Ta industria fintech está creciendo a un ritmo acelerado, impulsada por nuevas innovaciones tecnológicas y necesidades cambiantes. En muchos casos, las mejoras modernas en muchos sectores de TI han tenido efectos secundarios en todas las industrias, y en particular en los productos y servicios de fintech.
Por ejemplo, la inteligencia artificial (IA) ahora impulsa una gran cantidad de aplicaciones y los principales sistemas/modelos de mercado predictivos. De particular interés son el análisis de big data y el análisis de productos. Ambas industrias obtienen mucha cobertura de noticias, aunque normalmente en relación con las redes sociales o el marketing. Sin embargo, muchas empresas fintech emergentes están utilizando el poder de los grandes datos y el análisis de productos para mejorar sus productos y servicios y personalizar sus ofertas.
Hoy, analicemos cómo el big data y el análisis de productos están afectando a la industria fintech en general.
Predecir el comportamiento del cliente
Para empezar, el análisis de big data e incluso el análisis de productos individuales pueden ayudar a los proveedores de fintech a predecir el comportamiento del cliente con más precisión que nunca. A medida que las empresas pueden recopilar información como la tasa de uso de productos específicos, dónde pasan el tiempo las personas y qué tipos de productos prefieren, esas organizaciones podrán adaptar mejor sus esfuerzos de fabricación y marketing a las preferencias de los clientes.
Por ejemplo, los proveedores de servicios fintech ahora pueden usar análisis de big data para comprender qué prioriza la gente en tiempos de crisis financiera, como durante la reciente pandemia de COVID-19. Según estadísticas recientes, ha habido un aumento del 50 % en la cantidad de adultos que compran un plan de seguro desde que comenzó la pandemia para ayudar a cubrir pérdidas financieras.
Al analizar qué es probable que atraiga a los clientes en los próximos dos años, las empresas pueden mantenerse a la vanguardia y evitar quedarse atrás de sus competidores cuando se trata de nuevos productos o servicios.
Evaluación del riesgo
Con el análisis de big data, las empresas pueden tomar todos los datos que obtienen de sus aplicaciones móviles, servicios de fintech en línea y otros productos para:
- Predecir cambios en las preferencias de los clientes que pueden no alinearse con la producción actual de la empresa
- Anticiparse a las amenazas de ciberseguridad y los riesgos de cumplimiento en evolución
- Descubrir qué nuevas empresas fintech pueden ser disruptivas para la industria
Fintech es un sector que ciertamente no se vio perjudicado por la pandemia. De hecho, la adopción de fintech en su conjunto ha aumentado hasta en un 72 % debido a la pandemia. Pero eso no significa que las empresas sean inmunes a los riesgos del mercado. Una evaluación de riesgos más precisa significa que las empresas fintech establecidas pueden descansar más fácilmente y permanecer cimentadas en posiciones de autoridad en toda la industria.
Aumento de la agilidad del mercado
El análisis de big data, cuando se utiliza para potenciar los algoritmos de aprendizaje automático, debería permitir que las empresas de tecnología financiera disfruten de una mayor agilidad en el mercado. Al analizar cómo los clientes usan los productos y los servicios fintech, y cómo gastan su tiempo y dinero en las plataformas fintech, las organizaciones podrán adaptarse rápidamente a las preferencias cambiantes de los clientes o las condiciones del mercado.
Por ejemplo, la tendencia continua de trabajar desde casa debido a la pandemia ha llevado a algunas empresas de tecnología financiera a proporcionar software y soluciones de nómina más desarrollados para organizaciones corporativas. Sin duda, esta respuesta ágil generó importantes ganancias para aquellas empresas fintech que supieron aprovechar la situación.
A medida que mejore el análisis de big data, las empresas podrán predecir los cambios del mercado y permanecer ágiles en períodos de tiempo más cortos (del orden de semanas y meses en lugar de años).
