È arrivato il momento di portare il Big Data Analytics in banca. Questa tecnologia, unita al Machine Learning e al Data Science, è in grado di migliorare in modo significativo le strategie di analisi bancaria, un settore d’industria che di analisi “vive”. La varietà dei dati a disposizione oggi è vasta e costantemente in aumento, e la capacità di analizzare queste informazioni deve di conseguenza diventare più sofisticata e accurata.

L’industria bancaria deve iniziare a usare il Data Science non più perché è un trend del settore, ma per tenere testa ai competitor. Sfruttando le tecnologie dei Big Data, è possibile focalizzarsi al meglio sulle proprie risorse, prendere decisioni più facilmente e aumentare le performance aziendali. A partire dai reparti marketing e vendite che potranno finalmente sfruttare tutte le informazioni a disposizione: dalle statistiche di acquisto ai dati del profilo, dall’analisi dei social network alle ricerche online. Tutti questi dati saranno in grado di far fare un salto di qualità alle strategie aziendali.

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Cosa significa “Big Data”

Il termine Big Data è nato quando i dati disponibili alle aziende sono cresciuti così tanto e in maniera così complessa che gli strumenti tradizionali non erano più in grado di processarli. Aggregando questo ammontare di dati da molte risorse differenti, i Big Data sono diventati essenziali per i processi decisionali aziendali, e hanno permesso di rivelare i comportamenti degli utenti in maniera più veloce e più accurata di quanto fosse possibile prima.

I dati possono essere strutturati o completamente non strutturati e provenire da tantissime fonti, dal database aziendale alle risorse esterne. E possono essere utilizzati per acquisire nuovi consumatori, o mantenere al meglio gli esistenti, sfruttando questi cinque casi principali che permettono al Big Data Analytics di spianare il futuro a una banca tutta nuova.

1- Sentiment Analytics

Il modo migliore per monitorare cosa pensano i consumatori e incrementare il successo delle campagne marketing è il Sentiment Analytics, l’analisi che sfrutta i Social Media per identificare i clienti chiave e facilitare il passaparola. Analizzando i feedback mantiene alta la loro soddisfazione, e permette di migliorare prodotti e servizi. Questo tipo di dati sono non strutturati e dinamici, in un flusso che si genera costantemente, e servono per avere anche un controllo a lungo andare nel tempo e tirare le somme sui risultati.

2 – Customer 360

Con questo metodo si identifica il profilo del consumatore, si capisce quanto è coinvolto nel prodotto aziendale, e quando invece sta per lasciarci a causa di un’insoddisfazione o di una incomprensione. Significa letteralmente avere una visione a 360° del nostro cliente tipo, e arrivare in un certo senso a “predire il futuro” studiandone le abitudini e i comportamenti. Il principale uso di questi dati è ovviamente per il marketing: questo tipo di risorsa offre le informazioni demografiche essenziali e altri dati come gli interessi, utilissimi per creare messaggi efficaci.

3- Customer Segmentation

Con la segmentazione del consumatore possiamo ottenere moltissimi benefici, il primo tra tutti è quello di preparare un programma di marketing personalizzato sul singolo cliente. Ad esempio, creando un programma fedeltà in base alle sue abitudini di consumo. Inoltre, permette di ottimizzare la strategia di prezzo, e costruire relazioni con i consumatori che portano più valore all’azienda.

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4- Next Best Offer

Creare un’offerta che sia al 100% coerente con il nostro cliente, mettendo a punto un prodotto capace di massimizzare le entrate: con la Next Best Offer sfruttiamo tutte le informazioni sulle transazioni effettuate da un consumatore e mettiamo a punto un pattern di comportamento valido per il futuro. In questo modo incrementa il ROI, la lealtà del consumatore e i risultati delle vendite. I dati dell’utente offrono un vantaggio per pochi: capire in che momento della sua vita si trova e ottimizzare le tempistiche per eventuali campagne marketing da comunicargli.

5- Channel Journey

Viviamo in un mondo in cui il consumatore può interagire con l’azienda attraverso tantissimi mezzi: cellulare, pubblicità, negozi, televisione, sito web, social network. Con il Big Data Analytics otteniamo una visione generale delle esperienze e del viaggio che il consumatore compie ogni giorno verso la nostra azienda. Sfruttando queste conoscenze, le banche possono ottimizzare le conversioni, incrementare l’efficienza dei messaggi e misurare i risultati marketing su tutti i canali.

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A cosa servono le tecnologie di Big Data Analytics in banca?

Uno dei primi casi d’uso delle tecnologie di Big Data è la possibilità di identificare più facilmente le frodi su carte di credito, account, assicurazioni e molto altro. Scoprire una frode con un modello che riesce a identificare un pattern di comportamento e prevenire il problema significa riuscire a minimizzare le perdite. Ad esempio, il sistema è in grado di considerare come problematica una grande transazione monetaria e sospenderla, in completa autonomia, in attesa di una conferma manuale del cliente.

A proposito di utenti, con il Data Science è possibile gestire tutte le analisi e la memorizzazione di un grande quantitativo di dati dei clienti. Soprattutto ora che il digital banking ha preso ancora più piede, e ha generato Terabyte di informazioni da cui è necessario selezionare quelle più utili.

Oltre alla possibilità di personalizzare le campagne marketing attraverso tutti i casi che abbiamo visto sopra, con i Big Data possiamo anche costruire modelli di rischio e investimento bancario come mai prima d’ora. Grazie alla potenza raggiunta dal Data Science è possibile migliorare questi modelli e, di conseguenza, prendere decisioni oculate perché guidate dai dati.

Un Servizio, con la S maiuscola

Non è difficile capire come utilizzare i Big Data sia una scelta decisiva per le banche. La lista dei benefit è in continua crescita perché la tecnologia fa passi da gigante anche mentre scriviamo questo articolo.

Capire i consumatori, scoprire cosa vogliono davvero e di cosa hanno bisogno. Avere a disposizione dei mezzi unici e sicuri, capaci di prevedere i rischi, suggerire soluzioni, agevolare le nuove strategie e assistere la crescita dell’azienda. Iniziare anche da un piccolo passo per incorporare l’analisi dei Big Data nei processi bancari e finanziari significa ottenere un altro modo di operare nell’azienda, un passo avanti a tutti i competitor e uno più vicino al cliente, presente e futuro.

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Per approfondire l’argomento:

Arnold Veldhoen, Stéphan De Prins: Applying Big Data to Risk Management: Transforming Risk Management Practices within the Financial Services Industry

Utkarsh Srivastavaa, Santosh Gopalkrishnan: Impact of Big Data Analytics on Banking Sector