O BBVA aplica a influência das emoções em anúncios digitais com a Oracle

O BBVA melhorou a experiência do cliente e o sucesso das campanhas usando a ciência de dados do Oracle Machine Learning na Cloud Infrastructure.

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Nosso objetivo ao incorporar a economia comportamental na cultura do banco é facilitar a vida de nossos clientes e oferecer a eles uma experiência de primeira classe. O Oracle Machine Learning oferece suporte a esse objetivo, ajudando-nos a criar uma nova maneira de fazer negócios com base na compreensão dos processos cognitivos por trás da tomada de decisões.

Álvaro GaviñoLíder Global de Economia Comportamental, BBVA

Desafios comerciais

O Banco Bilbao Vizcaya Argentaria (BBVA) é uma multinacional espanhola de serviços financeiros com sede em Madri e Bilbao. É uma das maiores instituições financeiras do mundo, com operações predominantemente na Espanha, América do Norte e do Sul e na Turquia. Em junho de 2020, os ativos do BBVA totalizavam € 753 bilhões, com 7.700 agências, 125.000 funcionários e 79 milhões de clientes em mais de 30 países.

Definindo-se como ‘o banco digital do século XXI’, o BBVA posiciona a tecnologia na vanguarda de todas as atividades. Com isso, as vendas de produtos digitais vêm crescendo ano a ano, com um aumento de 66% registrado no segundo trimestre de 2020.

Apesar de ser líder em soluções de ebanking, o BBVA precisava melhorar a experiência do cliente, encontrando-se limitado pelos métodos tradicionais de marketing e restrições internas. Para abordar essas questões, em 2017, o BBVA criou um grupo de Economia Comportamental encarregado de entender melhor a motivação humana e fornecer mensagens mais personalizadas e relevantes.

Lançando uma nova iniciativa, a unidade Client Solutions do banco colaborou com a Oracle Consulting para desenvolver o Behavioral Economics Learning Algorithm (BELA), um sistema baseado em Oracle Machine Learning, Oracle Transaction Processing e Oracle Cloud Infrastructure.

O objetivo dessa solução é identificar os mecanismos cognitivos mais relevantes na hora de criar uma campanha de marketing para diferentes públicos-alvo, usando algoritmos de análise avançada e machine learning.

A partir desse aprendizado, o sistema gera variantes de um anúncio para incorporar ao texto mecanismos cognitivos específicos, para cada grupo de público, utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural.

A geração de textos e a publicação automática das campanhas trazem uma redução significativa de esforço e tempo de entrega para as equipes de Marketing Digital.

Com o Oracle Visual Builder, um software baseado em nuvem usado para desenvolver, colaborar e implementar aplicações na Oracle Cloud, os usuários têm aplicações com uma interface gráfica intuitiva que os orienta em todo o processo de criação e publicação de campanhas.

Em três anos, patrocinado pelo Presidente e pelo Conselho do banco, o BELA tornou-se a plataforma global para propor soluções financeiras inovadoras aos seus clientes.

Por que a BBVA escolheu a Oracle

O BBVA escolheu a Oracle por sua forte posição no mercado, bem como pela experiência técnica e compreensão de negócios demonstrada pela Oracle Consulting, que ajudou a criar uma solução inovadora.

“A Oracle Consulting entendeu totalmente o requisito de negócios. Também foi capaz de nos fornecer uma solução de ponta a ponta, incluindo um portal front-end”, disse Álvaro Gaviño. “Ela nos apresentou uma nova maneira de fazer negócios por meio de um sistema que exigiria esforços internos monumentais e anos para entrar em operação. Com o Oracle Machine Learning, estamos fazendo um trabalho muito mais complexo em muito menos tempo, graças à inteligência artificial.”

Resultados

Com base em várias dezenas de algoritmos dentro do Oracle Machine Learning, o grupo de Economia Comportamental lançou uma nova forma de fazer negócios usando inteligência artificial aplicada ao Marketing Digital.

O BELA ajudou a quebrar barreiras cognitivas e aumentar o apelo das propostas de valor do cliente. Na Colômbia, por exemplo, muita informação online estava causando sobrecarga cognitiva e abandono de navegador. Ao retificar o texto e o visual da oferta, o BBVA Colômbia percebeu uma grande aceitação nos pedidos de cartões de crédito e contas bancárias online. “Um de nossos objetivos é ser mais relevante para nossos clientes, oferecendo-lhes produtos e serviços que realmente capturem seus interesses específicos”, disse Álvaro Gaviño, Líder Global de Economia Comportamental do BBVA.

Além disso, em todas as regiões, as campanhas de marketing geradas por machine learning produziram uma melhoria de 30% a 40% nas taxas de cliques e conversão em comparação com o conteúdo criado por métodos tradicionais.

As equipes de marketing do BBVA agora têm mais autonomia e controle. As peças que levavam dias ou semanas para as agências concluírem agora são finalizadas em questão de minutos e publicadas diretamente no Google Ads por meio de interfaces de API.

O BELA substituiu o pré-teste baseado em testes aleatórios demorados ou pesquisas de opinião. Usando programação de linguagem natural, o próprio sistema sugere o conteúdo ideal da campanha por segmento-alvo e dispositivo móvel e avalia automaticamente os resultados prováveis.

Juntamente com a criação e a implementação de campanhas mais rápidas, o machine learning também ajudou o banco a obter microssegmentação e hiperpersonalização de emails e banners. Além disso, o BELA gera várias versões de mensagens para corresponder aos alvos mais granulares. “Com o Oracle Machine Learning, estamos fazendo um trabalho muito mais complexo em muito menos tempo, graças à capacidade de aumentar facilmente o volume de versões de campanhas de marketing e microssegmentos personalizados”, disse Álvaro Gaviño.

Além da definição de algoritmos e modelos pelo grupo central do BBVA em Madri, o departamento de Soluções para Clientes aproveitou a escalabilidade da Oracle Cloud Infrastructure para compartilhar o BELA com equipes na Colômbia, Peru e México para atender a campanhas e iniciativas regionalizadas de saúde financeira.

Machine Learning e Economia Comportamental agora estão incorporados às melhores práticas da divisão de Talento e Cultura do banco.

Publicado:19 de janeiro de 2021
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