Convincere i clienti utilizzando dati e il Behavioural Profiling

Data Analytics e Behavioural Profiling possono essere una valida combinazione quando si tratta di risolvere un problema che tocca tutte le istituzioni finanziarie: trasformare i propri clienti da risparmiatori a investitori.

Negli ultimi dieci anni lo stock di disponibilità liquide detenute da famiglie e imprese italiane non ha mai smesso di crescere e oggi ammonta a circa €1.750 miliardi di euro[1]. Una cifra ricca di opportunità di business per gli intermediari e per il Paese.

Il contesto di mercato è oggi particolarmente favorevole ai risparmiatori: costi commissionali al minimo, grande tutela del consumatore offerta da MIFID e IDD, accesso al mercato istantaneo e performance (storiche) di mercato accattivanti. Eppure tra le famiglie la quota di disponibilità liquide non si schioda dal 31%-32%[2], un valore molto alto, mentre restano basse le quote di investimenti diversificati, ad esempio i fondi comuni, che in base ai più recenti dati si attestano al 12%.

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Smuovere questo eccesso di liquidità nei conti degli italiani è difficile: occorre “convincere” i risparmiatori. Ma farlo in modo tradizionale, con le campagne incentrate sui prodotti, peraltro spesso simili tra loro, poco comprensibili al risparmiatore medio e dall’incerta redditività potenziale, non basta.

Perciò bisogna andare oltre le basi razionali e capire cosa frena i clienti dal prendersi cura del proprio benessere finanziario: qui che entra in gioco il Behavioural profiling, una tecnica di profilazione dei clienti che mette al centro aspetti mentali, emotivi, socio-culturali[3].

 

La Behavioural profiling practice di Virtual B

Alcuni di voi avranno letto “Nudge. La spinta gentile”, di Thaler e Sunstein. Bellissimo libro. Ma, come tutto il corpo di letteratura scientifica relativa alle scienze comportamentali, lascia quella sensazione che sia difficile trovare applicazioni concrete del Behavioural profiling nell’attività “day-by-day” dei servizi finanziari.

In Virtual B abbiamo dato concretezza all’idea.

Non stiamo parlando di fantascienza ma di applicare in modo sistematico e scientifico tecniche ben rodate di “nudging”, nel pieno rispetto della regolamentazione, sia in termini di compliance finanziaria (MIFID/IDD), che di privacy (GDPR). Nel corso degli anni, in collaborazione con il Behave Lab dell’Università Statale di Milano, abbiamo messo a punto un modello di KYC comportamentale, integrabile con i questionari MIFID/ID.

Recentemente, abbiamo aggiunto un tassello: il Behavioural content, ovvero contenuti capaci di effettuare un nudging coerente con lo specifico profilo comportamentale di ciascun individuo.

L’obiettivo: convincere ciascun cliente utilizzando la tecnica di nudging più efficace per lui. Vediamo come.

 

Una soluzione end-2-end

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Si parte dal Targeting: bisogna individuare i prodotti più adeguati (da tutti i punti di vista) per ciascun cliente. In VirtualB, abbiamo una messo a punto un sistema di raccomandazione dinamico, basato su Machine Learning, che individua le Next Best Action (NBA) adattandosi ai dati disponibili dall’intermediario finanziario. Le NBA possono riguardare sia investimenti, che prodotti assicurativi, o finanziamenti a breve e lungo termine.

Poi occorre convincere il cliente. Anche perché spesso (statistiche sui consumatori alla mano) si tratta di un bisogno latente, del quale il soggetto non è particolarmente consapevole, complice la scarsa cultura finanziaria imperante. E per convincere il cliente occorre comunicare con lui: ad esempio, newsletter, messaggistica, informazioni nell’are riservata privata del sito, messaggi veicolati da chi ha la relazione (es. private banker, consulente, agente, call center).

Rilevante sia l’oggetto del contenuto (ad esempio una soluzione di orevidenza integrativa), sia la modalità con cui viene presentata: qui entra in gioco il nudging – ognuno ha la sua modalità.

 

A ognuno il suo nudging: i benefici

Esiste una grande varietà di tecniche di nudging, ad esempio vari metodi di “storytelling”,  il “framing”, il “peer comparison”, e via dicendo, e ciascuno di noi è variamente sensibile ad esse. Il nostro sistema impara dalle reazioni della customer base, quale essa sia. Il che, è chiaramente un vantaggio.

I tassi di redemption possono essere davvero interessanti, ma soprattutto il servizio diventa personalizzato, adattandosi ai tratti comportamentali dei clienti e comunicando nel modo più vicino a ciascun cliente (o prospect – questo metodo è utilizzabile in fase di lead generation).

Considerate il grafico seguente. Sono dati tratti da un business case reale, su una customer base molto fidelizzata, e l’oggetto del nudging è una call to action specifica (fondamentalmente una richiesta di maggiori informazioni su una tipologia di prodotto).

Il grafico riguarda due tecniche di nudging (storytelling e framing), testate sullo stesso segmento di clientela – una “financial marketing persona”.

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Come potete notare, i tassi di redemption sono elevati (si noti che dipende da caso a caso, perché la variabilità di questi KPI è elevatissima), ma soprattutto sono diversi: emerge un metodo di nudging con la probabilità di redemption più elevata (in questo caso il “framing”), che è dunque il preferibile per quel segmento di clientela.

Naturalmente le cose potrebbero cambiare: il modello sottostante, basato su Machine Learning, se ne accorgerebbe e farebbe variare di conseguenza il metodo di nudging d’elezione. Questo significa iper-personalizzazione.

La soluzione di Virtual B

Virtual B lavora da anni nel settore finanziario, a stretto contatto con i dati e la loro analisi. Dalla nostra esperienza sono nate numerose soluzioni in grado di generare valore e di risolvere problemi per gli intermediari finanziari e assicurativi.

Se il tema ti incuriosisce, contattaci al link sottostante e scopri come applicare le logiche del Behavioural Profiling ai tuoi processi aziendali.

Scopri di più

 

[1] https://www.milanofinanza.it/news/excellence-consulting-le-banche-che-fanno-piu-consulenza-riducono-la-liquidita-sui-conti-dei-clienti-202105101151566531

[2] https://www.bancaditalia.it/pubblicazioni/qef/2018-0470/QEF_470_18.pdf#page=9

[3] https://www.virtualb.it/blog/il-behavioural-profiling-uno-strumento-di-intelligenza-emotiva-per-il-consulente/

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