Desde los datos sobre precios en tiempo real para tomar decisiones comerciales hasta los fundamentales de la empresa para crear carteras o los datos demográficos para respaldar la suscripción de seguros, los datos siempre han sustentado el sector de los servicios financieros. Los movimientos del mercado se reflejan en datos de mercado que los profesionales de los servicios financieros convierten en información práctica y decisiones empresariales.

Sin embargo, a medida que los bancos y los proveedores de seguros buscan diferenciarse del resto, muchos intentan conocer mejor a los clientes y sus necesidades, y desarrollan cada vez más estrategias para obtener información más detallada sobre sus clientes. Estas empresas ven cómo otros sectores, liderados principalmente por los medios de comunicación y el retail, adoptan tecnología e innovan con rapidez gracias a una visión mejorada de los comportamientos, las interacciones y las elecciones de estilo de vida de los clientes. Las empresas capturan hasta el más mínimo detalle de los puntos de datos de los clientes y, después, analizan y escrutan esos datos para fundamentar decisiones de negocio, productos y marketing. Gracias a la ingente cantidad de datos que se recibe a través de las interacciones en línea, los minoristas, por ejemplo, ofrecen a sus clientes una mayor personalización, opciones de movilidad y la posibilidad de acceder a productos y servicios en una experiencia de compra integrada y fluida con interfaces en línea. En la actualidad, los sectores de los seguros y la banca minorista se enfrentan al reto de operar de forma que puedan satisfacer expectativas similares de los clientes en las experiencias digitales que ofrecen. De hecho, según un informe de 2021 elaborado por MX, “casi el 70 % de los consumidores afirma que le gustaría que la experiencia con su banco fuera parecida a la que tiene con Netflix, Amazon y otras empresas tecnológicas en lo que respecta a la oferta de recomendaciones personalizadas”.

Para muchas empresas de servicios financieros, este aspecto es fundamental para garantizar la resiliencia del negocio y las necesidades de crecimiento a largo plazo. Desde la crisis financiera de 2008, la confianza y la percepción pública en relación con el sector de los servicios financieros ha sido negativa en todo momento. En una época en que las actitudes sociales y culturales también han cambiado drásticamente, el equilibrio de poder ahora se inclina a favor del cliente. Con un sentido de autodeterminación en la forma en que gastan o invierten su dinero, las empresas se enfrentan al reto de transformar sus operaciones empresariales para reflejar las nuevas dinámicas de los clientes y su preferencia por los modelos de interacción de autoservicio. Las instituciones deben mejorar sus servicios de formas novedosas para que sean más eficaces, rápidos y personalizados. Sin embargo, muchas empresas de servicios financieros no consiguen satisfacer las cambiantes demandas de sus clientes, lo que suele dar lugar a experiencias deficientes. 

A las expectativas de los consumidores en constante evolución se suman los desafíos sistémicos que afronta el sector en general desde la crisis financiera: las continuas presiones normativas, la competencia de las empresas emergentes de tecnología financiera (FinTech) y el aumento de los costes. Todo esto obliga a los bancos a reevaluar sus estrategias para crear y retener el valor a largo plazo con sus clientes. En pocas palabras: si una empresa de servicios financieros es capaz de cuidar a sus clientes, el valor del ciclo de vida del cliente aumentará. Esto implica acompañarlos desde el momento en que abren una cuenta corriente o de ahorro por primera vez en una sucursal local hasta el momento en que contratan una póliza de seguro de vida, compran su primera casa, comercian con activos digitales o buscan asesoramiento financiero para ayudarles a gestionar sus carteras de inversión.

Sin embargo, si los bancos y los proveedores de seguros desean adoptar un enfoque más eficiente para seleccionar, ganar, retener clientes e interactuar con ellos, primero deben movilizar sus datos, invertir en sus pilas tecnológicas y reorientar la organización para desarrollar un enfoque más completo que les permita entender quiénes son sus clientes.

