Wealth advisor più incisivi con la customer intelligence data-driven

Sono lontani i tempi in cui si parlava dei robot come di una minaccia o una possibile alternativa ai wealth advisor.Oggi le reti hanno ben chiaro che la tecnologia, anziché un nemico, è un prezioso alleato per servire meglio i clienti,aumentare la produttività e “sbaragliare” la concorrenza.

La Financial Data Science è lo strumento che consente alle reti di valorizzare il patrimonio informativo esistente attraverso l’individuazione dettagliata del profilo dei clienti e del servizio di wealth management, per aumentare l’engagement e personalizzare il servizio. Il fine è supportare i gestori nella relazione con i clienti e rendere più incisiva l’attività della banca.

Utilizzo degli “actionable analytics” a supporto dell’attività di wealth management

Un percorso modulare di digitalizzazione e crescita, che deve creare le basi per rendere il servizio scalabile e ottimizzarne l’impatto economico e organizzativo.

Tipicamente, nella prima fase di un progetto di data analytics per il wealth management Virtual B si concentra su due milestones:

• profilazione evoluta e stima di enhanced KYCs (Know Your Costumer) ;
• calcolo dell’indice di Financial Wellness e dei prodotti nella gamma offerta che meglio soddisfano i bisogni e le caratteristiche di ogni singolo cliente.

Stima degli enhanced KYCs e profilazione del cliente

Si tratta dell’attività di set-up e poi di elaborazione dei dati anonimizzati dei clienti, effettuata con metodi di Financial Data Science per ottenere un’immagine puntuale del “Financial DNA” di ciascun cliente, derivato dai dati. L’attività implica i passi chiave sintetizzati nel seguito.

Set-up e data ingestion: è la fase durante la quale, con il team della banca, si individuano i dati concretamente utilizzabili. Tali dati vengono trattati e normalizzati per rappresentare, in forma anonimizzata, l’input dei modelli algoritmici.

Elaborazione batch dei dati dei clienti sui sistemi di Data Analytics di Virtual B.

Produzione dell’output per ciascun cliente.

Calcolo del Financial Wellness Index

È il computo di una metrica che misura il grado di corrispondenza tra i prodotti e i servizi presenti nel portafoglio di ciascun cliente e il suo profilo finanziario. Esso misura il grado di benessere finanziario del cliente ed è personalizzabile secondo lo stile e l’offerta di una specifica banca/rete.

Il Financial Wellness Index è un efficace strumento di engagement nei confronti dei clienti, che consente ai wealth advisor di individuare le migliori azioni che predispongono una fortissima valenza sul livello di soddisfazione e fidelizzazione dei clienti.

I passaggi chiave per il calcolo sono sintetizzati nel seguito.

–> Product understanding: individuazione puntuale, con il team della banca, del perimetro di prodotti/servizi coinvolti nell’analisi e dei dati loro afferenti (es. tipologia, caratteristiche finanziarie, macro-bisogno ad esso associato), con la creazione di un file tabulare che riassuma tali caratteristiche.

–> Invio dell’output alla banca su file in formato tabulare standard (es. CSV).

Disporre di maggiori informazioni (KYCs) su un cliente e conoscere il suo grado di benessere finanziario – cioè, quanto il portafoglio attuale soddisfi i bisogni e le inclinazioni del cliente – sono di per sé strumenti per aumentarne la soddisfazione, servirlo meglio e infine vendere di più.

Un’attività di marketing realmente data-driven

Il percorso per giungere a un servizio di wealth management data-driven prevede, una volta consolidati i primi due obiettivi, altre attività che consentono di aumentare l’efficacia del progetto e di integrarlo nella cultura e nei processi aziendali.

1) Creazione di una reportistica di valutazione dei KPI delle campagne/iniziative marketing per ottimizzare gli algoritmi. Una volta utilizzati gli enhanced KYCs ottenuti attraverso la profilazione avanzata, vengono effettuate campagne e iniziative di marketing. Attraverso la valutazione dei report di efficacia delle campagne e delle iniziative su clienti target, è possibile da parte nostra ottimizzare e personalizzare gli algoritmi e i modelli utilizzati dal nostro cliente, in una dinamica di Incremental Learning, uno degli aspetti più interessanti dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale.

2) Creazione di contenuti di marketing ad hoc e personalizzazione della comunicazione. Spesso i tradizionali materiali di marketing finanziario non sono funzionali a campagne di marketing data-driven. Contenuti come i nostri “conversation starter” presentano un elevato utilizzo di grafici supportati da dati di contesto attuale, che sintetizzano un determinato tema in maniera informativa ma semplice, funzionale allo storytelling e all’esposizione al cliente finale da parte del gestore della relazione. Tale attività consente un tipo di comunicazione mirata e personalizzabile davvero importante per il successo della strategia data-driven di personalizzazione.

La soluzione di Virtual B

I progetti di data analytics che abbiamo seguito per le aziende di wealth management tipicamente si evolvono e crescono nel tempo. Una volta raggiunti i primi risultati e integrata la metodologia nella cultura aziendale, è possibile continuare a raffinare il processo, introducendo ulteriori tematiche, come la profilazione comportamentale (molto utile per ottimizzare il modello di servizio e lanciare iniziative lifestyle), la profilazione dei clienti in ottica ESG o l’ottimizzazione della lead generation con il Machine Learning.

Questi sono temi che approfondiremo nei prossimi post. Se il tema ti incuriosisce, contattaci al link sottostante e scopri come applicare le logiche del Machine Learning ai tuoi processi aziendali.