La industria de las fintech dio un salto grande durante la pandemia. Según un informe de Finnovista realizado junto a Mercado Pago, publicado por el sitio Blolomberg Línea, para el fin del primer semestre de 2021 América latina ya contaba con más de 1500 fintech, entre ellas cinco nuevos unicornios: Clip y Bitso en México, dLocal en Uruguay, y C6 y Ebanx en Brasil.

El sector creció en todas sus categorías y contabilizaron 601 paytech (de pagos), 210 insurtech (seguros), 491 lendingtech (préstamos) y 222 wealthtech (inversiones).

La multiplicación de este tipo de empresas provoca, no obstante, la creciente demanda de afinar la puntería para convencer a una clientela cada vez más cuidadosa y exigente.

De allí que las decisiones estratégicas se vuelquen cada vez más a la correcta productivización de los datos de clientes, para tener ventajas competitivas y tomar decisiones basadas en datos.

El poder de los datos

La información es el nodo sobre el que se basa cualquier modelo de negocios en este mundo híper conectado e híper tecnológico. Por eso, el Big Data, es decir la información generada, almacenada y procesada en las redes, se vuelve central cuando es sistematizada y analizada para aplicarla para la toma de decisiones estratégicas.

Es elemental señalar que los datos que no pasan para esos procesos de sistematización y validación no son productivos, y que por ello es indispensable apelar a la ciencia de datos y en consecuencia, a las herramientas de Data Management.

El sector de las fintech es uno de los más activos en su utilización. Si bien el sistema financiero global genera una cantidad de datos enorme cada día, también es cierto que es un sector donde están mejor sistematizados y es posible utilizarlos con mayor confiabilidad. El concepto es “productivizarlos”, es decir “hacerlos productivos”.

Para ello son centrales los servicios de Data Management o Gestión de Datos que almacenan, clasifican y organizan los datos.

Con plataformas como Conciliac EDM es posible automatizar los procesos de gestión de datos, ahorrar costos, anticipar y evitar riesgos, y centralizar la gestión de datos en una única plataforma para tomar decisiones basadas en datos verídicos.

Según un artículo firmado por Bassim Haidar, CEO de Channel VAS, en el sitio fintechmagazine.com, los datos dieron el impulso final al crecimiento de las fintech y permitieron ampliar la oferta en los países emergentes con crisis económicas y sistemas crediticios deficientes.

Esto es así -señala el empresario- porque el Data Management “permite a las empresas completar tareas complejas como la evaluación de riesgos, brindando acceso financiero a grupos de personas que antes eran inaccesibles”. Además, la competencia por captar clientes provoca “esfuerzos por innovar y mejorar sus herramientas, servicios y ofertas para mejorar la lealtad del cliente y superar a sus competidores”.

Las herramientas automatizadas de gestión de datos, entre otros muchos beneficios, permiten a las empresas fintech completar tareas normalmente prolongadas y costosas de calificación y evaluación del riesgo crediticio de manera más rápida y económica.

Su uso, además, posibilita nuevos modelos de riesgo crediticio para nano y micro finanzas que benefician a quienes no cuentan con servicios bancarios o prefieren no operar con ellos, al proporcionar una gama más amplia de opciones y acceso a la autopista financiera.

El cliente en el centro

Un estudio de marketing realizado por PWC en 2020, señala que la experiencia del cliente finalmente supera al precio y al producto como principal diferenciador de marcas.

Según el análisis de la empresa especializada en Big Data 7puentes, este concepto fue central en el desarrollo de aplicaciones digitales de servicios que se concentraron en estrategias de relacionamiento con el cliente personalizadas, la llamada hipersegmentación.

La idea es que “cuando el departamento de marketing ofrece tres o cuatro productos estrella de forma horizontal, a través de costosas campañas de promoción, se centra en una segmentación tradicional que en ocasiones se aleja de las necesidades individuales de cada uno de ellos» según constata este informe.

En cambio, se puede atraer a clientes individuales, con diez a quince ofertas por mes, muy personalizadas, fácilmente ejecutables en pocos clicks y muy sencillas de entender.

Esto sólo es posible en una estrategia en tiempo real a partir del uso de técnicas de Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning.

La industria Fintech es una de las que mejor uso hace de estas herramientas y cuenta con enormes oportunidades para aprovecharla.

Si bien es cierto que los bancos y financieras conocen los movimientos de sus clientes con información estructurada tradicional, la posibilidad de contar con datos externos no estructurados de clientes, como redes sociales, geolocalización, actividad en internet en general, le permite conocer con mayor exactitud a cada uno de sus clientes individualmente, anticipar sus necesidades y desarrollar una estrategia de targeting para alcanzar una mayor fidelización.

El análisis de grandes volúmenes de datos permite detectar, además, patrones y comportamientos para ofrecer productos financieros personalizados, los más adecuados y a medida, que puedan lograr una mejor experiencia del cliente y mayor satisfacción (como los programas de reward, loyalty, membresías, tarjetas premium y descuentos exclusivos).

La pregunta clave es: ¿qué herramientas de gestión de datos pueden potenciar aún más la creciente industria fintech?

Una plataforma completa de Data Management como Conciliac EDM permite  centralizar, automatizar y estandarizar todos los procesos que involucran el procesamiento de datos, tales como integraciones, conciliaciones, validaciones, consolidaciones, extracción y transformación entre otros.

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