El lastre de la tecnología heredada

Para muchos bancos y proveedores de seguros, los años de adquisiciones, la creación de carteras y las inversiones orgánicas e inorgánicas han dado lugar a arquitecturas tecnológicas aisladas y duplicadas, distintos almacenes de contenido y modelos de datos, y diferentes niveles de gobernanza, autenticación y controles de acceso a los datos. 

Esto significa que las empresas de servicios financieros tradicionales se enfrentan a desafíos relacionados con: 

  • El acceso a los datos y la incapacidad de reunir datos críticos para el negocio procedentes de la empresa y de terceros.
  • La velocidad de los datos debido a un flujo de datos muy largo, ya que los equipos se dedican a identificar e incorporar datos relevantes de terceros con diferentes grados de preparación.
  • El control de versiones de los datos debido a la copia de datos y a las diferentes versiones de la información que dan lugar a incoherencias e incrementan el riesgo de errores.
  • La autorización de los datos que limitan quién tiene acceso a determinados datos y con qué fin, lo que, en última instancia, genera problemas de costes y cumplimiento de normativas.

A medida que el sector se consolida, ya sea con la fusión de bancos regionales, como SunTrust y BB&T (ahora, Truist), o la adquisición de plataformas de negociación por parte de bancos, como Morgan Stanley y E-Trade, es muy probable que estos desafíos tecnológicos y de datos persistan. 

Para un gran banco o proveedor de seguros, esto significa tener una visión incoherente o incompleta del cliente y sus necesidades debido al elevado coste y el consumo de recursos que conlleva la replicación de datos necesaria para agregar los datos de los clientes procedentes de toda la empresa. Esto también se traduce en un retraso de los análisis y la información sobre los clientes, incluidas la siguiente acción más recomendable y la idoneidad de los productos. En el caso de los asesores financieros, los directores de sucursales y los corredores de seguros, estos desafíos tienen repercusiones en los ingresos, especialmente si no pueden vender con éxito los productos correctos a los clientes adecuados. 

Y, lo que es más importante, al tratarse de un sector muy regulado, las empresas de servicios financieros se enfrentan a posibles riesgos normativos, de reputación y financieros si no cuentan con una gobernanza de datos y controles de seguridad sólidos al acceder y compartir datos de clientes y otra información de identificación personal (PII).

Trasladar los procesos de análisis integral del cliente a Data Cloud

Las empresas de servicios financieros recurren a Snowflake y Financial Services Data Cloud para superar algunos de estos desafíos. De esta forma, tratan de aumentar la eficiencia, reducir la complejidad, crear una plataforma centralizada de datos de clientes y establecer procesos de datos de clientes en tiempo real, basados en eventos y en la nube. Todo esto está respaldado por capacidades de colaboración, enriquecimiento y seguridad de datos. 

Colaboración de datos

Al tratarse de una única plataforma de datos, Financial Services Data Cloud permite a las empresas prosperar en un entorno competitivo y altamente regulado que, además, hace un uso intensivo de los datos. Esto implica eliminar los silos de datos y tecnología en las diferentes líneas de negocio, proveedores y partners para habilitar varios flujos de trabajo, desde el marketing y la segmentación de clientes hasta los análisis predictivos y la siguiente acción más recomendable. Snowflake acaba con los procesos de extracción, transformación y carga (extract, transform, and load; ETL), lo que permite acceder y distribuir los datos casi al instante.

El intercambio y la colaboración están respaldados por políticas y controles de gobernanza sólidos que abarcan varias nubes y realizan un seguimiento de los datos, no de la nube. Las políticas se aplican de manera uniforme, lo que simplifica la gobernanza a escala, reduce el riesgo y genera valor incluso a partir de datos confidenciales y regulados.

