Este texto de Raúl Martínez Solares, del 11 de diciembre de 2024, analiza un estudio de caso realizado por The Decision Lab sobre cómo American Financial Solutions (AFS), una organización sin fines de lucro en Estados Unidos, mejoró la retención de clientes utilizando principios de ciencias del comportamiento para abordar el problema del endeudamiento familiar. El estudio demuestra la eficacia de intervenciones conductuales ("nudges") para mejorar la gestión de deudas y los resultados financieros.
Resumen:
El alto endeudamiento familiar, a menudo impulsado por decisiones irracionales, es un problema significativo en muchos países.
AFS enfrentaba altas tasas de abandono de clientes en sus programas de gestión de deuda debido a sesgos cognitivos y barreras psicológicas.
The Decision Lab utilizó datos de AFS y técnicas de machine learning para identificar los perfiles de clientes con mayor riesgo de abandono.
Se diseñaron intervenciones conductuales ("nudges") a través de mensajes de texto, materiales de marketing y capacitación a consejeros telefónicos.
Estas intervenciones, implementadas de forma escalonada, se enfocaron en las barreras psicológicas identificadas en las primeras etapas del proceso.
Los cambios implementados resultaron en una disminución del 50% en la tasa de abandono de clientes.
El éxito del programa se tradujo en millones de dólares adicionales pagados en deudas.
Conclusión:
El estudio de caso demuestra la efectividad del análisis conductual para diseñar intervenciones en la gestión de deudas.
Las intervenciones conductuales ("nudges") pueden ser una herramienta poderosa para mejorar la retención de clientes y los resultados financieros en organizaciones similares a AFS.
La aplicación de la ciencia del comportamiento puede contribuir significativamente a la solución de problemas sociales complejos como el endeudamiento familiar.
El uso de datos y machine learning es crucial para identificar y abordar las barreras psicológicas que impiden la toma de decisiones racionales en materia financiera.