Anticiparse a las preferencias cambiantes de los clientes
En relación con lo anterior, el análisis de big data puede ayudar a los servicios u organizaciones fintech a anticipar mejor los cambios en las preferencias de los clientes antes de que los tomen por sorpresa. Según estadísticas recientes, el 43 % de los propietarios de pequeñas empresas confían actualmente en los servicios bancarios en línea. Las empresas que saben esto pueden pasar rápidamente a proporcionar servicios de banca en línea más sólidos o mejorados en lugar de otros productos, como terminales de banca física.
Esto es particularmente cierto en los países en desarrollo, donde muchos grupos demográficos pueden no tener acceso a los servicios bancarios comunes. Las nuevas empresas innovadoras pueden centrar sus esfuerzos en las personas no bancarizadas al proporcionar nuevos servicios bancarios en línea y seguros. Al anticipar los cambios en las preferencias de los clientes, las empresas de tecnología financiera podrán proporcionar productos y servicios perfectamente adaptados a sus audiencias objetivo antes de que se los soliciten explícitamente.
Monetización de datos
La monetización de datos, como la recopilación y venta de datos a intermediarios de datos u otras organizaciones, ya la practican muchas empresas de tecnología financiera, empresas de redes sociales y otros grupos enfocados en línea. Por supuesto, la cantidad de monetización permitida dependerá de la atmósfera de cumplimiento en evolución, a medida que se aclaren las discusiones sobre los derechos de datos de los consumidores.
Podemos esperar que una mayor monetización de datos y una mayor supervisión regulatoria de dicha monetización sean parte de la revolución fintech en curso en los próximos años.
Mejora de la escalabilidad
Más datos requieren una mejor gestión de datos. La automatización, que se basa en la enorme cantidad de datos de las herramientas de análisis de datos, debería impulsar simultáneamente la escalabilidad de las nuevas empresas de fintech.
Lograr la escalabilidad puede ser complicado a lo largo de la vida útil de una organización, pero puede ser mucho más fácil si esa organización tiene montones de datos para filtrar e influir en su planificación y toma de decisiones. A medida que se automaticen los procesos de desarrollo de herramientas y soluciones de software, las empresas podrán aumentar la producción y aumentar la satisfacción del cliente de manera más fácil y eficiente que nunca.
Esto es cierto incluso en el ámbito del cumplimiento normativo. Las plataformas integradas y el análisis de productos también deberían permitir a las empresas mantenerse a la vanguardia de esta manera, evitando problemas de cumplimiento y tarifas importantes que pueden afectar la escalabilidad y el rápido crecimiento.
Personalización de servicios
La personalización es excelente para mejorar la retención de clientes. Considere este ejemplo. Una empresa podría determinar los principales atributos demográficos o de población de su público objetivo y luego usar esa información para proporcionar bonificaciones específicas de tarjetas de crédito o programas de recompensas para clientes específicos.
La personalización mejorada de los servicios también puede incluir:
- Tableros o páginas web personalizados
- Las ofertas de marketing personalizadas son sugerencias de inversión
- Servicios especiales de chatbots para atención al cliente
Este elemento de análisis solo se volverá más preciso y más esperado con el tiempo. Las empresas de tecnología financiera deben incorporarse rápidamente a esta tendencia o se quedarán atrás ante los competidores que se apresuran a adoptar el nuevo estándar.
Conclusión
Hay buenas razones para creer que la revolución fintech continuará en los mundos desarrollados y en desarrollo. Por ejemplo, el sector fintech está creciendo en todo Oriente Medio a una tasa de crecimiento anual compuesta de alrededor del 30 %. Se espera que casi 500 empresas de tecnología financiera distintas generen $ 2 mil millones en fondos de capital de inversión solo en los Emiratos Árabes Unidos. Otras áreas muestran proyecciones de crecimiento similares.
A medida que los servicios fintech aprovechen el poder y la previsibilidad del análisis de big data y el análisis de productos, se arraigarán aún más en la vida cotidiana de las personas y aprenderán más sobre sus consumidores objetivo. De esta forma, serán más eficientes, más personalizados y más valiosos para las diversas bases de usuarios.