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?

As expectativas dos clientes estão evoluindo constantemente e as instituições financeiras devem estar preparadas para atendê-las.

Alguns dados do setor:

• 70% dos bancos mencionam que o foco no cliente é uma prioridade, entretanto apenas 14% dos clientes estão satisfeitos com a quantidade de personalização que estão experimentando. Ainda que a satisfação do cliente é notavelmente maior (49%) entre os clientes que experimentam uma experiência digital personalizada, de acordo com este
• 50% dos clientes comprariam um produto de seu banco principal se a oferta fosse personalizada, de acordo com este outro estudo.

Ok… mas quais são as principais necessidades dos clientes?
A seguir estão algumas das necessidades mais comuns:

• 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 (não 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 ajudá-lo 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. Aqui está um gráfico que exemplifica isso:

Qual é a base para resolver esse problema?

Um data lake é a base para a personalização. Para mais detalhes sobre o que é um data lake, você pode revisar este link, em resumo ele nos permite armazenar todas as informações de vários tipos (estruturados, não estruturados, semi-estruturados) e ser capaz de tratá-lo/processá-lo, com o objetivo de deixá-lo pronto para tomada de decisão e aprendizagem de máquina.

Os data lakes do Amazon S3 permitem que os bancos capturem e analisem dados de interação e criem relacionamentos mais personalizados. Vale ressaltar que 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 e facilita a integração com fontes de dados por meio de blueprints e permite centralização de políticas de acesso a dados.

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 que como clientes de instituições financeiras, que só recebêssemos notificações quando realmente fosse necessário, por exemplo, 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 (por exemplo, push) com opções para redefinir a senha ou nos oferecer para discar automaticamente o contact center para esclarecer a situação?

Um data lake é uma aposta contra o futuro: você não sabe qual análise pode querer fazer, então por que não economizar tudo de forma eficiente e a baixo custo, então termos uma melhor chance de atender a quaisquer requisitos que vão surgir?

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. 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.

Aproveite os serviços gerenciados para contar com vários métodos de ingestão e análise de dados. 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 nos permitirá distribuir grandes volumes de dados e o Amazon Elasticsearch Service para 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 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.

Podemos encontrar clientes como o Oak North Bank que realiza análise de dados para fornecer uma melhor experiência de empréstimo para empresas em crescimento.

Além disso, o Amazon Pinpoint nos permite comunicar com os clientes no canal de comunicação mais apropriado, dependendo das preferencias do cliente, detre eles: SMS, Notificações por push e e-mail. Assim fornecendo uma plataforma unificada para notificações e interações do cliente, permitindo que campanhas a públicos / audiências segmentadas ou 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.

Certo… mas como posso 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. As principais características que ele nos permite 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?

Aqui estão alguns dos principais benefícios:

• Inovação: As ferramentas de aprendizado de máquina da Amazon permitem que os clientes criem, treinem e implantem rapidamente modelos de aprendizado de máquina. Por meio de um modelo de aprendizado de máquina, 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 Personalize, removendo a necessidade de fazer todo o processo de treinamento tradicional, e simplesmente utilizar o modelo proporcionado pelo serviço.
• 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 call center, 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: criptografe dados altamente confidenciais e habilite 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. Para saber mais sobre os programas de conformidade na AWS, verifique este

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

Entre os principais podem ser listados o seguinte:

• Maior fidelidade do cliente: Os clientes procuram instituições financeiras que colocam o cliente 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 usa, 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, os processos se tornam mais lentos e podem ocorrer erros humanos. Ao implementar esses tipos de estratégias de personalização, podemos automatizar processos como aqueles citados em todo este blogpost (detecção de fraudes em tempo real, lançamento de estratégias de marketing personalizadas, recomendações de produto/serviços personalizados para o cliente, etc.).

Quais recursos existentes para saber sobre o assunto?

• Há uma seção dedicada à área de serviços financeiros na AWS, onde você pode conhecer mais detalhes sobre conformidade e segurança, soluções de parceiros, estudos de caso e recursos gerais com arquiteturas de referência, blogs, eBooks e whitepapers e vídeos.
• Você pode entrar em contato com a área de vendas para obter mais informações, indicando o tipo de setor ao qual você pertence.

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

As demandas dos clientes bancários estão crescendo e você pode encontrar contar com a AWS como seu parceiro de negócios permitindo atender a essas demandas. Alguns clientes que já se beneficiaram são o NAB (National Australia Bank) e o Capital One.

Conclusão

Nesta postagem do blog, você entendeu como a AWS pode ajudá-lo a personalizar experiências para seus clientes.

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

Este artigo foi traduzido do Blog da AWS em Espanhol.

Sobre o autor

Diego Olivera é arquiteto de soluções na AWS México. Ele tem mais de 15 anos de experiência na indústria.

Revisores

Emmanuel Cardenas, arquiteto de soluções na AWS, segmento FSI.

Armando Barrales, arquiteto de soluções na AWS.

Osmar Bento, arquiteto de soluções na AWS.