Cómo una startup de WealthTech equilibró la oferta y la demanda para impulsar un crecimiento sostenible

Research Nester desarrolló una colaboración integral de seis meses, estructurada en tres fases: diagnóstico, alineación y ejecución. El objetivo principal era establecer un ecosistema coordinado donde los elementos de la oferta, como la prestación de servicios, la integración de socios y el asesoramiento, pudieran responder y adaptarse dinámicamente a las señales de la demanda, incluyendo las expectativas de los usuarios, el comportamiento del mercado y las tendencias futuras. Las intervenciones clave incluyen:

Mapeo de la Oferta y la Demanda: En esta fase inicial, Research Nester realizó una evaluación detallada de los flujos de trabajo internos de la empresa para identificar obstáculos e ineficiencias operativas. Mediante modelos econométricos avanzados y planificación de escenarios, el equipo predijo las fluctuaciones de la demanda en diferentes segmentos de clientes. Los usuarios se clasificaron en tres arquetipos de comportamiento: planificadores pasivos, inversores activos y asignadores globales, para personalizar la oferta de servicios con mayor precisión y centrarse en áreas de crecimiento importantes.

Análisis del Sentimiento del Mercado e Identificación de Factores Desencadenantes: Para afinar la alineación del mercado, se implementó una herramienta de investigación propia para monitorear el sentimiento del consumidor, los indicadores macroeconómicos y los indicadores de referencia competitivos. Esto contribuyó a la identificación de tres impulsores cruciales de la demanda:

• Orientación financiera en línea respaldada por asesores expertos.
• Carteras de inversión personalizadas y elaboradas en función de las necesidades únicas de cada cliente.
• Herramientas de planificación fiscal en vivo que responden a las tendencias estacionales y los requisitos regulatorios.

Optimización del suministro mediante la automatización: Research Nester lanzó varios módulos de automatización para optimizar la oferta de servicios. Se implementó un motor de enrutamiento automático inteligente para asignar las consultas de los clientes al socio asesor más adecuado, lo que permitió una reducción del 40 % en el tiempo de respuesta. Además, se integraron chatbots con IA en el sistema CRM de la empresa para controlar hasta el 60 % de las interacciones con clientes de primer nivel. La automatización basada en API sustituyó varios procesos administrativos, lo que redujo sustancialmente los errores humanos y los gastos generales.

Marco de Innovación de Productos: Se desarrolló un modelo de asesoría flexible y modular que permite a los usuarios seleccionar servicios financieros personalizados como complementos, en lugar de comprometerse con un modelo inflexible de suscripción completa. Esto mejoró la satisfacción del usuario y el gasto promedio por cliente. Además, Research Nester desarrolló un sistema de alerta temprana capaz de detectar posibles problemas de suministro, como la sobrecarga de asesores o períodos de alta demanda como la temporada de impuestos, lo que ayuda a la empresa a gestionar la capacidad de forma proactiva.

Mecanismos de Monitoreo: Para garantizar una agilidad continua, se implementó un panel de control de rendimiento en tiempo real. Esta herramienta monitoreó semanalmente los desequilibrios entre la oferta y la demanda y ofreció a los responsables de la toma de decisiones información práctica. Se establecieron Indicadores Clave de Rendimiento (KPI), centrados en la satisfacción del cliente, el tiempo de respuesta del servicio y la precisión en el cumplimiento, lo que permitió la mejora continua. Este enfoque holístico permitió a la empresa considerar los factores desencadenantes de la demanda como señales tempranas para la recalibración de la oferta, reduciendo así las conjeturas y coordinando las operaciones con las oportunidades de crecimiento.