Así es como el BBVA quiere entender los sesgos cognitivos para hiperpersonalizar los mensajes a sus clientes

La psicología conductual es bien conocida por todos nosotros. Es esa disciplina enfocada a entender el porqué de nuestro comportamiento, los factores que en él influyen y cómo reorientarlo en caso de que sea necesario. La que quizás sea menos conocida es su traslación al ámbito de las finanzas y la toma de decisiones sobre nuestro dinero.

En 1979, Daniel Kahneman y Amos Tversky plantearon la llamada teoría prospectiva: un análisis sobre cómo los individuos evalúan las potenciales pérdidas y ganancias en sus decisiones financieras. Era la prueba de fuego de cómo nuestros sentimientos, nuestros miedos e inseguridades, juegan un papel clave en un terreno tan sensible y aparentemente tan racional como este.

Ahora, cinco décadas más tarde, muchos bancos de todo el mundo explotan de manera intensiva la llamada "economía del comportamiento" o "economía conductual" (behavioral economics). Una línea de trabajo orientada a conocer al consumidor en su más alto nivel para, entonces, poder ofrecerle aquellos servicios y productos que verdaderamente desea... o necesita sin saberlo.

Suena a magia pero no dejan de ser datos, explotables con modelos matemáticos y una dosis de inteligencia artificial. Al menos así es como tratan este acercamiento desde el BBVA, entidad que hace tres años impulsó una unidad -BELA- dedicada a aprovechar el potencial de la economía conductual en su día a día.

"Nuestro ahora presidente Carlos Torres se dio cuenta de que esta línea de trabajo encajaba perfectamente con el propósito del banco, de ofrecer las mejores oportunidades a nuestros clientes y ayudarles a tomar mejores decisiones. Poco a poco el departamento fue creciendo y somos el único banco español que tenemos un área dedicado a la economía de la conducta", explica a D+I Álvaro Gaviño, Behavioral Economics Global Leader en BBVA y director general del Observatorio de Economía de la Conducta del CEMAD. "Queremos actuar como un equipo interno a disposición de otras unidades, de negocio o no, para resolver todo tipo de problemáticas con la ciencia del comportamiento".

Álvaro Gaviño, Behavioral Economics Global Leader en BBVA y director general del Observatorio de Economía de la Conducta del CEMAD

"Al final se trata de traer el método científico a la casa", defiende Gaviño. "Es una idea que demostramos superpotente, que podíamos hacer distintas versiones de nuestras comunicaciones y mejorar sobre la evidencia del dato".

En uno de los proyectos estrella de BELA, este equipo ha creado una tecnología capaz de recomendar textos para los asuntos de los correos electrónicos o el contenido de los banners que vemos en internet, pero también sugerir los segmentos de población más adecuados para las distintas ofertas. 

¿En base a qué? A la segmentación sociodemográfica tradicional que distingue a los clientes por edades, sexo o lugar de nacimiento.

"Cuando fuimos capaces de desplegar esa metodología vimos que éramos más relevantes, que llegábamos a nuestros clientes con mensajes más acertados. Pero no dejábamos de ser cuatro personas para llevarlo a todos los productos, todos los dispositivos y todos los países en que operamos", reconoce el ejecutivo. "Por eso decidimos industrializarlo y que, mediante la inteligencia artificial, pudiéramos hacer que una maquinita nos propusiese estas ideas"

"Nuestra aproximación inicial era hacer un algoritmo predictivo que, antes de sacar una campaña, ya nos dijera si iba a funcionar bien o mal", explica Álvaro Gaviño. "Pero nos dimos cuenta de que no teníamos datos suficientes. Tuvimos que ser creativos y poner esos circuitos que nos permitieran recoger datos de calidad, del país en que operamos y del mercado real".

Su funcionamiento

El proceso es sencillo: el BBVA recoge los datos, los pasa por una herramienta de analítica avanzada y de reconocimiento del lenguaje natural (proporcionadas por Oracle en este caso) y segmenta los públicos y mensajes. Los correlaciona como si de un Tinder se tratase, solo que en vez de 'ligues', lo que se vincula son usuarios financieros con sus productos más adecuados.

"Oracle nos ha dado una plataforma tecnológica completa, no sólo la infraestructura, sino también integrada con las interfaces para el usuario final o la página web que tenemos para recoger datos. Una máquina que somos capaces de entrenar con las representaciones lingüísticas de los distintos mecanismos cognitivos y que sea capaz de replicarlas de manera creativa", concreta Gaviño, quien aclara: "Aunque al final el humano es el que filtra cualquier mensaje antes de lanzarnos al mercado real".

"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", presume el directivo. "Simplemente hemos sido más inteligentes. Cuando hubiéramos hecho una campaña que a lo mejor habríamos sacado de otra manera y esta vez simplemente podíamos ser más certeros".

La pregunto, como no podía ser de otro modo, por el uso y el tratamiento de la información, por la privacidad en estas lides. "En realidad usamos muy pocos datos y de manera agregada. Son básicamente los datos que ofrece Google", explica Álvaro Gaviño. "Cuantas más dimensiones metes, más difícil es obtener significancia estadística. Con tres dimensiones ya tenemos más factores de los que podemos manejar".

Por ahora, estas metodologías de economía de la conducta ya han sido empleadas por el BBVA en Argentina, Perú, Colombia, México, incluso en Estados Unidos. Incluso en Turquía lo intentaron "aunque definir la gramática y los diccionarios en turco era demasiado berenjenal y no nos sentíamos cómodos", admite Gaviño. La idea del banco es llevar esta aproximación a todos los mercados en que opera, incluido el español.

Y aunque la metodología de BELA está dirigida principalmente de cara al exterior, a sus clientes, lo cierto es que Gaviño y su equipo también la han empleado en ocasiones para solventar retos internos. "Por ejemplo, nos dimos cuenta de que en algunos procesos de promoción no teníamos suficientes candidaturas de mujeres. Utilizamos el método conductual para adaptar los mensajes y conseguir que resolver este reto de igualdad", detalla.