Desarrollando el negocio digital con analítica avanzada

El coronavirus ha forzado el ritmo del cambio empresarial, ha aumentado la incertidumbre económica y ha ralentizado el crecimiento. Nadando en aguas desconocidas y panoramas inciertos, no es de extrañar que la analítica de datos se haya convertido en clave para anticipar el comportamiento futuro de los clientes. Gracias a su precisión en la resolución de problemas y su constante actualización, la analítica avanzada hace frente a muchos de los desafíos más urgentes de hoy en día, desde prever la posible evolución de los ingresos de empresas o particulares hasta identificar clientes en supuesto riesgo financiero, o anticipar la efectividad de las estrategias de gestión aplicadas durante el periodo pandémico.

Normalmente cuando se habla de datos y la analítica, se hace desde su faceta “descriptiva”: como un espejo en donde observar el desarrollo de la estrategia comercial de la empresa. Sin embargo, en tiempos de crisis y de cambios sin precedentes sobre todas las industrias, como actualmente ocurre, el grado de ‘inteligencia’ que ofrece el análisis descriptivo “tradicional” es limitado. Es el análisis “predictivo” el que otorga la ventaja competitiva, pues responde a preguntas clave para diseñar la estrategia a futuro de negocio. Al combinar el análisis estadístico, los pronósticos, los modelos predictivos y la optimización, este enfoque traslada la visión de ‘lo que sucedió’, hacia ‘lo que sucederá’.

Los consumidores de hoy son más exigentes que nunca, y la pandemia ha acelerado cambios en sus comportamientos y hábitos de compra con lo que se modifica naturalmente la manera de descifrar sus perfiles de crédito. Además, la mayor volatilidad económica y laboral anticipa un mayor riesgo de incumplimiento de pagos y morosidad. 

Esta falta de información actualizada y relevante plantea un gran desafío para las empresas que se esfuerzan por hacer crecer su cartera de clientes de manera responsable mientras intentan sacar la máxima rentabilidad. Para superar este obstáculo, se requiere sin duda una mayor y mejor visibilidad sobre el cliente, especialmente en lo que respecta al riesgo crediticio y capacidad de pago. Una mayor inversión en la recopilación y el análisis de datos se hace ahora imperativo de cara a aumentar el conocimiento y captación de clientes, optimizar el marketing y el desarrollo de productos, así como para ayudar a las empresas a enfrentarse a las crisis más rápidamente y con respuestas transformadoras. De hecho, muchas empresas admiten que se encuentran actualmente dedicando un gran esfuerzo a actualizar sus modelos actuales de cálculo de endeudamiento y perfilado de riesgo para poder enfocar sus acciones en los clientes adecuados que les aseguren un retorno positivo sobre la inversión.
 
A pesar de las ayudas públicas de distinta naturaleza, la severidad de la pandemia ha afectado a un buen porcentaje de la población y las empresas reduciendo drásticamente sus ingresos y su capacidad de endeudamiento. Esto también ha motivado un giro en las empresas hacia el fortalecimiento del compromiso con sus clientes y la eficiencia operativa. Según el último informe elaborado por la consultora Forrester para Experian, más del 81% de las empresas españolas está haciendo un esfuerzo en hacer de la experiencia de cliente una prioridad. Para esta tarea las empresas han aumentado o mantenido sus presupuestos en analítica avanzada, clave para anticiparse a las necesidades de los clientes y proporcionar una experiencia destacable. 

Ahora sabemos que las empresas más resilientes y con mayor potencial serán aquellas que tengan una buena calidad de datos, las herramientas para explotarlos y las capacidades para transformarlos en valor para sus clientes. Por ejemplo, a través de una mayor cantidad y frecuencia de datos y las capacidades de analítica avanzada es posible crear modelos más precisos y dinámicos de riesgo de crédito, propensión y perfilado de cliente. Con esta base, las empresas pueden mejorar la efectividad de las estrategias de marketing y combinarlo activamente con la identificación de riesgo crediticio de forma que la analítica les permite convertir este batido de datos en información de valor para ofrecer ofertas personalizadas en un entorno muy dinámico en el momento preciso.

En este entorno, aquellas soluciones capaces de desbloquear el potencial de los datos se convertirán en la clave de la resiliencia y el crecimiento. Para facilitarlo, ahora y en un futuro, necesitamos ofrecer a los líderes empresariales el conocimiento sobre cuáles son las herramientas que proporcionan mayor precisión en la identificación de los perfiles financieros, mejor capacidad de captación de clientes y un mayor timing para el desarrollo y oferta de productos y servicios. La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) son el corazón de este engranaje. 

Si bien la adopción de estas tecnologías no ha cambiado significativamente en los últimos dos años, la pandemia que nos ha sobrevenido ha provocado que las empresas españolas aumenten sus inversiones en estas áreas durante los próximos tres años para ayudarles en la toma de decisiones y el despliegue de más acciones y mejor informadas. Sin embargo, la falta de automatización sigue siendo una de las principales barreras y ahí es donde las herramientas automatizadas de gestión de datos están aportando una mayor y mejor resultado. Por ejemplo, a la hora de reconocer los datos del cliente (como un correo electrónico o un número de tarjeta de crédito) y poder, automáticamente, validarlos o descubrir posibles inconsistencias. Esta simple acción permitiría ser más eficiente en las campañas proactivas de retención de clientes y, dadas las limitaciones presupuestarias, permitir impulsar la recuperación futura con distintas estrategias (refinanciaciones, aplicación de comisiones,..).

Los tiempos excepcionales requieren decisiones excepcionales pero apoyadas en análisis más detallados y avanzados. Las compañías que consigan sobrevivir y salir reforzadas de esta crisis serán aquellas que consigan no solamente extraer información y datos de sus clientes, sino acompañarlo de modelos analíticos, más dinámicos y potentes asociados a fuentes de datos alternativas, y que activamente les permitan tomar las mejores decisiones en un entorno cambiante. 

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