Dos personas pueden tener la misma tarjeta y acumular los mismos puntos, pero recibir descuentos diferentes
Notipress.- Los programas de lealtad bancaria están incorporando modelos de personalización que permiten ofrecer recompensas diferentes según los hábitos de consumo y las preferencias de cada cliente. Este enfoque busca superar los esquemas tradicionales en los que los puntos acumulados tienen un valor uniforme, independientemente de la relación que cada usuario mantiene con su institución financiera.
En entrevista con NotiPress, José Ignacio Cordero, CEO de MUSCLE, empresa tecnológica especializada en programas de lealtad para la banca de consumo, explicó que uno de los principales problemas de estos sistemas es la dificultad para entregar beneficios relevantes a cada tarjetahabiente sin incrementar los costos de operación.
Según el directivo, los bancos han diseñado históricamente sus programas a partir de promedios de consumo y redención de puntos. Esto implica asignar valores similares a usuarios con comportamientos diferentes, sin considerar necesariamente cuáles son las recompensas que más les interesan.
Cordero señaló que este modelo puede limitar el valor recibido por clientes con mayor actividad bancaria y dificultar que otros usuarios encuentren incentivos para aprovechar sus beneficios.
Cómo funcionan las recompensas bancarias personalizadas
La personalización de recompensas bancarias parte del análisis de información que las instituciones financieras ya poseen sobre sus clientes, particularmente los registros de transacciones realizadas con tarjetas de crédito y débito.
Estos datos permiten identificar categorías de consumo, establecimientos frecuentes, operaciones internacionales y patrones relacionados con viajes. A partir de esa información, los bancos pueden diseñar beneficios que respondan a las preferencias de cada segmento y ajustar el valor de las recompensas según el comportamiento del usuario.
Cordero explicó que dos personas con la misma tarjeta y una cantidad idéntica de puntos podrían recibir ofertas diferentes. Por ejemplo, un cliente que viaja frecuentemente podría acceder a descuentos más atractivos en hoteles, mientras otro interesado en tecnología podría obtener mayores beneficios al adquirir computadoras o productos electrónicos.
La diferencia no necesariamente estaría en la cantidad de puntos acumulados, sino en cómo se distribuyen los descuentos y márgenes comerciales disponibles dentro del programa. De esta manera, una institución podría ofrecer mayores incentivos en determinadas categorías de consumo, en lugar de aplicar un descuento general para todos sus clientes.
Los datos de consumo permiten adaptar los beneficios de las tarjetas
El análisis de transacciones también permite modificar la forma en que se presentan las recompensas. Un usuario interesado en viajes podría encontrar primero ofertas de alojamiento y servicios complementarios, como seguros de asistencia o conectividad internacional. En cambio, otro cliente podría recibir recomendaciones relacionadas con sus compras habituales.
Para Cordero, esta capacidad representa un cambio frente a los programas tradicionales, donde las instituciones financieras definían sus beneficios mediante estudios generales de mercado o decisiones aplicadas al conjunto de usuarios.
El directivo explicó que la información transaccional permite identificar intereses individuales sin depender exclusivamente de preferencias declaradas por los clientes.
Además, la interacción con las plataformas de recompensas proporciona información adicional sobre cuáles ofertas generan interés y cuáles tienen menor aceptación.
Clientes mexicanos buscan beneficios para viajes y gastos cotidianos
En el mercado mexicano, Cordero identificó dos perfiles generales de usuarios de programas de lealtad: quienes buscan aprovechar sus puntos para viajar y quienes prefieren obtener beneficios relacionados con sus gastos habituales.
Según su descripción, los tarjetahabientes interesados en viajes suelen conocer mejor el funcionamiento de sus programas, comparar el valor de los puntos y buscar opciones que les permitan obtener mejores precios en experiencias turísticas. En contraste, los consumidores que utilizan sus tarjetas principalmente para compras cotidianas pueden valorar recompensas que representen un retorno sobre sus gastos frecuentes.
Para este segundo grupo, el directivo considera que uno de los principales desafíos es la comunicación de los beneficios bancarios disponibles. Explicó que algunos usuarios acumulan puntos sin conocer todas las opciones para utilizarlos, lo que limita el aprovechamiento del programa y mantiene obligaciones asociadas a recompensas pendientes de canje para las instituciones financieras.
En el segmento de viajes, en cambio, destacó la importancia de ofrecer precios competitivos y trasladar al consumidor parte de los márgenes obtenidos mediante acuerdos comerciales.
Personalización y eficiencia en los programas de lealtad
La evolución de estos sistemas también responde a la necesidad de equilibrar los beneficios entregados a los clientes con los costos que representan para los bancos.
Cordero explicó que las herramientas tecnológicas permiten analizar el comportamiento de los usuarios, evaluar la aceptación de las ofertas y modificar las condiciones de los programas con mayor frecuencia.
En el caso de MUSCLE, la plataforma permite realizar ajustes en tiempo real, comparar campañas mediante pruebas A/B y establecer límites de costos para distintos segmentos.
El CEO afirmó que, en programas que utilizan la tecnología de la compañía, se han registrado incrementos de 30% en redenciones e interacción con los programas de lealtad, además de una reducción promedio de 14% en el costo por punto en programas relativamente maduros. Estas cifras corresponden a resultados reportados por la empresa.
Para el directivo, el cambio central consiste en dejar de considerar a todos los tarjetahabientes como usuarios con las mismas necesidades y avanzar hacia sistemas capaces de reconocer sus diferencias.
Bajo este modelo, los puntos bancarios dejan de depender únicamente de una equivalencia general y pasan a integrarse en estrategias de recompensas ajustadas a los hábitos de cada consumidor, con el objetivo de mejorar su utilidad y la eficiencia de los programas.
