Personalizando experiências de clientes bancários com a AWS

Entenda como é possível personalizar as experiências de seus clientes bancários e principalmente por que é importante investir nisso. 

Neste post, vamos entender quais são as mais recentes expectativas dos clientes bancários e como a AWS pode ajudá-lo a atendê-los. 

Como as exigências e expectativas dos clientes vem evoluindo? 

Os anseios clientes estão evoluindo constantemente e as instituições financeiras devem estar preparadas para atendê-las. 

Confira alguns dados importantes do setor: 

• 70% dos bancos mencionam que o foco no cliente é uma prioridade, entretanto apenas 14% dos clientes estão satisfeitos com o nível de personalização disponibilizada. Ainda assim, clientes de bancos que oferecem uma experiência digital personalizada estão 49% mais satisfeitos do que os de bancos tradicionais. 
• 50% dos clientes comprariam um produto de seu banco principal se a oferta fosse personalizada, de acordo com estudo da Bain & Company. 

Quais são as principais necessidades desses clientes?

• Verificar o status de um pagamento de forma simples; 
• Receber extratos de conta instantaneamente ou alertas de fraude em tempo quase real; 
• Receber ofertas e recompensas personalizadas de maneira conveniente (e não em campanhas de massa); 
• Realizar consultas e poder entrar em contato com o suporte ao cliente de forma simples e rápida. 

Para isso, a AWS tem uma variedade de opções e pode ajudar instituições financeiras a satisfazer a essas necessidades. 

Como acontece uma interação bem-sucedida entre o cliente e a instituição bancária? 

Os dados de interação do cliente fazem parte de um ciclo de feedback contínuo, que oferece interações proativas personalizadas, gera sinais, apoia a fidelidade e o crescimento dos negócios. 

O gráfico abaixo exemplifica bem isso. 

Qual é a base para implementar a personalização? 

Um data lake é a base para a personalização. Em resumo, o data lake nos permite armazenar todas as informações de vários tipos (estruturados, não estruturados, semiestruturados) e ser capaz de tratá-las, com o objetivo de deixá-las prontas para tomada de decisão e aprendizagem de máquina. 

Para mais detalhes sobre o que é um data lake, você pode clicar e conferir este material da AWS. 

As diferentes soluções AWS e os data lakes

Os data lakes do Amazon S3 permitem que os bancos capturem e analisem dados de interação e criem relacionamentos mais personalizados. 

O AWS LakeFormation é um serviço que permite criar um data lake acelerado, baseado no Amazon S3, mas integrado ao ecossistema de serviços de análise da AWS, facilitando a integração também com fontes de dados por meio de blueprints e permitindo centralização de políticas de acesso a dados. 

O encontro entre dados e serviços personalizados

Ao capturar os vários pontos de contato do cliente e dados de interação, as instituições financeiras podem usar essas informações para criar produtos e serviços mais personalizados, fornecer mensagens individualizadas e alcançar o cliente por meio de seu canal de comunicação preferido. 

A maioria de nós gostaria, como clientes de instituições financeiras, que só recebêssemos notificações quando realmente fossem necessárias. Um caso de notificação relevante seria se o banco detectar possíveis fraudes em uma conta, com transferências incomuns em tempo quase real ou quando tentamos fazer um movimento diferente do que normalmente fazemos com um crédito de cartão. 

Por exemplo: Que tal se depois de 3 tentativas não sucedidas de entrar em nosso banco on-line, eles nos enviassem uma notificação através do canal de comunicação preferido do cliente (como alertas push), com opções para redefinir a senha ou nos oferecer para discar automaticamente a central de atendimento para esclarecer a situação?

Um data lake é uma aposta para o presente e o futuro.

Se sua empresa sabe qual análise pode querer fazer, então por que não economizar tudo de forma eficiente e a baixo custo, tendo uma melhor chance de atender a quaisquer requisitos que vão surgir? 

E data warehouse?

Um data lake é diferente de um data warehouse porque armazena dados relacionais de aplicações on-line de negócios e também dados não relacionais de aplicativos móveis, dispositivos IoT e redes sociais. 

As instituições financeiras podem aproveitar os serviços gerenciados para contar com vários métodos de ingestão e análise de dados. 

A estrutura dos dados ou esquema não é definida quando os dados são capturados. Isso significa que você pode armazenar todos os seus dados sem um design cuidadoso ou a necessidade de saber para quais perguntas você pode precisar de respostas no futuro. 

Diferentes tipos de análise de seus dados podem ser usados, como consultas SQL, análise de big data, pesquisa de texto completo, análise em tempo real e aprendizado de máquina para descobrir informações. 

Por exemplo, use o Amazon Kinesis, o AWS Snowball ou o AWS Direct Connect para transferir grandes quantidades de dados. Em seguida, o Amazon EMR permitirá distribuir grandes volumes de dados e o Amazon Elasticsearch Service permitirá armazenar, centralizar e analisar informações. 

