El banco minorista estadounidense Citi está implementando la tecnología que le permitirá Banca Personal Americana Empresas Brindar a los clientes servicios altamente personalizados, ya sea que vayan a una sucursal, utilicen una aplicación de banca móvil o llamen a un centro de llamadas.
American Personal Banking, que proporciona tarjetas de crédito y débito, servicios financieros al consumidor y banca minorista a clientes en los Estados Unidos, aporta más de $10 mil millones a los ingresos de Citigroup.
Invierte en análisis de datos automatizados y herramientas de toma de decisiones para permitir que el Banco brinde el mismo nivel de servicio personalizado disponible en las sucursales bancarias telefónicas, en línea y móviles.
En última instancia, el banco tiene como objetivo utilizar sus conocimientos de datos para “deleitar” a los clientes del banco, por ejemplo, brindándoles bonos por celebrar un cumpleaños u ofertas en transporte y entretenimiento cuando reservan un vuelo.
Hasta hace poco, un banco dependía de sistemas de TI fragmentados, lo que significaba, por ejemplo, que un cliente podía rechazar una oferta de tarjeta de crédito mientras usaba los servicios bancarios en línea, solo para recibir la misma oferta más tarde al llamar a un centro de llamadas.
Como resultado, los clientes no siempre sentían que se les escuchaba, según Promiti Dutta, jefe de análisis, tecnología e innovación de Citi US Personal Banking.
“Imagínese esto: inicia sesión en Internet y obtiene una oferta de transferencia de saldo en una tarjeta de crédito, dice ‘No estoy interesado’ y luego vuelve a iniciar sesión en su teléfono y le mostramos la misma oferta de transferencia de saldo”. dijo en una entrevista con Computer Weekly. “El cliente siente que no está siendo escuchado”.
Registros de análisis de clientes
Citi ha desarrollado un registro de análisis de clientes (CAR), que proporciona una vista de los datos de cada cliente, incluidos sus registros financieros, los productos financieros que utilizan y sus interacciones con el banco a través de la banca en línea, visitas a sucursales, llamadas telefónicas o correo electrónico.
El banco conecta su grupo de datos CAR con un software de toma de decisiones automatizado, proporcionado por la empresa de tecnología estadounidense Pegasystems, al que llama Omnichannel Decision Engine.
El motor de decisiones utiliza el motor de Pega. Centro de decisiones del cliente Software para analizar las interacciones de los clientes en tiempo real y recomendar servicios relevantes para ofrecer a los clientes en cualquier momento.
“No pagamos a nuestros clientes por cosas que no necesariamente encuentran relevantes, porque nos han dejado en claro que no están interesados, al menos no en este momento”, dijo Dutta.
El motor de decisión es capaz de sugerir ofertas o servicios que realmente pueden interesar al cliente, y elevarlos al personal del banco para su recomendación o entrega directamente al cliente a través de mensajes de texto, banca móvil y otros canales.
Dutta agregó que el personal del banco ha informado que hace “una gran diferencia” en sus conversaciones con los clientes.
Desenredando la red de TI
Citi utilizó una amplia gama de motores de decisión, incluido su propio motor de reglas internas y el software Chordiant de Pega, para administrar sus interacciones con los clientes, pero no estaban conectados entre sí. Esto significa que los motores de decisión de Internet y móvil del banco funcionan de forma independiente.
Citi estuvo bajo presión para reemplazar el software que usaba para comunicarse con los clientes en su sitio web y aplicación móvil hace unos cuatro años, luego de que Pega comenzara a finalizar el soporte técnico para Chordiant.
“Tenemos que comprender los sentimientos de los clientes para comprender cuáles son sus puntos débiles o qué funciona bien. Por lo tanto, los datos no estructurados son un área enorme para nosotros cuando se trata de mejorar la experiencia del cliente”.
Promate Duta, Banca personal de EE. UU., Citi
En su búsqueda de un reemplazo para Pega armonioso Impulso a la decisión, el banco emitió varias solicitudes de propuestas a los proveedores de tecnología, pero cada vez llegaron a un callejón sin salida. Eso cambió en 2019. “Finalmente tomamos la decisión después de hacer una revisión muy rápida de las diferentes herramientas que existen”, dijo Dutta a Computer Weekly.
Citi revisó las ofertas de 20 proveedores, incluidos Pega, Salesforce y Adobe, antes de seleccionar el Customer Decision Hub de Pega.
El proyecto requería que el personal del banco de múltiples divisiones comerciales, incluidos los equipos de análisis, tecnología, préstamos justos y privacidad, trabajaran juntos.
No tolerar el fracaso
Aunque Citi tenía experiencia con Chordiant, su reemplazo, un centro de decisiones de clientes, tenía capacidades más avanzadas. Citi necesitaba desarrollar nuevos procesos comerciales para aprovecharlo.
