El sector Compre ahora, pague después (BNPL) está creciendo en popularidad, gracias a la explosión del comercio a través de los teléfonos móviles. Sin embargo, algunas empresas no están aprovechando al máximo su demanda por no conocer sus beneficios, o porque no tienen las herramientas necesarias para medir la solvencia de sus clientes de forma eficaz.
El sistema de pago BNPL consiste en la posibilidad de poder financiar la compra abonando cantidades fijas mensuales, en general sin intereses. Los proveedores BNPL, por su lado, cobran a los comercios una tasa por cada venta. Es decir que la mayor diferencia entre una tarjeta de crédito y el BNPL radica en que la persona no tiene que estar necesariamente bancarizada para recibir financiamiento y, a su vez, no es el cliente quien asume los costos por el aplazamiento del pago, sino es el retailer quien lo hace.
Entre algunos de los beneficios del BNPL se encuentran:
- Financiamiento: los clientes pueden comprar sin necesidad de tener el dinero disponible en ese momento.
- Disminución del número de abandonos de los carritos de compra: al poder pagar luego disminuye la tasa de arrepentimiento o los problemas que se pueden generar en el momento de la transacción.
- Mayor conocimiento de los clientes: se puede obtener datos en tiempo real de los usuarios y conocer su grado de solvencia.
- Fidelización: al encontrarse con una opción de pago adicional, los usuarios se sienten más cómodos con la experiencia de compra.
Con respecto al último punto, las empresas BNPL necesitan tener claro su perfil de cliente, ya que el riesgo de incumplimiento puede ser grande. Por eso, para poder sacarle el máximo rendimiento, muchas empresas aprovechan las ventajas de los datos alternativos para poder tener un mejor entendimiento de sus prospectos.
Los datos alternativos son un conjunto de información que proviene de múltiples fuentes, más allá de la que ofrece un bureau de crédito tradicional, y que, por medio de algoritmos de inteligencia artificial, son analizados con el fin de obtener un score de crédito, de modo de conocer el comportamiento del cliente y reducir los posibles riesgos de incumplimiento de deudas. Algunos ejemplos de fuentes de datos alternativos son comportamientos relacionados a compras online, movimientos del teclado o mouse, pago de servicios o aplicaciones, redes sociales, entre otros.
El score de crédtio alternativo permite a las empresas ampliar su cartera de clientes sin incurrir en mayores riesgos, ya que por medio de la inteligencia artificial se pueden obtener modelos de comportamiento muchos más precisos del cliente. Este nuevo método de recolección y análisis de datos permite a las empresas llegar a personas no bancarizadas pero solventes que necesitan nuevas formas de financiación que van más allá de una tarjeta de crédito. Asimismo, mejora la experiencia del cliente ya que el análisis se realiza en tiempo real, sin que el shopper tenga que esperar a las aprobaciones.
Estas nuevas tecnologías traen beneficios en dos direcciones: por un lado, ayuda a mejorar el puntaje de crédito de un consumidor, colaborando con la inclusión financiera; y por el otro, las empresas pueden adquirir más y nuevos clientes y tener una gestión del riesgo mucho más controlada. Hoy más que nunca es fácil mantener los términos de pago claros y transparentes, mientras se ayuda a los consumidores a mantenerse fuera de la trampa de la deuda.
La tendencia hacia la democratización del consumo es un hecho. Cada vez más, las nuevas tecnologías buscan conocer a sus prospectos para ofrecerles productos acordes a sus bolsillos y necesidades. Los score de crédito basados en data alternativa, se alinean a la nueva inclinación BNPL, ayudando a las empresas no solo a entender cuál es la solvencia de su cliente, sino también a predecir su comportamiento futuro.