Quando os dados estiverem no S3, as empresas podem aplicar análises SQL tradicionais, aproveitando o Amazon Redshift ou o Amazon Athena, ou ainda usar o Amazon Quicksight para aplicativos de business intelligence. 

Além disso, as empresas também têm a opção de aplicar transformações de dados mais personalizadas usando o EMR ou aproveitar o aprendizado de máquina (Machine Learning) por meio do Amazon Sagemaker para extrair informações adicionais dos dados. 

O Amazon Pinpoint permite a empresa se comunicar com os clientes no canal de comunicação mais apropriado, dependendo das preferências individuais, como SMS, notificações por push e e-mail. Assim, fornece uma plataforma unificada para notificações e interações, possibilitando campanhas a públicos/audiências segmentadas e a comunicação de maneira transacional com os clientes. 

A empresa Coinbase, que se dedica ao negócio de criptomoedas atendendo mais de 30 milhões de contas em 100 países, usa o Pinpoint para enviar notificações push quando o preço das criptomoedas sofre variação, contando assim com este serviço para manter seus clientes engajados.

 Como gerar experiências de personalização em tempo real? 

• O Amazon Personalize é um serviço de aprendizado de máquina que facilita a criação de recomendações personalizadas para os clientes. Suas principais vantagens são as seguintes: 
• Criar recomendações de alta qualidade que atendam a necessidades específicas. 
• Adicionar personalização em tempo real aos aplicativos. 
• Personalizar a pesquisa do site, a classificação de produtos, as recomendações e as ofertas. 
• Entregar personalização em dias, não em meses.
• Todos os dados analisados pelo Amazon Personalize são mantidos privados e seguros.

 

A empresa Intuit, que se dedica ao desenvolvimento software financeiro, conseguiu construir um mecanismo de recomendação graças ao Personalize, que lhe permitiu entregar a oferta financeira adequada, ao cliente selecionado, no momento certo, com base em seus hábitos de gastos, estilo de vida e metas.

Quais são os benefícios de criar essas experiências na AWS? 

Inovação

As ferramentas de machine learning da Amazon permitem que os clientes criem, treinem e implantem rapidamente modelos de aprendizado de máquina. Por meio de um modelo de ML, poderíamos, por exemplo, saber quando seria a melhor data e hora para enviar uma campanha de marketing para um cliente, com base em seu histórico de uso, preferências, etc. 

Agilidade

Analistas e desenvolvedores podem lançar serviços rapidamente para criar experiências bancárias pessoais. É possível usar um serviço como o Personalize, removendo a necessidade de fazer todo o processo de treinamento tradicional, e simplesmente utilizar o modelo proporcionado. 

Escalabilidade

Os data lakes do Amazon S3 fornecem a escalabilidade necessária para atender a volumes de dados variados e crescentes. A capacidade do S3 é praticamente infinita, por isso é possível armazenar arquivos de áudio de conversas de centrais de atendimento, interações do usuário por cliques em aplicativos, dados de transação diários realizados pelos clientes em seus cartões, etc. 

Lucratividade

Os preços se adaptam ao uso. Na filosofia de serviço da AWS é apenas paga conforme o uso, portanto, não há necessidade de provisionar demais a infraestrutura de armazenamento em mente. 

Segurança e conformidade

Os clientes AWS podem criptografar dados altamente confidenciais e habilitar controles para acesso, auditabilidade e linhagem de dados. A segurança e a conformidade são essenciais para as instituições financeiras e, para a AWS, a prioridade é “0” (a mais alta), portanto, existem vários mecanismos de criptografia em trânsito ou no destino. 

Quais benefícios você pode obter para sua empresa com a personalização de experiências? 

• Maior fidelidade do cliente: Os clientes procuram instituições financeiras que os colocam em primeiro lugar e se preocupam com suas necessidades individuais. Portanto, a fidelidade aumenta ao adotar esse tipo de práticas de personalização. 
• Maior venda de produtos: Sabendo quais produtos o cliente mais usa e como você os trabalha, é mais fácil projetar uma estratégia de vendas mais personalizada, aumentando assim a probabilidade de que novos produtos oferecidos sejam semelhantes ao que os clientes estão procurando. 
• Redução de processos administrativos internos: As instituições financeiras são complexas, têm muitos processos, muitas áreas e, se as tarefas não forem automatizadas, as operações se tornam mais lentas e podem ocorrer erros humanos. Ao implementar esses tipos de estratégias de personalização, podemos automatizar processos como detecção de fraudes em tempo real, lançamento de campanhas de marketing personalizadas, recomendações de produto/serviços customizados para o cliente, etc.  

Comece a transformar sua empresa hoje mesmo para oferecer personalização aos seus clientes com a AWS e a DNX Brasil! 

As demandas dos clientes bancários estão crescendo e você pode contar com nossos serviços. 

Não espere mais, comece seu caminho para a transformação agora! 

Este artigo foi adaptado reproduzido a partir do Blog da AWS.