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Big Data 29 may 2020

BBVA y ‘data wrapping’: ¿Qué significa?

Un artículo reciente publicado en la revista MIT Sloan Management Review analiza cómo empresas como BBVA y PepsiCo están aprovechando los datos a su disposición para mejorar sus servicios, gracias a lo que se conoce como “data wrapping”.

Pero, ¿en qué consiste el ‘data-wrapping’, por qué lo utiliza BBVA y qué ventajas ofrece a los clientes y accionistas del banco?

Básicamente, el data-wrapping consiste en incorporar o “envolver” (‘wrap’ en inglés) los productos y servicios que ofrece una empresa con más información basada en datos, para, como indica el estudio: “deleitar a los clientes e incrementar la rentabilidad”.

Esa cita del MIT también resume perfectamente los beneficios de esta estrategia de cara a clientes y accionistas de una organización. En primer lugar, permite mejorar la experiencia de usuario, ayudando a los clientes a entender los productos o servicios que adquieren o contratan, mediante explicaciones mejoradas gracias al uso de datos.

En segundo lugar, porque cuanto más hacemos por nuestros clientes, más propensos se muestran a contratar productos o servicios adicionales con una compañía, o a recomendar sus productos a terceros, lo cual incrementa el beneficio, y la rentabilidad para los accionistas, ya sean inversores individuales o grandes fondos de pensiones.

Se trata del valor añadido aportado por los datos que en 2017 ya adelantaba el presidente de BBVA, Carlos Torres Vila. Por aquél entonces, destacaba cómo, gracias a la aplicación de tecnologías inteligentes a los datos, se podría generar el tipo de recomendaciones de valor añadido que ayudan a ganarse la confianza del cliente, cerrando de esta manera el círculo.

Pero, a efectos prácticos, ¿en qué se traduce todo esto? El MIT pone como ejemplo las herramientas de salud financiera integradas en la aplicación de banca móvil de BBVA. Como explica el informe, titulado ‘Why Smart Companies Are Giving Customers More Data’ (Por qué las empresas inteligentes ponen más datos a disposición de sus clientes), “en 2016, el grupo bancario español BBVA puso a disposición de sus clientes españoles una aplicación personal de gestión financiera”.

“Una de las herramientas de la aplicación utiliza algoritmos de aprendizaje automático para clasificar las transacciones de sus clientes en categorías presupuestarias comunes, como alquiler, comida o entretenimiento, que después desglosa en un gráfico sencillo”.

“BBVA promocionaba este clasificador en su web de banca online como una manera de ayudar a los clientes a gestionar sus presupuestos personales mejor. En tan solo un año y medio, la herramienta se convirtió en la funcionalidad más utilizada de la página de BBVA, por detrás únicamente de las transferencias de dinero”, explica el artículo.

La puesta a disposición de este tipo de información basada en datos por parte de BBVA supone otro ejemplo de su compromiso de ofrecer a sus clientes herramientas que les permitan sacar el máximo partido de su dinero.

“Las tecnologías de datos y de análisis son cruciales para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, así como información verdaderamente relevante”

En febrero de este año, el presidente del Grupo, Carlos Torres Vila destacó la importancia de este tipo de iniciativas para el futuro de la entidad cuando anunció las seis nuevas prioridades estratégicas de BBVA, que están inspiradas por la apuesta de BBVA por ayudar a mejorar la salud financiera de sus clientes y apoyarles en su transición hacia un futuro más sostenible.

Las propias herramientas son un claro ejemplo de cómo BBVA pretende utilizar los datos que recopila en nombre de sus clientes de una manera más inteligente. Esto es posible a través de dos elementos. En primer lugar, los algoritmos del banco son capaces de evaluar mejor individualmente a qué categoría de gasto dedica más dinero un cliente, para, a partir de esos datos, poner a su disposición una representación gráfica sucinta y fácil de entender de los datos que permite actuar conforme a las conclusiones a las que llegue.

Pero, en segundo lugar, también le permite a la entidad ofrecer comparativas socio-demográficas, poniendo en contraste el nivel de gasto del cliente con el de otros perfiles similares en términos de edad, sexo, ingresos y códigos postales. De esta manera, el cliente puede entender mejor si utiliza su dinero de una manera muy diferente de otras personas de su mismo perfil financiero, para cambiar aquellos comportamientos que sean menos saludables desde el punto de vista financiero.

Como explica Elena Alfaro, responsable global de Datos y Soluciones de Analítica Avanzada en el área de Client Solutions en BBVA,  “las tecnologías de datos y de análisis son cruciales para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, así como información verdaderamente relevante”.

“Las conclusiones que somos capaces de extraer de los datos que vemos, pueden ser, y de hecho son, elementos diferenciales que ayudan a nuestros clientes a convencerse de la necesidad de cambiar sus patrones de ahorro, inversión, gasto y sus hábitos de consumo para alcanzar una meta o un objetivo”, añade Alfaro, y continúa: “También lo es para nuestros clientes corporativos, a los que podemos apoyar en cosas como anticipar flujos de tesorería, definir políticas de precios, gestionar líneas de aprovisionamiento, entre muchas otras cosas”.

“Este es el motivo por el que BBVA fue una de las primeras entidades financieras en contratar científicos de datos y crear centros especializados, como nuestra AI Factory, así como equipos de ciencia de datos repartidos en diferentes países y funciones. Y se trata de un servicio que acabamos de empezar a ofrecer: este dominio técnico nos va a permitir hacer cosas increíbles para seguir ayudando a nuestros clientes a mejorar su salud financiera”.

En cuanto a PepsiCo, el informe se centra sobre la plataforma analítica que la empresa ha lanzado – Pep Worx – que ha sido diseñada para ayudar a sus clientes a incrementar la rentabilidad de sus ventas.

Según el informe,  “PepsiCo ha utilizado Pep Worx para ayudar a transformar la naturaleza de sus relaciones con los clientes, de transaccional a colaborativa, mediante un modelo que busca maximizar el beneficio de las actividades de marketing tanto para el comprador final y los distribuidores de sus productos, como para la propia PepsiCo”.

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