las necesidades individuales de cada uno de ellos.
En cambio, cuando se realizan de diez a quince ofertas por mes, muy personalizadas, que atraen a clientes individuales, que son fácilmente ejecutables en pocos clicks y muy sencillas de entender, se está recurriendo a la hipersegmentación de clientes, una estrategia en tiempo real que resulta viable a partir del uso de técnicas de Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning.
Actualmente, la industria Fintech tiene enormes oportunidades para aprovechar la hipersegmentación de clientes y generar mayor valor agregado. Es un hecho que cada banco o empresa financiera conoce los movimientos de sus clientes: qué hace, dónde y cuándo, es decir, la información estructurada tradicional.
Pero si, al mismo tiempo, puede agregar información externa del cliente, no estructurada (redes sociales, geolocalización, actividad en internet en general), reunirá una gran base de datos que le permitirá conocer con exactitud a cada uno de sus clientes individualmente, anticipar sus necesidades y desarrollar una estrategia de targeting del cliente para alcanzar una mayor fidelización.
Las preguntas claves que surgen son: ¿Qué tipo de productos financieros son apropiados para cada segmento de cliente? ¿Cómo llegar a cada uno de manera eficiente, apoyados en Big Data?
A partir del conocimiento de la actividad económica de múltiples segmentos de clientes, una de las claves reside en utilizar la explotación y análisis de grandes volúmenes de datos para detectar patrones y comportamientos que permitan ofrecer productos financieros personalizados, los más adecuados y a medida, que puedan lograr una mejor experiencia del cliente y mayor satisfacción (un claro ejemplo son los programas de reward, loyalty, membresías, tarjetas premium y descuentos exclusivos, etc.).
También la organización financiera puede detectar nuevas oportunidades de negocios, tanto para clientes del banco como para quienes no lo son, sean estos individuos o empresas (otro ejemplo en este sentido tiene que ver con créditos, capitalización para accionistas y oportunidades de inversión según el segmento considerado) o bien predecir cuándo un cliente abandonará la entidad (lo que conlleva la necesidad de recomendar productos o mejoras para retener al cliente, una acción que siempre resulta más económica que captar a un nuevo cliente).
Hipersegmentación vs. Microsegmentación
La mayoría de las empresas están familiarizadas con la macrosegmentación e, incluso, la microsegmentación, pero estas categorías son sólo un primer paso para lograr una verdadera personalización.
En la macrosegmentación, los clientes se organizan en grupos generales basados en datos demográficos básicos, como género, geografía o edad. Generalmente este tipo de segmentación resulta insuficiente, porque los consumidores de estos grupos todavía tienen preferencias muy diferentes.
Por su parte, la microsegmentación reduce a los consumidores a grupos más específicos, en función de otros factores, como intereses y comportamientos de compra y / o búsqueda. De este modo, las empresas fintech pueden desarrollar promociones más relevantes para los clientes que demandan nuevos servicios o productos financieros, más aún teniendo en cuenta el auge de los servicios de pago online y billeteras digitales.
Sin embargo, depender exclusivamente de la microsegmentación puede presentar complejos desafíos a la organización, ya que los procesos manuales relacionados con la creación y el envío de promociones a más grupos de personas requieren mucho tiempo y recursos y suelen basarse en un conjunto pre-definido de reglas.
¿Por qué la hipersegmentación avanza varios pasos más allá, para lograr una verdadera personalización uno a uno?
Porque en lugar de mirar a «grupos» de consumidores similares, utiliza datos detallados en tiempo real para identificar las ofertas, promociones y servicios que atraerán a cada individuo.
En esta granularidad, marcas y empresas precisan confiar progresivamente en técnicas de Big Data, IA y Machine Learning. Estas técnicas permiten acceder y procesar grandes cantidades de datos de fuentes propias y de terceros.
La combinación y el análisis de estos datos en tiempo real, posibilita a las empresas relacionadas con banca digital conocer a cada cliente mejor que nunca. A través de algoritmos dinámicos y de segmentación, es factible evaluar el contexto de oferta-demanda, deducir el comportamiento del cliente, tener la retroalimentación y la información del cliente y crear dinámicamente una oferta o producto único para él.
En definitiva, los beneficios de implementar la hipersegmentación en la industria Fintech son:
- Brindar ofertas personalizadas, de mayor relevancia y valor para el cliente (lo que ayuda a construir confianza y fidelización por parte del cliente con grandes beneficios a largo plazo). Estudios sectoriales de marketing mostraron que alrededor del 76% de los clientes esperan que las empresas comprendan sus necesidades y expectativas, algo que no es posible solamente con macro o microsegmentación.
- Comprender mejor a los diferentes clientes a partir del análisis de grandes volúmenes y fuentes de datos (estructurados y no estructurados). Este fenómeno contribuye a toda la cadena de valor: desde el desarrollo de nuevos productos y servicios hasta el aumento de las ventas e ingresos.
- Generar personalización de la experiencia del cliente, que aumenta su valor de por vida (Lifetime Value-LTV), ya que se vuelve más leal y continúa comprando con esa misma marca a lo largo del tiempo. Las estadísticas muestran que los clientes leales valen 10 veces más para las marcas que su compra inicial, y cada aumento del 5% en la lealtad puede aumentar el beneficio promedio por cliente en un 25% -100%.
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