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Análisis predictivo en la banca minorista

¿Qué es el análisis predictivo en la banca minorista?

El análisis predictivo en la banca minorista se refiere al uso de modelos informáticos que se apoyan en la inteligencia artificial y el data mining para analizar grandes cantidades de datos y predecir el comportamiento futuro del cliente.

¿Cuáles son los beneficios del análisis predictivo en la banca minorista?

El análisis predictivo puede ayudar a los bancos a conocer mejor las necesidades de sus clientes, lanzar productos y servicios innovadores, proporcionar experiencias personalizadas, avanzar hacia nuevos modelos de negocio y transformarse utilizando nuevos procesos y tecnología. Entre los beneficios relacionados con el análisis predictivo destacan los siguientes:

  • Un mejor conocimiento del cliente. Entender en profundidad al cliente permite a las entidades llegar de forma más eficaz a su target con servicios relevantes en el momento adecuado.
  • Lanzar productos y servicios innovadores. Diseño de productos y servicios más eficaz basado en la investigación, la segmentación y el análisis del cliente, así como en mejores estrategias de producto y precio.
  • Proporcionar experiencias personalizadas. Mayor engagement y comodidad para el cliente al brindar una experiencia consistente, relevante y simultánea en todos los canales de interacción y dispositivos.
  • Disrupción del modelo de negocio e innovación. Una adopción más rápida de nuevos modelos de negocio, productos digitales, precios y packaging para dar respuesta a las necesidades del cliente.
  • Transformación de procesos/tecnología.  La transformación de procesos no orientados al cliente para ser más eficiente y el lanzamiento de nuevos productos y servicios que brinden mejores experiencias.

El análisis predictivo en la banca minorista. Contenido destacado
Desarrollar un modelo operativo de análisis y datos eficaz

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