“Todos somos iguales, pero algunos somos más iguales que otros.”
– George Orwell, Rebelión en la Granja.
En un mundo de commodities, gana quien conoce mejor al cliente
En la industria financiera, competir por precio ya no es una ventaja sostenible. Los servicios financieros –cuentas, tarjetas, créditos, seguros– se han convertido en commodities, donde la mayoría ofrece experiencias similares y funcionalidades equivalentes. Entonces, ¿cómo se construye lealtad? ¿Qué distingue a un banco de otro en la mente del cliente?
La respuesta está en una palabra: conocimiento.
Ganar la preferencia de los clientes hoy no depende de tener la mejor tasa, sino de entender quiénes son, qué necesitan hoy y qué necesitarán mañana. Y eso solo se logra a través de una fuente: los datos.
Particularmente, los datos transaccionales enriquecidos se han transformado en el corazón de las estrategias de Customer Engagement. Saber si tu cliente paga el colegio, si tiene hijos, si carga combustible, si contrata Netflix o paga un seguro, te permite anticiparte a sus necesidades, personalizar tus mensajes y ofrecer productos relevantes. Y eso, en el contexto actual, es la verdadera ventaja competitiva.
¿Qué es la data transaccional enriquecida?
Cada pago con tarjeta o movimiento bancario genera una señal. Pero esa señal llega muchas veces con glosas sucias y códigos ilegibles. Aquí entra el proceso de enriquecimiento, que convierte esas glosas en información estructurada y útil:
- Nombre del comercio: De “SUPERCENTER 5 D FEB NT QRO MEX” a “Walmart”.
- Logo y marca: Asociación visual para uso en apps o dashboards.
- Categoría y subcategoría: Por ejemplo, “Tiendas de alimentos > Supermercados”.
- Tipo de transacción: ¿Es un gasto recurrente, una suscripción, una compra puntual?
- Formato: ¿Ecommerce o presencial?
Este proceso transforma datos crudos en conocimiento financiero del comportamiento de una persona.
¿Qué se puede hacer con esa información?
Este enriquecimiento permite segmentar de manera más rica y accionable. Por ejemplo:
- Detectar personas con hijos en edad escolar.
- Identificar clientes con movilidad alta por consumo de combustible.
- Reconocer usuarios digitales por suscripciones.
- Inferir poder adquisitivo según gastos en salud o educación.
Y sobre todo, permite anticipar necesidades futuras: un cliente que empieza a pagar educación superior podría necesitar un crédito estudiantil; uno que viaja frecuentemente, una tarjeta con beneficios en millas; uno que empieza a pagar guarderías, un seguro de vida.
No todos los datos valen lo mismo: los datos que de verdad te cuentan quién es tu cliente
Aquí es donde la famosa frase de Orwell cobra sentido. Todas las transacciones son iguales en volumen, pero algunas son más relevantes que otras para conocer al cliente.
Pongamos dos perfiles:
- Cliente A: paga cuentas de servicios básicos (luz, agua, gas, internet), colegio, seguro automotriz, clínicas privadas y supermercados.
- Cliente B: compra snacks en tiendas de barrio y cafés independientes.
Ambos generan transacciones, pero solo uno da señales claras de estructura familiar, capacidad de gasto y estilo de vida.
Por eso, cuando segmentamos, debemos enfocar el análisis en ciertas categorías críticas que definen la relación del cliente con su banco:
- Servicios básicos (utilities): indican tenencia de hogar y responsabilidad financiera.
- Restaurantes y supermercados: representan el consumo habitual y nivel de gasto mensual.
- Suscripciones: reflejan que la tarjeta vinculada tiene alta probabilidad de ser la principal para asegurar continuidad en sus gastos recurrentes.n
- Automóvil (combustible, seguros, TAG): evidencia movilidad y posesión de vehículo.
- Educación (colegios, universidades, jardines): vincula con etapa de vida.
- Salud (clínicas, farmacias): revela preocupación por bienestar y capacidad de pago.
Estas categorías forman el núcleo de lo que podríamos llamar un cliente principal del banco, es decir, alguien cuya vida financiera se canaliza a través de la institución.
KPIs del enriquecimiento: más allá de la cobertura
Uno de los indicadores más mencionados en modelos de enriquecimiento es la cobertura, entendida como el porcentaje de transacciones que pueden ser identificadas y clasificadas con éxito.
Por ejemplo, si de 1.000.000 de transacciones mensuales, 850.000 pueden ser enriquecidas, la cobertura es del 85%. A simple vista, parece excelente.
Pero aquí debemos hacer una distinción clave: ¿Qué tipo de transacciones componen ese 85%?
Si ese enriquecimiento se concentra en cafés, almacenes de barrio o pequeños comercios sin capacidad de inferencia, la cobertura es solo un número atractivo visualmente.
Por eso, la verdadera cobertura estratégica es aquella que se logra sobre las categorías clave: servicios básicos, salud, educación, retail, suscripciones, automóviles, etc.
Un buen modelo de enriquecimiento debe:
- Maximizar la cobertura en categorías relevantes.
- Mantener actualizado el catálogo de comercios.
- Identificar recurrencias y patrones.
- Adaptarse a cambios de glosa, formatos y canales (presencial vs ecommerce).
Conclusión: La data como diferencial competitivo
En el mundo financiero, donde las tasas, los productos y las apps se parecen cada vez más, la única ventaja verdadera es conocer al cliente mejor que la competencia. Y para eso, no basta con tener data: hay que tener la data correcta y enriquecida.
Enriquecer transacciones no es solo una tarea técnica. Es el primer paso para construir relaciones humanas en un entorno digital. Porque cada transacción cuenta una historia. Y las historias construyen vínculos.
En un mundo de commodities, la personalización basada en datos es la única estrategia ganadora.
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