Enriquecimiento de los datos

Como hemos señalado anteriormente, los datos sustentan el sector de los servicios financieros. Con Snowflake, es muy fácil acceder a los datos y colaborar con ellos. Snowflake Data Marketplace alberga más de 1000 conjuntos de datos de proveedores de datos líderes del sector, como FactSet, S&P Global, Experian, ZoomInfo y Foursquare. 

Esto ofrece las siguientes ventajas:

Snowflake Data Marketplace permite acceder a los datos con un proceso ETL mínimo o inexistente y redefine la experiencia de prueba, búsqueda y compra de los usuarios. Y, lo que es más importante, ofrece una manera rápida y fluida de enriquecer los datos internos que genera información nueva y diferenciada sobre los clientes. 

Seguridad de los datos

Movilizar datos confidenciales entre diferentes equipos y líneas de negocio, así como a partners y proveedores, es una tarea compleja. La legislación sobre privacidad de datos y los requisitos de cumplimiento limitan la información que puede compartirse, lo que determina la manera en que las empresas de servicios financieros pueden generar información, colaborar o gestionar los riesgos. 

En lo que respecta al acceso y la consulta de datos de clientes, la seguridad de los datos es un aspecto fundamental de Financial Services Data Cloud. Además de funciones como el enmascaramiento dinámico de datos y el cifrado completo de los datos en tránsito y en reposo, Snowflake también ofrece funciones de data clean room. 

Aunque se trata de un concepto nuevo en el ámbito de los servicios financieros, el uso de data clean rooms está muy extendido en otros sectores como el de la tecnología, los medios de comunicación y la publicidad. Se trata de una función que permite a las empresas agregar datos de los clientes internamente entre diferentes negocios y equipos, así como externamente con datos de terceros. Las data clean rooms permiten el data sharing, unir datos a doble ciego y realizar consultas restringidas, con lo que diferentes empresas pueden compartir y emparejar datos de los clientes sin tener que exponer los datos subyacentes. 

Esto significa que las empresas pueden movilizar y aprovechar los datos propios y de terceros de una forma segura para potenciar la información de los clientes. Descubre cómo el departamento de publicidad de una gran empresa de medios de comunicación utilizó las data clean rooms de Snowflake para lograr una segmentación y análisis de clientes escalables en toda su cartera de marcas. 

Las empresas de servicios financieros pueden:

  • Colaborar en varias líneas de negocio internamente o con partners del sector de los servicios financieros, como otros bancos, procesadores de pagos o proveedores de datos, o incluso con empresas de otros sectores como el retail, la tecnología o la publicidad. 
  • Compartir y emparejar datos de clientes de fuera de la empresa. 
  • Validar las solicitudes de consulta e incorporar el aprendizaje automático (ML) para permitir análisis predictivos de los clientes. 
  • Generar estrategias de asociación, iniciativas de marketing, oportunidades de ventas cruzadas y adicionales, e información sobre la siguiente acción más recomendable.

Una vez que las empresas de servicios financieros son capaces de abordar los desafíos de colaboración, enriquecimiento y seguridad de los datos, pueden desarrollar los procesos y pasos necesarios para crear un workload de análisis integral del cliente. 

En general, hemos observado que las empresas se centran en los siguientes seis pasos: 

  1. Asignación, emparejamiento y modelado: identificar y entender al cliente y todos los datos relacionados. Para ello, es necesario que las empresas establezcan taxonomías de datos, áreas temáticas de datos clave y modelos de datos lógicos.
  2. Agregación: consolidar los datos de los clientes en un único perfil de cliente con linaje de datos de una única fuente. Esto incluye cualquier tipo de datos, como los datos de cuentas, transacciones y referencias, en un repositorio de datos maestros centralizado. 
  3. Conflación: establecer el propietario del dominio que rige la definición y las reglas de los datos que un proceso de negocio consume o proporciona.
  4. Información de datos: obtener información que automatice y optimice los procesos. Esto puede incluir funciones de IA y ML.
  5. Enriquecimiento de datos y data sharing: enriquecer los datos de los clientes a partir de otros dominios de otros dominios de datos de la empresa, proveedores de datos de terceros y partners.
  6. Acción: eliminar los silos organizativos mediante la creación de una cultura basada en datos en la que se fomente la colaboración. 

