Há muito que as instituições financeiras perceberam que o seu sucesso está ligado à satisfação dos seus clientes. Já se vão os dias em que os executivos do setor se concentravam exclusivamente nos produtos ofertados. Hoje em dia, eles precisam olhar com atenção para os seus clientes.
Proporcionar uma experiência positiva e um serviço estelar ao cliente é fundamental. Numa indústria inundada de opções como é a financeira, estes diferenciadores são o que fazem um cliente escolher a sua ou outra instituição.
À medida que as instituições se esforçam para reter os clientes atuais e atrair novos, é preciso explorar os padrões de comportamento dos consumidores. Reunir estas percepções dos clientes pode parecer assustador, mas é possível através da análise de dados.
A análise de dados não é estranha à área financeira. No entanto, à medida que as organizações do setor se tornam mais familiarizadas com a análise, percebem que os dados as permitem criar novas oportunidades de negócios e de ganhos estratégicos.
Mas como isso acontece? Continue lendo e descubra!
4 benefícios da utilização da ciência dos dados na área financeira
É importante notar os benefícios mais significativos que a análise dos dados trouxe à indústria financeira como um todo. Estas pequenas mudanças fizeram enormes diferenças em como o setor opera e, claro, no sucesso dessa operação. Conheça abaixo quais são elas:
- Previsão das tendências financeiras: prever as tendências financeiras antes que elas ocorram pode ter um impacto maciço na forma como a gestão lida com as ações futuras. Prever a oferta, a procura, e outros indicadores financeiros chave, equipam as empresas com a informação necessária para tomar decisões sobre os seus produtos, serviços, e investimentos. Também as ajuda a aconselhar os seus clientes sobre como tomar decisões financeiras inteligentes baseadas em modelos preditivos;
- Análise do risco: os algoritmos de aprendizagem automática podem prever com muita precisão se uma pessoa ou empresa será ou não um investimento de risco (utilizando a sua pontuação de crédito e transações financeiras). Isto ditará se a instituição pode ou não confiar um empréstimo a esta pessoa ou empresa, ou se lhe deve ser negado devido ao seu histórico;
- Automação de tarefas: a automação de tarefas aumenta a produtividade e facilita o trabalho dos analistas, gestores e associados dos serviços financeiros. Por exemplo, aplicações online e algoritmos tornam muito mais rápido determinar se um determinado cliente é ou não um passivo financeiro. Isto torna mais fácil para os trabalhadores bancários determinarem se devem ou não fornecer um serviço a esse cliente em particular. Além disso, os clientes se beneficiam porque não precisam entrar fisicamente num banco para se candidatarem a produtos e serviços. Podem também preencher automaticamente a maioria das suas aplicações online de casa;
- Fomentando a inclusão: quando são utilizados algoritmos, as instituições financeiras têm a garantia de tratar cada indivíduo de forma igual, independentemente da raça, orientação sexual, ou gênero. Isto porque o processo de decisão é completamente baseado na atividade financeira do cliente. Isto cria mais transparência para os clientes em termos da sua capacidade de se qualificarem para os produtos. Também elimina o risco de discriminação;
- Monitoramento de fraudes: dois dos maiores medos enfrentados pelos consumidores são roubo de identidade e fraude. Ao monitorar os comportamentos e hábitos de seus clientes para volumes incomuns de gastos ou para transações feitas em mercados estrangeiros, os bancos podem frustrar tentativas de fraude. Quando os clientes sentem que sua identidade e suas finanças estão seguras, é muito mais provável que continuem seu relacionamento com sua instituição financeira e compartilhem esse sentimento com outras pessoas.
3 casos de uso dos dados nos serviços financeiros
A indústria dos serviços financeiros está em constante evolução, e os casos de utilização de dados por essas empresas também estão. Conheça abaixo os principais deles!
1. Análise e marketing em tempo real
Hoje é possível analisar os dados em tempo real, não é necessário esperar que os dados sejam processados e disponibilizados. Isto significa que as empresas de serviços financeiros podem responder rapidamente às tendências e tomar decisões que as empurram para a frente da concorrência. Geofencing, geotargeting, e beaconing são todos exemplos de análises em tempo real.
As análises em tempo real são especialmente úteis para compreender e responder ao comportamento dos consumidores. Num mercado ultra-competitivo, as empresas financeiras e os bancos precisam de saber o que os seus consumidores querem e precisam, e quando o querem e precisam. A análise em tempo real torna possível descobrir esta informação crucial. Isto permite às empresas desenvolver campanhas de marketing direcionadas para satisfazer a procura dos consumidores e ganhar quota de mercado.
2. Avaliação e gestão de riscos
As empresas estão começando a afastar os seus processos de tomada de decisão dos indivíduos em direção a algoritmos de aprendizagem de máquinas. Estes reduzem os erros humanos, ao mesmo tempo que aumentam a eficiência. Alavancar modelos que prevêem o risco associado a investimentos ou empreendimentos particulares permite às empresas de serviços financeiros tomar decisões rapidamente. Ao mesmo tempo, não precisam sacrificar a qualidade da sua devida diligência e investigação de investimento.
A um nível mais voltado para o consumidor, os planejadores financeiros avaliam se uma pessoa está ou não em posição de fazer um financiamento com base no seu histórico de empréstimos e crédito. Antes da aprendizagem automática, este era um processo de investigação muito manual e individual. Com sofisticados modelos de dados pré-construídos, as aprovações são muito mais rápidas e mais fiáveis.
3. Análise preditiva e planeamento futuro
A análise dos dados permite a análise instantânea de muitos conjuntos de dados diferentes do passado e do presente. Isto facilita a previsão da(s) direção(ões) em que o mercado irá seguir, e quais os investimentos que serão mais ou menos viáveis com base nessas tendências. Isto simplifica a tomada de decisões para as instituições financeiras.
Por exemplo, uma empresa de investimento é susceptível de utilizar estatísticas para decidir em que ações investir durante um longo período de tempo. Podem então utilizar os seus lucros de investimento esperados para oferecer produtos aos seus clientes e fixar as suas taxas.
A análise de dados pode servir às instituições financeiras de várias formas, melhorando a experiência e o serviço ao cliente, ajudando os bancos a monitorizar a fraude, e até a ter impacto nas soluções de gestão de risco.
Para saber mais sobre como a análise de dados pode ajudar sua instituição financeira, continue acompanhando o blog da Kriptos e veja todas as nossas dicas!
