Dopo un 2020 incentrato sulla sopravvivenza, l’obiettivo per il 2021 e per gli anni che verranno sarà finalmente focalizzato sulla creazione di nuove opportunità di crescita Secondo un recente studio di Experian, il 46% delle aziende dell’area EMEA ha già messo in atto una strategia per ottimizzare il customer journey, mentrequasi nove su dieci (89%) intendono integrare un certo livello di processo decisionale automatizzato per gestire il rischio dei clienti e lo stesso numero pianifica di implementare applicazioni decisionali on-demand e cloud-based. Ma dov’è che le aziende dovrebbero concentrare davvero tempo e investimenti?
Una chiara opportunità risiede nell’onboarding dei clienti. A livello globale, circa due consumatori su cinque prevedono di aumentare la spesa online nei prossimi mesi e senza dubbio si aspettano un’esperienza impeccabile. Tuttavia, fenomeni come l’abbandono del carrello online sono in aumento e tutte le aziende – comprese quelle dei servizi finanziari – devono considerare seriamente la customer experience (CX) e il processo di onboarding.
Essendo in molti casi il primo punto di contatto per un prospect, il processo di onboarding è cruciale e deve essere il più fluido e veloce possibile.
In aggiunta, i servizi finanziari devono affrontare un’ulteriore barriera – la gestione del rischio e delle frodi – che potrebbe potenzialmente creare dei ritardi se non gestita correttamente.
La sfida, dunque, sta nell’implementare una soluzione che ottimizzi la CX e al contempo sappia valutare il rischio e l’esposizione del business. Raggiungere un tale equilibrio può essere incredibilmente impegnativo, ma l’automazione lo rende possibile.
Più precisamente, l’automazione del processo di onboarding può essere davvero rivoluzionaria, anche in considerazione delle relative spese.
Applicazioni relativamente semplici, possono essere gestite automaticamente i ottimizzando l’onboardng e le opportunità di guadagno attraverso una maggiore fidelizzazione.
Nonostante ciò, l’automazione deve essere comunque approcciata nella giusta maniera, o potrebbe aumentare i rischi. In quest’ottica, il machine learning (ML) rappresenta uno strumento chiave perché consente a un’azienda di analizzare rapidamente i dati e di identificare le frodi o il rischio di credito. Poiché impara continuamente, può anche aiutare a supportare le decisioni più complesse. Secondo Forrester, molte aziende stanno già mettendo in atto strategie di automazione per sostenere il loro processo decisionale, e il 38% prevede di farlo nei prossimi 12 mesi.
Integrare tali livelli di automazione all’interno di un approccio digital first, inoltre, porta con sè un altro vantaggio chiave per l’onboarding: la personalizzazione. Ogni cliente è diverso e spesso ha una serie specifica di requisiti che lo hanno portato al vostro front desk digitale: i propri livelli di debito, affidabilità creditizia, aspettative, spese e comportamenti, e comprendere queste differenze è fondamentale per conquistarli.
Avendo accesso a queste informazioni e incorporandole in una soluzione di machine learning che può fornire una raccomandazione nel giro di millisecondi, diventa molto più facile offrire un prodotto personalizzato, oltre a permettere la prevenzione delle frodi nel momento in cui viene implementato insieme alla biometria comportamentale per identificare attività sospette o accessi da dispositivi non fidati.
Man mano che i clienti adottano sempre di più un approccio digitale al modo in cui acquistano e interagiscono con i brand e tra di loro, è fondamentale che il settore dei servizi finanziari sia in grado di fornire soluzioni che soddisfino le aspettative dei consumatori in termini di onboarding, acquisto del prodotto e sicurezza.