Como empresa de servicios financieros regulada, dijo Dutta, ha habido tolerancia cero para las fallas. “Fue un gran desafío porque estabas aprendiendo y tenías que adaptar estas lecciones sobre la marcha mientras te asegurabas de no tener un impacto negativo en nada”, dijo.
El equipo de análisis de Citi trabajó en estrecha colaboración con los equipos de todo el banco para determinar qué procesos comerciales estaban usando, por qué los estaban usando y cómo podrían encajar entre sí.
La tarea se volvió más difícil durante la pandemia porque covid significó que había que hacer mucho trabajo de forma remota. “Hubo muchos, muchos talleres, muchas, muchas horas dedicadas a las llamadas”, dijo Dutta.
La estrategia del equipo fue encontrar voluntarios motivados de partes relevantes del negocio e invitarlos a trabajar en el proyecto. Ella dijo: “Cualquiera que estuviera listo para convertirse vino a convertirse primero, y no le dijimos que no a nadie que dijo que sí”.
Comenzando con el departamento de marketing, Dutta comenzó a trasladar las funciones de marketing al centro de decisiones del cliente de Pega, caso por caso. Luego vino el servicio y el compromiso del cliente.
“Descubrimos qué modelo y protocolo funcionaron allí. Y ahora lo estamos aplicando una y otra vez”.
Explicar cómo funciona Customer Decision Hub de Pega y cómo se conecta a los datos bancarios fue uno de los mayores desafíos que enfrentó el equipo del proyecto. “Todo el mundo piensa que simplemente puede enchufarlo y está encendido. Ese no es el caso. No es como los sistemas Wi-Fi en su hogar”, dijo Dutta.
Hoy, Citi ha integrado completamente sus canales web y móvil en el centro de decisiones de clientes de Pega. Está muy avanzado en la conexión de su red de sucursales y centros de llamadas.
Datos no estructurados
Una de las prioridades de Dutta es encontrar formas de utilizar datos no estructurados, incluidas las notas que toman los empleados del banco cuando un cliente visita en persona o llama al centro de llamadas.
“Tenemos que comprender los sentimientos de los clientes para comprender cuáles son sus puntos débiles o qué funciona bien”, dijo. “Entonces, los datos no estructurados son un área enorme para nosotros en términos de mejorar la experiencia del cliente”.
El banco está estudiando el uso de tecnología de inteligencia artificial para producir automáticamente transcripciones y resúmenes de las llamadas con los clientes y para determinar el objetivo principal de cada llamada, un proceso que no siempre es sencillo cuando los clientes hablan de varios problemas en una sola llamada.
La recopilación de estos datos permitirá al banco comprobar si ha resuelto el problema del cliente y decidir si debe volver a llamar más de una vez con el mismo problema.
“Es importante saber por qué nuestros clientes están más afligidos, y cómo resolver ese duelo rápidamente, para que podamos priorizar mejor”, dijo.
El banco también está buscando formas de capturar la voz de los clientes en tiempo real y cuantificar cómo se sienten acerca de sus interacciones con el banco. “Imagínese si pudiéramos capturar la voz del cliente en tiempo real para identificar los problemas a medida que surgen. Puede superar muchos problemas que otros clientes no tendrán porque los abordamos de manera proactiva”, dijo Dutta.
tecnología de autoaprendizaje
Citi también tiene planes para implementar las capacidades de autoaprendizaje del Customer Decision Hub de Pega. En la industria de servicios financieros, el uso de tecnología de autoaprendizaje está altamente regulado.
“Existen criterios preestablecidos a través de nuestro sistema de gestión de riesgo modelo que nos permiten ajustar las ponderaciones en función de lo que les sucede a nuestros clientes y cómo se sienten al respecto”, dijo Dutta. “Entonces, algunos de los parámetros y modelos cambian constantemente y aprenden de lo que dice el cliente en su publicación”.
Del Ford Focus a Tesla
Uno de los principales desafíos del proyecto fue la modernización de múltiples partes de los negocios involucrados en el proyecto. Si volviera a ejecutar el proyecto, dijo Dutta, sería más proactiva en mantener informadas a otras partes del negocio.
“Una cosa que haría de manera diferente es descubrir cómo ser más comunicativo entre todas las partes interesadas, para que las personas estén más conscientes de los diferentes pasos y desafíos”, dijo.
El consejo de Dutta para otras empresas que planean pasar de un sistema como Chordiant al CDC modernizado de Pega es implementar procesos sólidos de gestión de cambios en todos los aspectos del proyecto.
“Estás pasando de un Ford Focus para motores que se registran a un Tesla para autoconducción. No funciona de la misma manera, por lo que la forma en que conduces uno no funciona con el otro. Por lo tanto, la gestión del cambio se vuelve clave”.
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