Quello che le banche non hanno capito dei sistemi di roboadvisory

Le difficoltà delle banche a comprendere i sistemi di roboadvisory

Nel lontano 1975, grazie alla genialità di un suo ingegnere, la Kodak ebbe tra le mani la prima macchina fotografica digitale. Il management, per paura di cannibalizzare il suo prodotto di punta, la pellicola fotografica, decise di mettere da parte una delle innovazioni più rilevanti degli ultimi 50 anni. Molti anni dopo e prima di fallire, la catena di videocassette Blockbuster fece lo stesso errore di Kodak; per paura di perdere qualche cliente e guadagnare meno dal suo canale tradizionale, decise di chiudere il canale on-line che aveva appena aperto (per la felicità di Netflix).

Lo stesso dilemma sembrano averlo oggi le istituzioni finanziarie quando si tratta di servire i propri clienti con prodotti assicurativi e finanziari. Fino ad ora infatti, le istituzioni, per non scontentare la loro rete commerciale, non si sono ancora spinte ad aprire un canale 100% digitale.

Va anche detto però che considerando le difficoltà dei modelli di robo-advisory, potrebbero quasi aver ragione.

 

Cosa non funziona nei modelli di robo-advisory

I robo-advisor sono stati a lungo considerati come un modello d’innovazione talmente rivoluzionario che avrebbe rimpiazzato nel giro di qualche anno i tradizionali modelli di consulenza. Ma fino ad ora, non è stato proprio così. La maggior parte dei robo-advisor dopo aver raccolto ingenti quantità di capitali non riescono ancora a stare in piedi con le proprie gambe. Infatti, secondo i calcoli degli analisti di Morningstar1, i robo-advisor che fanno pagare ai propri clienti una commissione media di 50 punti base hanno bisogno di circa €15-25 miliardi di masse in gestione per stare in piedi. Tale soglia di AUM non è da tutti.

 

Masse in gestione Roboadvisor VB | amCharts

 

La profittabilità dei robo-advisor è messa a dura prova da un modello di business che, per via delle basse commissioni, ci mette diversi anni (se non decenni) prima di generare valore dall’acquisizione di un cliente, a fronte di una macchina organizzativa che brucia immediatamente cassa. Ed è per questo che i colossi del mestiere stanno concentrando i loro sforzi per generare economie di scala, affinare le tecniche di acquisizione dei clienti, ridurre i costi i costi di gestione, oltre a lavorare sul fronte dei ricavi offrendo nuovi servizi, come la consulenza in carne e ossa.

 

Il rischio di cannibalizzazione che non c’è

Rispetto alle fintech, le istituzioni finanziarie hanno grandi numeri dalla loro parte: hanno i clienti ed hanno un patrimonio di dati pazzesco.

Partiamo dai clienti. Banche e assicurazioni hanno tipicamente tra le mani una massa enorme di clienti con piccole quote di capitale che non riescono ad intercettare in alcun modo, perché da un punto di vista costi/benefici sono poco interessanti per la rete. Tuttavia, la massa in gestione di questi clienti diventa subito rilevante se analizzata nel suo insieme e commercialmente interessante se aggredita con i canali giusti. Come ad esempio, il canale digitale.

 

I piccoli clienti e il loro AuM

 

Il patrimonio di dati. Lo abbiamo ripetuto in tutte le salse, il bagaglio informativo che hanno le istituzioni finanziarie le fintech se lo sognano. I dati sono lo strumento essenziale per cucire su misura l’intero processo di wealth management del cliente. Infatti, nell’era dell’economia user-centered il cliente va coccolato di continuo e non solo durante la fase di engagement o di onboarding. Occorre infatti aggiungere una chiara strategia di personalizzazione che parte dai bisogni ed è accompagnata dalla giusta comunicazione.

 

Analisi dei bisogni dei clienti

 

Per evitare di vivere sulla propria pelle il momento Kodak, le istituzioni finanziarie dovrebbero innanzitutto iniziare a vedere i robo-advisor per quello che sono: un canale con cui diversificare il proprio servizio e raggiungere un target di clienti ben distinto. Infine, dovrebbero farsi guidare dalla data strategy, che permette di ridurre i costi di acquisizione, raggiungere velocemente economie di scala e creare valore con la personalizzazione.

 

Le soluzioni di Virtual B

Virtual B lavora da anni nel settore finanziario, a stretto contatto con i dati e la loro analisi. Dalla nostra esperienza sono nate numerose soluzioni in grado di generare valore e di risolvere problemi per gli intermediari finanziari e assicurativi.

Scarica gratuitamente la brochure sulla nostra soluzione di data analytics “SideKYC”.



1 – Financial Services Observer, fonte: Morningstar