Pochi settori hanno a disposizione un volume di dati equiparabile a quello delle banche. Fin dalla prima apertura di un conto, ogni cliente fornisce una massiccia quantità di informazioni che, se bonificate e organizzate, possono diventare uno strumento di crescita e di fidelizzazione degli utenti. I Data Analytics nel settore bancario hanno le potenzialità per informare e guidare le decisioni su traiettorie trasversali, in ogni ramo della complessa realtà degli istituti bancari.
Le banche hanno sempre lavorato con i dati, ma l’alta quantità di informazioni disponibili e l’adozione precoce di modelli per analizzarli non si sono necessariamente allineate a un uso virtuoso dei Data Analytics nell’era digitale: come riportato in uno studio di McKinsey, solo il 7% delle banche intervistate è riuscito a declinare l’analisi dei dati in tutti i suoi potenziali ambiti di applicazione, e solo un intervistato su cinque crede che i risultati degli Analytics possano convincere i leader a prendere decisioni diverse da quelle già stabilite.
Ma l’impatto dei Data Analytics nel settore bancario può essere considerevole, proprio grazie alla grande disponibilità di dati e al potere d’azione che è possibile estrapolarne.
Personalizzare il marketing e i prodotti
Dati anagrafici, geospaziali e comportamentali, transazioni economiche, menzioni sui canali social, tipologia e numero di prodotti finanziari attivi, preferenze per i servizi online o in filiale, variazioni di reddito e flussi di denaro in entrata e in uscita: questi sono solo alcuni esempi del tipo di dati che una banca acquisisce tutti i giorni e che possono contribuire a una precisissima profilazione del cliente.
Conoscere nei dettagli le persone a cui ci si rivolge è la chiave per ottimizzare l’efficacia delle campagne di marketing, perché rende possibile non solo proporre a clienti e prospect un prodotto modulato sulle loro esigenze reali, ma farlo con il giusto tempismo, nel momento in cui il cliente ne ha bisogno e sarà più propenso ad accettare l’offerta. Personalizzazione e tempismo funzionano nell’acquisizione di nuovi clienti quanto nella fidelizzazione di quelli già esistenti, a cui una banca ha una probabilità del 60-70% di riuscire a vendere nuovi prodotti.
Prevenire le frodi
Il 2020 ha visto un netto aumento di frodi finanziarie, per un valore complessivo in Italia di 25 milioni di euro. Il dato è preoccupante per le banche, che vengono considerate responsabili dei rimborsi, ma rappresenta anche una potenziale leva per attirare una clientela sempre più scettica e incerta, incline a valutare favorevolmente gli istituti capaci di prometterle maggiore sicurezza.
I Data Analytics nel settore bancario sono in grado di fotografare in modo dettagliato il comportamento standard di un cliente e rilevare in maniera istantanea le variazioni dalla norma, assumendo così un ruolo cruciale nella prevenzione delle frodi. Un prelievo esoso in contanti dal conto di un utente che normalmente compie tutte le operazioni online, un’intensificazione nella frequenza di spesa di una cliente che è sempre stata incline al risparmio, l’utilizzo di una carta di credito in negozi di un’area distante dalla residenza del titolare sono tutti campanelli di allarme che un sistema di analisi dei dati è in grado di percepire e portare tempestivamente all’attenzione dell’operatore responsabile, innescando le verifiche necessarie e il blocco del conto prima che venga prosciugato dal truffatore.
Valutare il rischio
Sfruttare le capacità predittive dei Data Analytics nel settore bancario consente di condurre una più precisa valutazione del rischio legato a ogni operazione finanziaria.
La valutazione del rischio di credito è un momento centrale nell’erogazione di prestiti e mutui. Poiché dipende strettamente dal profilo del cliente, è anche l’operazione che più di tutte non può prescindere dall’analisi dei customer data. Le analitiche predittive possono confermare la praticabilità di un prestito, oppure possono far emergere profili che, per la loro storia creditizia e il loro comportamento finanziario, costituiscono un rischio più elevato.
La valutazione del rischio non riguarda tuttavia soltanto i profili dei singoli clienti, ma è un processo che coinvolge il lancio di nuovi prodotti finanziari e, più generalmente, tutte le decisioni strategiche prese all’interno di un istituto bancario. In questi casi, i confini dei dati da prendere in considerazione si allargano fino a comprendere l’intero ecosistema finanziario, la cui interconnessione richiede un approccio integrale alla valutazione dell’esposizione al rischio, con una visione olistica e predittiva che i Data Analytics nel settore bancario possono offrire.