BBVA mejora la eficiencia de sus comunicaciones utilizando tecnología de inteligencia artificial

  • Casos de éxito

Inteligencia artificial IA 2

BBVA ha logrado aumentar hasta un 200% la eficiencia de sus campañas empleando tecnología de inteligencia artificial y los principios de economía conductual para hiperpersonalizar las comunicaciones con sus clientes.

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BBVA ha llevado a cabo una iniciativa para personalizar al máximo la comunicación con sus clientes. Bajo el marco del proyecto BELA, la entidad bancaria ha desarrollado conjuntamente con Oracle una solución con la que logra generar automáticamente cientos de versiones de sus mensajes para adecuarlos a los distintos tipos de usuario de modo que sus campañas son hasta un 200% más efectivas.

Según explica el proveedor de tecnología en un comunicado, aplicar principios de la economía conductual en todos los banner o comunicaciones comerciales que realiza una entidad tan grande como BBVA, puede parecer una tarea imposible. Sin embargo, eso es exactamente lo que se propuso hace tres años Álvaro Gaviño, impulsor del proyecto BELA y Behavioral Economics Global Leader de BBVA. “Queríamos encontrar el modo de aprovechar todo el conocimiento que tenemos sobre nuestros clientes para poder adaptarnos mucho mejor a sus necesidades”, afirma.

La respuesta al reto comenzó con el dibujo de un esquema de la tecnología que lo podía hacer posible, que detallaba los diferentes módulos que debería incorporar, y seguidamente se involucró a otras áreas dentro de BBVA, entre ellos, los científicos de datos del banco, para estudiar su viabilidad. Además, se contó desde el inicio del proyecto con la colaboración de los equipos de ventas digitales, tanto globales como locales. Era necesario reunir esfuerzos, ya que, en palabras de Gaviño, “estábamos hablando de conseguir una máquina que pudiera trabajar en modo creativo, redactando mensajes que incluyesen la representación lingüística de distintos sesgos cognitivos”. La máquina, por tanto, tenía que tener capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN), el campo dentro de la inteligencia artificial que estudia la relación entre seres humanos y máquinas a través del lenguaje.

Desde las fases tempranas del proyecto, la solución planteada se apoyó en la infraestructura tecnológica y capacidades de desarrollo de soluciones de machine learning de Oracle, que desarrolló una tecnología desde cero bajo las especificaciones proporcionadas por BBVA. “Oracle ofrecía una flexibilidad, velocidad y cercanía que se podría asemejar a la de un startup, pero con la solvencia de una gran empresa”, destaca.

Resultados
El esfuerzo conjunto de los equipos de ‘Behavioral Economics’, Advanced Analytics, Ventas Digitales, Diseño, Arquitectura, Legal y las distintas geografías de BBVA junto con Oracle pronto empezó a dar frutos, y en el año 2020 el sistema estaba en funcionamiento. La tecnología resultante es capaz de recomendar textos para los asuntos de los correos electrónicos o el contenido de los banners, pero también sugerir los segmentos de población más adecuados para las distintas ofertas. Actualmente, se utiliza en Perú, México y Estados Unidos, pero la tecnología tiene una vocación global y está preparada para extenderse al resto de geografías de BBVA en el futuro.

La herramienta ofrece la posibilidad de escribir comunicaciones para grupos muy concretos de usuarios a partir de su comportamiento, descartando la segmentación sociodemográfica tradicional que distingue a los clientes por edades, sexo o lugar de nacimiento. De hecho, permite enviar comunicados, banners o correos diferentes en función del comportamiento y preferencias de los usuarios. Además, se trata de una solución ‘end-to-end’ que permite desde la generación a la modificación y aprobación de los mensajes o la organización por  los segmentos de los destinatarios y la publicación directa en Google. “Nuestro proyecto es una alternativa al modo habitual de ejecutar campañas, y ya estamos obteniendo aumentos porcentuales muy altos, que han llegado a ser del 200% en algunos casos, tanto en las tasas de clics como de conversión”, asegura Gaviño.

BELA se sustenta en dos pilares. En primer lugar, la escalabilidad, que garantiza su uso de modo homogéneo por parte de toda la organización con independencia del país. Y por otro lado, su nivel de automatización, que permite que la generación de propuestas de las campañas sea automática, rápida y sencilla, dejando el control final al profesional que puede lanzar campañas de alta calidad en muy pocos pasos. “Los equipos de Marketing del banco tienen más autonomía y control porque la herramienta sugiere diferentes versiones de creatividades, textos, etc, que el responsable de la campaña  puede modificar en función de sus preferencias, antes de lanzar a una base de datos microsegmentada”, añade.

“Hemos demostrado la importancia del contexto en la toma de decisiones de los clientes, y cómo la segmentación nos puede llevar a estos resultados tan espectaculares. Más allá del buen rendimiento y el incremento de conversión, la automatización de los procesos permite que mejoremos mucho nuestra eficiencia, evitando errores y siendo mucho más rápidos. Hemos generado de manera creativa circuitos para construir datos de calidad allá donde no los teníamos”, concluye el impulsor el proyecto.