MILANO – Durante la pandemia, digital banking ed e-commerce hanno assunto un ruolo fondamentale. Da un lato infatti lo shopping online si è dimostrato l’unica scelta possibile per poter portare avanti il commercio, mentre la diffusione del digital banking, che secondo un recente report Mckinsey era già alta prima dell’epidemia di COVID 19, è cresciuta al punto che il 60% dei clienti di età inferiore ai 70 anni utilizza i canali digitali. Percentuale che sale al 75% per i minori di 50 anni.
In quest’ottica, man mano che la domanda di servizi finanziari più digitali e intuitivi accelera (coinvolgendo anche coloro che non erano ancora così inclini), un’interazione facile e personalizzata diventerà cruciale per trattenere i clienti e sfruttare eventuali opportunità di cross-selling. La buona notizia è che offre l’opportunità di creare un’esperienza più personalizzata attraverso il maggior numero di dati raccolti, analizzati e sfruttati per gestire la prossima interazione.
Sempre più spesso, le società di servizi finanziari utilizzano dati, strumenti di analisi e di apprendimento automatico per offrire progressivamente una migliore esperienza digitale che preveda e anticipi le interazioni con i clienti. I dati vengono raccolti da più fonti, tanto combinando e correlando flussi di dati di mercato o di mobile banking con l’attività dell’account in tempo reale, quanto prendendo in prestito la cronologia, i dati di core banking, investimenti e call center, con l’unico obiettivo di realizzare un quadro più completo del cliente e le sue esigenze al fine di ottimizzarne l’esperienza.
Rabobank ad esempio, uno dei più grandi istituti di servizi finanziari dei Paesi Bassi, ha implementato una strategia molto convincente in cui dati in tempo reale vengono impiegati per fornire ai clienti informazioni aggiornate al minuto sulla loro situazione finanziaria, offrendo un servizio tempestivo e preciso.
Altre banche, invece, hanno trasformato e modernizzato il proprio servizio clienti introducendo chatbot supportati da sottostanti piattaforme di dati e analytics, mentre altre ancora aggregano informazioni provenienti da oltre 100 diverse fonti per creare un profilo il più possibile dettagliato e completo dei loro consumatori finali, applicandovi successivamente strumenti di analisi e machine learning atti a produrre la “prossima migliore conversazione” con il cliente, determinando maggiori soddisfazione e ricavi.
Se, dunque, i campi di applicazione sono svariati e il ritmo con cui l’evoluzione tecnologica procede si sta rivelando particolarmente impegnativo per le società di servizi finanziari, rimane la certezza di un futuro dove la crescente preferenza per le interazioni digitali – combinata con la necessità di sicurezza – ne guiderà l’adozione, lasciando alle esperienze digitali legate alle transazioni e ai servizi finanziari una sola scelta: essere sempre più avanzate.
