Enriquecer las transacciones con la categorización: imprescindible en la banca digital

La gestión del dinero es una cuestión cada vez más importante, pero también es un reto para muchos. Casi el 40% de los adultos del Reino Unido ¹ admiten que no tienen confianza en el manejo de sus finanzas. Ahí es donde los bancos tienen la oportunidad —y la responsabilidad— de intervenir, empezando por una herramienta en la que la mayoría de la gente ya confía: la app bancaria.

El reto es que muchas aplicaciones siguen quedándose cortas con experiencias de usuario complicadas y datos inconclusos que dejan a los usuarios bloqueados. Integrando un sistema de categorización inteligente, los bancos pueden facilitar a los usuarios la comprensión y la gestión de su dinero con confianza.

En Snowdrop Solutions, hemos creado la API Merchant Reconciliation System (MRS), una API fiable que ya integran los principales bancos de Europa, Oriente Medio y la región Asia-Pacífico. Dado que los consumidores exigen aplicaciones bancarias más intuitivas y fáciles de usar, la API MRS ayuda a cubrir esta creciente necesidad de mejorar la experiencia del usuario.

En este artículo, exploraremos cómo funciona la categorización de las transacciones en la banca digital y por qué es una función imprescindible para los bancos y las instituciones financieras que buscan impulsar la fidelización de los clientes.

¿Qué es la categorización de transacciones y cómo funciona?

La categorización de las transacciones es un proceso que permite a las aplicaciones bancarias agrupar los datos de las transacciones, dando tanto a los clientes como a los bancos una visión clara de dónde se gasta el dinero. Este proceso analiza detalles como descripciones de transacciones, comerciantes, importes y otros datos para clasificar con precisión cada compra.

Por ejemplo, cuando un usuario compra comestibles, la transacción se categoriza automáticamente en “comestibles”. A final de mes, el usuario puede ver fácilmente qué categorías se han llevado la mayor parte de su presupuesto, lo que le ayuda a tomar decisiones financieras más inteligentes. Mediante el uso de etiquetas, marcas, atributos u otros criterios, la categorización de las transacciones proporciona a los usuarios un desglose exhaustivo de sus gastos, lo que facilita el seguimiento y la gestión de sus finanzas.

Tradicionalmente, la categorización de las transacciones se basa en los códigos MCC (Merchant Category Codes), o “Códigos de Categoría Mercantil”, que son identificadores de cuatro dígitos asignados a las empresas para ayudar a las compañías de tarjetas de crédito y débito a categorizar las transacciones. El problema es que muchas aplicaciones bancarias dependen únicamente de estos códigos, lo que puede dar lugar a datos vagos o erróneos sobre lo que realmente se está comprando.

Nuestro enfoque va más allá del mero uso de códigos MCC. Aprovechamos la IA y el aprendizaje automático para garantizar la máxima precisión en los datos de las transacciones, con una tasa de éxito del 95%. En lugar de agrupar las transacciones en categorías básicas, creamos una estructura más granular, desglosando el gasto en subcategorías específicas. Además, ofrecemos atributos personalizados, dando a las empresas la flexibilidad de definir categorías que se ajusten a sus necesidades únicas.

Cómo se beneficia la banca digital de la categorización de los datos de las transacciones

La categorización inteligente, diseñada con un enfoque centrado en el consumidor, está transformando la forma en que los usuarios interactúan con sus aplicaciones bancarias. Proporciona a los usuarios un desglose visual de adónde va su dinero, ofreciendo valiosa información sobre el gasto que les ayuda a gestionar sus finanzas de forma más eficaz.

La API de enriquecimiento de datos de transacciones de Snowdrop agiliza y simplifica la experiencia de usuario. Estos pueden crear un número ilimitado de categorías personalizadas, lo que les permite profundizar en sus patrones de gasto. Proporciona a los clientes las herramientas para gestionar su dinero con confianza y claridad.

Además, la integración de los datos de localización mejora las categorías, creando una visión aún más enriquecida del comportamiento del consumidor. Juntas, estas funciones permiten a los consumidores visualizar en un mapa dónde pasan más tiempo y gastan su dinero. Esta combinación también ayuda a la detección del fraude. En concreto, cuando los usuarios pueden ver exactamente dónde se ha producido una transacción, resulta más fácil identificar una actividad sospechosa y denunciarla al departamento de fraude del banco.

_{Perspectivas de gasto agrupadas por marcas, subgrupos y ubicaciones}

Desde el punto de vista del banco, este enfoque ofrece una información muy valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Al comprender los patrones de gasto, los bancos pueden diseñar productos específicos, ofertas personalizadas y soluciones a medida. Esto no sólo añade valor para los clientes, sino que también refuerza la lealtad a la marca y la confianza a lo largo del tiempo.

¿Por qué colaborar con Snowdrop Solutions?

Durante más de una década, Snowdrop Solutions ha colaborado con bancos digitales e instituciones financieras para mejorar la experiencia y la fidelización de los clientes. Nuestra API de Merchant Reconciliation System (MRS) transforma los datos brutos de las transacciones en información procesable, incluyendo categorización avanzada, los datos verificados de los comercios, logotipos y la información exacta sobre la ubicación.

Disponible en Google Cloud Marketplace, nuestra solución es escalable y se integra fácilmente en tus sistemas. Al proporcionar a tus clientes las herramientas necesarias para tomar el control de sus finanzas, puedes fomentar la fidelidad, reducir la pérdida de clientes y aumentar su valor de por vida.

¿Tienes curiosidad por saber cómo el enriquecimiento de transacciones puede mejorar la experiencia de tus clientes y hacer crecer tu negocio?