Cómo la ciencia de datos está reescribiendo la atribución en fintech y banca digital
El sector financiero vive una paradoja: nunca hubo tantos datos disponibles, y sin embargo, la mayoría de las decisiones de marketing fintech todavía se toman con información parcial o mal interpretada.
Mientras el volumen de inversión en performance marketing crece año tras año, muchas fintechs, wallets y bancos digitales siguen operando con modelos de atribución que ya no responden a la realidad del usuario actual: omnicanal, no lineal, cambiante.
Y ese desajuste no es solo técnico. Es estratégico.
Significa decisiones más lentas, menos efectivas y, en última instancia, menos rentables.
El problema no es la falta de datos. Es la falta de entendimiento.
En nuestro workshop “Fintech y Banking Buenos Aires”, reunimos a líderes de marketing, data y producto para abordar un tema tan complejo como urgente: cómo pasar del dato aislado a la decisión real.
Con la participación de referentes como Juan Martín Pampliega (CEO de Mutt Data), Camilo Jaureguiberry (Data Science Manager de MODO) y Victoria Schiappacasse (Marketing Science Sr. Manager en Mercado Libre), el panel desmanteló el mito de que medir bien es simplemente tener dashboards y reportes automáticos.
La verdad es más incómoda: muchas marcas creen que tienen control sobre su performance, pero en realidad solo están reportando sin aprender.
Sin modelos robustos de atribución, sin validación experimental, sin sistemas conectados de activación, lo que hoy se mide es apenas una fracción del impacto real.
La gran mentira del marketing moderno: creemos que medimos bien
Los equipos de marketing, data y producto de instituciones financieras avanzadas trabajan con herramientas potentes, pero muchas veces desalineadas. Google, Meta, CRM y plataformas de analytics operan en silos. Y sin una estrategia de medición integral, las decisiones se basan en resultados parciales que no capturan el verdadero impacto del customer journey.
Modelos como el last-click o las reglas lineales de atribución ofrecen una visión incompleta. No contemplan la complejidad del comportamiento omnicanal, ni el impacto incremental de las acciones de marketing. Y lo más crítico: no permiten aprender, anticipar ni escalar con precisión y terminan limitando el impacto real de la atribución en marketing fintech.
Marketing basado en ciencia, no en corazonadas
El marketing científico viene a potenciar la creatividad.
Desde el uso de modelos predictivos para identificar oportunidades de negocio, hasta el diseño de sistemas de activación automática basados en comportamiento real, el foco está en cómo pasar de la intuición al aprendizaje continuo.
La ciencia de datos no es magia. Es una herramienta para validar hipótesis, reducir la fricción en la toma de decisiones y maximizar el retorno de cada acción.
Como se mencionó en el encuentro: medir rápido no es lo mismo que medir bien. Y sin modelos robustos, los dashboards solo cuentan una parte de la historia.
Uno de los conceptos clave que emergió del panel fue el de marketing científico: una forma de operar en la que la toma de decisiones se basa en evidencia, experimentación y aprendizaje continuo.
“Los dashboards te muestran el pasado. Los modelos te permiten diseñar el futuro.”
Tres capas para una nueva forma de hacer marketing
El foco ya no puede estar solo en analizar métricas después del hecho. La clave está en construir sistemas que aprendan en tiempo real, identifiquen patrones y accionen automáticamente.
Eso implica una combinación de tres capas:
- Machine Learning, para modelar comportamiento y anticipar resultados.
- Analytics, para entender qué funciona, para quién y por qué.
- Engagement inteligente, para activar journeys personalizados en función de datos reales.
Este nuevo stack (ML + Analytics + Activation) potencia a los equipos humanos y redefine el rol del marketing: menos ejecución táctica, más estrategia basada en evidencia.
¿Construir, comprar o colaborar?
Una de las decisiones estratégicas más relevantes para los líderes del sector es cómo desarrollar capacidades de data science aplicadas al marketing. ¿Conviene construir equipos internos, buscar soluciones externas o adoptar modelos híbridos?
