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Estudio de caso

Wells Fargo: personalizando conversaciones en tiempo real con 70 millones de clientes

  • Análisis de 4 mil millones de interacciones digitales a fin de identificar la “mejor conversación siguiente” para cada persona
  • Personalización exitosa de mensajes y experiencias para más de 70 millones de clientes
  • Incremento masivo de la interacción con los clientes en todos los canales

“Pega nos ayuda a ofrecer conversaciones personalizadas a verdadera escala empresarial, detectando patrones de miles de millones de interacciones para que el cliente reciba el mensaje correcto y la mejor experiencia”.

El problema de negocio

Wells Fargo Bank es el cuarto banco más grande en los Estados Unidos y un actor clave en el mercado de la banca minorista. Al servir a uno de cada tres hogares y al 10 % de todos los pequeños negocios de EE. UU., Wells Fargo reconoció la necesidad de centrarse verdaderamente en el cliente y personalizar la experiencia del cliente a escala. El banco buscaba captar clientes y brindarles asistencia de manera más empática, proactiva y personalizada a fin de satisfacer sus necesidades y preferencias individuales. Sin embargo, Wells Fargo debía superar retos relacionados con la infraestructura, el proceso y la escalabilidad, además de  responder a la creciente demanda de los clientes de una experiencia sin fricciones en todos los puntos de contacto.

Con más de 70 millones de clientes, el banco había luchado para personalizar la interacción diaria, lo que requirió que conectara y analizara mil millones de interacciones digitales en tiempo real. El banco sabía que, con la estrategia y las herramientas adecuadas, podía usar la información resultante para asegurarse de que cada cliente recibiera mensajes sumamente relevantes, en los momentos importantes, en su canal preferido.

La solución

Wells Fargo se embarcó en un recorrido para aprovechar Pega Customer Decision Hub™ a fin de guiar e impulsar la transformación necesaria para lograr la personalización. Customer Decision Hub proporciona modelado en tiempo real y aprendizaje automático adaptativo que permiten al banco recalcular constantemente la “mejor conversación siguiente” de cada persona mientras esta interactúa en el canal. Con esto, no solo se garantiza que el mensaje de cada cliente sea relevante, sino que también permite que el banco presente nuevas conversaciones diseñadas para ayudar a los clientes en dificultades a desarrollar resiliencia financiera.

Tras reconocer la necesidad de acelerar su capacidad de desarrollar, crear e implementar conversaciones en todos los canales con rapidez, Wells Fargo reinventó su enfoque de creación de conversaciones; para ello, aprovechó el motor de interacción con el cliente y el Gestor de Operaciones de Pega. Estableció un proceso que permitió que un único propietario de la conversación identifique e implemente una nueva conversación con el cliente en solo tres días. Este enfoque les permitió a los profesionales de marketing y a la línea de socios de negocios diseñar, aprobar e implementar conversaciones con componentes previamente aprobados, lo que incrementó de manera significativa la eficiencia y la escalabilidad.

Los resultados

  • Las mejores conversaciones siguientes se envían constantemente en la aplicación móvil y la agencia de venta minorista.
  • Las conversaciones se implementan en todos los canales dados.
  • Actualmente, se toman cerca de mil decisiones por segundo.
  • Las tasas de interacción con el cliente se incrementaron de 3 a 10 veces, según el canal y el caso de uso.
  • Las tasas de conversión aumentaron en todos los canales.
  • Los modelos adaptativos y la IA continuaron aprendiendo y ayudan a que el banco sea “más inteligente” con cada interacción.
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Etiqueta

Desafío: Engagement del cliente
Industry: Servicios financieros
Área de producto: Customer Decision Hub
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