RESUMEN DEL CASO DE ESTUDIO
First Bank (J&C Flowers & Co.) busca ofrecer a sus clientes una experiencia mejorada y servicios financieros de alta calidad mediante soluciones nuevas e innovadoras. Para lograrlo, First Bank Romania creó una aplicación de banca móvil que brinda a los usuarios mayor flexibilidad, comodidad y control sobre sus finanzas.
A pesar del elevado número de descargas de la aplicación, solo un pequeño porcentaje de usuarios se registraba para crear una cuenta y completar otras acciones deseadas. First Bank decidió utilizar los modelos de IA de vanguardia de Footprints para mejorar la experiencia del usuario y aumentar la probabilidad de conversión.
ANTES DE FOOTPRINTS AI
El abandono es un problema común en el desarrollo de aplicaciones de banca móvil. En First Bank, el 87% de los usuarios de la aplicación de banca móvil abandonaba el proceso de registro, mientras que la tasa de conversión era de aproximadamente el 13%.
El principal problema empresarial de First Bank era una baja tasa de conversión. Footprints AI analizó e identificó varios posibles problemas que impedían la conversión de los usuarios mediante un proceso claro y sencillo:
- ANÁLISIS DEL EMBUDO DE CONVERSIÓN
- CONFIGURACIÓN DE FLUJOS AUTOMATIZADOS DE RETARGETING
- PRUEBAS Y OPTIMIZACIONES
DESPUÉS DE FOOTPRINTS AI
- LA TASA DE CONVERSIÓN AUMENTÓ UN 48%
- EL COSTO POR CONVERSIÓN DISMINUYÓ UN 37%
La tasa de conversión de una aplicación de banca móvil es una métrica que mide el porcentaje de usuarios que realizan una acción deseada, como registrarse para crear una cuenta.
Se calcula dividiendo el número de conversiones (por ejemplo, registros de cuentas) entre el número total de usuarios de la aplicación y expresando el resultado como porcentaje.
El 48% reportado es un aumento relativo de la tasa de conversión, no una tasa final de 48%; la gráfica del informe muestra una base de 13% más 6.20 puntos porcentuales.
NUESTRA OPTIMIZACIÓN DE LA TASA DE CONVERSIÓN (CRO)
Estrategia y tácticas
Footprints AI utilizó una combinación de tecnología y procesos para influir de manera significativa en el desempeño del embudo de incorporación a la banca móvil y, al mismo tiempo, mejorar la participación de los clientes. Implementamos con éxito lo siguiente:
- FLUJOS AUTOMATIZADOS DE RETARGETING EN EL EMBUDO DE BANCA MÓVIL: Los modelos de IA de vanguardia de Footprints comprenden y predicen el comportamiento de los usuarios, lo que mejora la rentabilidad de los flujos de retargeting del embudo de banca móvil para convertir clientes.
- CAMPAÑAS DE RETARGETING MEDIANTE LA CAPACIDAD DE IA CHANNEL RELEVANCE SCORE DE FOOTPRINTS: Channel Relevance Score (CRS) es una de las capacidades de IA de Footprints que permitió a First Bank dirigirse a los usuarios adecuados, en el canal adecuado y en el momento preciso, al tiempo que aumentaba la satisfacción de los clientes con contenido personalizado y seleccionado.
- FLUJOS DE RETARGETING DE VENTA CRUZADA Y VENTA ADICIONAL EN EL EMBUDO DE BANCA MÓVIL: A partir de las capacidades predictivas de Footprints y de un profundo conocimiento del comportamiento de los usuarios, los flujos de retargeting de venta cruzada y venta adicional de First Bank responden a necesidades reales de los clientes, para las audiencias adecuadas y en el momento preciso de su recorrido.
Microsoft Azure: nuestro pilar fundamental para la innovación continua
Detrás del éxito de Footprints en la creación de perfiles casi en tiempo real, la automatización de flujos de trabajo de retargeting y la innovación continua se encuentra Microsoft Azure: un entorno confiable, potente y robusto que nos permite implementar, gestionar y escalar fácilmente nuestras aplicaciones y servicios.
RESULTADOS DESPUÉS DE 3 MESES
Durante 3 meses, los flujos de retargeting de Footprints impulsados por IA mejoraron considerablemente la tasa de conversión y la satisfacción de los usuarios, como se muestra a continuación:
- Aumento del 48% en la tasa de conversión
- El costo por conversión disminuyó un 37%.
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