Mediante Financial Services Data Cloud, Snowflake se asocia con empresas de servicios financieros para optimizar estos pasos a nivel de empresa. Gracias a los principales workloads de Snowflake (Data Engineering, Data Warehouse, Data Lake, Data Science, Data Application y Data Sharing), nuestros clientes pueden cumplir sus requisitos de análisis integral del cliente.

Snowflake ayudó a los líderes empresariales de Western Union a obtener una visión más completa de sus clientes mediante la consolidación de más de 30 almacenes de datos y la eliminación de la contención de recursos. 

Con más de 550 000 agencias en todo el mundo, Western Union ayuda a más de 150 millones de personas y empresas a enviar y recibir dinero. A medida que los clientes se trasladaban al entorno digital, Western Union amplió sus servicios de transferencias digitales, que se convirtieron en la línea de negocio de mayor crecimiento. Esto se tradujo en la llegada de grandes volúmenes de datos de clientes y transacciones a una arquitectura de datos heredada que incluía varios data warehouses on-premise. 

Cuando hablamos con Deepak Murthy, Data Engineering Support Ops Leader de Western Union, señaló que “había grandes cantidades de datos que se copiaban hasta cinco veces debido a los diferentes procesos de ingesta, lo que generaba discrepancias en los datos y preguntas sobre conjuntos de datos que no se correspondían”. Esto hizo que procesos como aprovisionar a los usuarios, mantener un tiempo de actividad ininterrumpido, llevar a cabo el mantenimiento y obtener información sobre el análisis integral del cliente fueran todo un desafío. 

Snowflake se asoció con Western Union para modernizar su pila tecnológica con una arquitectura de datos compartidos multiclúster que ofreció escalabilidad instantánea para gestionar los datos, los usuarios y los workloads de Western Union sin contención de recursos. Como resultado, los costes del data warehouse se redujeron en más de un 50 %. La integración de Snowflake con otras aplicaciones y herramientas de flujo de trabajo de terceros también permitió a los líderes empresariales generar informes casi en tiempo real sobre el volumen de las transacciones, la información de los clientes y otros análisis que influyeron directamente en las iniciativas de ventas y marketing.

El paso más importante

Anteriormente, hemos indicado seis pasos generales que las empresas de servicios financieros deben tener en cuenta al desarrollar un enfoque empresarial basado en el análisis integral del cliente. Sin embargo, faltaba un paso que puede que sea el más importante: tener una visión a largo plazo. 

En la actualidad, muchas instituciones tienen un alcance modesto y algo limitado a los datos de sus clientes debido a restricciones organizativas y económicas. Al fin y al cabo, agregar, consolidar y centralizar los datos de los clientes solo es la apuesta inicial. Si las empresas de servicios financieros no tienen la capacidad de evaluar las necesidades empresariales a largo plazo o de detectar los futuros requisitos de datos, pueden perderse las oportunidades de datos del mañana. 

Cuando Western Union se asoció con Snowflake, estaba creciendo e invirtiendo considerablemente en sus servicios de transferencia digital. La aplicación móvil y el portal en línea aumentaron significativamente el volumen de los datos de transacciones y clientes, en comparación con sus canales empresariales tradicionales. Gracias a Snowflake Data Cloud, la empresa pudo contabilizar, movilizar y convertir esos datos de clientes en información práctica más rápido. 

No cabe la menor duda que los datos sustentan el sector de los servicios financieros. Sin embargo, la mayoría de las veces son la estrategia y la visión de negocio a largo plazo los que, en última instancia, convierten los datos de los que dispone una empresa en un verdadero aspecto diferenciador que, en este caso, se refleja en una experiencia del cliente altamente personalizada.