La respuesta depende del core del negocio, la madurez del equipo y la velocidad requerida. Pero hay un consenso claro: externalizar no debe ser sinónimo de caja negra.
Los socios estratégicos aportan no solo soluciones, sino también capacidad instalada y aprendizaje transferible para el equipo interno. La ayuda externa suma capacidad al equipo cuando está bien pensada y no funciona como una black box.
Si hay tiempo y la solución es core, vale desafiar al equipo (aunque los perfiles no sean ideales) para que la resuelvan.
Construir tiene sentido cuando el problema es estratégico, se tiene acceso directo a los datos o el modelo debe integrarse con otras áreas.
Un modelo externo es útil en casos donde el problema ya es un estándar. Pero no tiene que ser blanco o negro: puede haber una solución híbrida.
Casos reales: del concepto a la práctica
Durante el panel se compartieron casos concretos que muestran cómo pasar de la teoría a la implementación real.
MODO, por ejemplo, desarrolló:
- Un modelo de atribución de beneficios, para entender qué promociones generan impacto real, en qué contexto y con qué cohortes.
- Un ranker de beneficios basado en machine learning, que prioriza las promociones más relevantes para cada usuario.
- Un sistema SearchAI, para mejorar la experiencia de descubrimiento y reducir la fricción entre usuario y acción.
Estas implementaciones no solo optimizaron resultados: transformaron la experiencia del cliente y la capacidad del equipo de escalar aprendizajes.
De la teoría al ejercicio: Behavioral Science en acción
Como parte práctica del workshop, desarrollamos una sesión completa dedicada a Behavioral Science —la ciencia del comportamiento— con una doble propuesta: una charla conceptual y un ejercicio aplicado.
La ciencia del comportamiento estudia cómo las personas piensan, sienten y toman decisiones en contextos reales. A diferencia del marketing tradicional — que asume consumidores racionales — Behavioral Science parte de una premisa distinta: las personas no optimizan, satisfacen. Elegimos lo suficientemente bien, dadas nuestras limitaciones cognitivas, de tiempo y atención.
Esta disciplina aporta una mirada más humana, empírica y contextual. Nos ayuda a entender no solo qué hacen los usuarios, sino por qué lo hacen, y cómo pequeños ajustes en diseño, contenido o experiencia pueden generar cambios de comportamiento significativos.
Abordamos conceptos como:
- Framing Effect: cómo el encuadre de un mensaje influye más que su contenido.
- Social Proof: cómo la validación social genera confianza.
- Halo Effect: cómo una impresión positiva puede influir en decisiones futuras.
- Loss Aversion: cómo el miedo a perder pesa más que el deseo de ganar.
¿Por qué es relevante en marketing y fintech? Porque trabajar con datos y automatización sin tener en cuenta el componente humano es solo resolver la mitad del problema. La otra mitad está en entender cómo las personas realmente procesan la información, qué gatilla una acción, qué bloquea una decisión y cómo crear journeys más intuitivos, relevantes y efectivos.
Integrar Behavioral Science en tu stack de crecimiento es sumar una capa de empatía estratégica. Y es, sin duda, el diferencial que separa a quienes simplemente comunican, de quienes realmente influyen.
El futuro del marketing en fintech: automático, preciso, conectado
El punto de llegada es claro: un marketing que no solo analiza, sino que aprende y acciona.
Sistemas que personalizan, automatizan y escalan sin intervención manual, pero con total trazabilidad. Donde la inversión se optimiza en tiempo real, y la experiencia del usuario se adapta según su comportamiento, necesidades y contexto.
Machine Learning + Analytics + Engagement ya no son buzzwords: son la nueva ecuación del crecimiento.
Las organizaciones que integren estos tres componentes podrán anticiparse al comportamiento del cliente, maximizar el LTV y construir relaciones sostenibles en el tiempo.
El marketing que viene no se trata de reportes, sino de sistemas que aprenden, experimentan y accionan.
¿Por qué importa todo esto?
Porque seguir midiendo mal no solo cuesta dinero. Cuesta oportunidades, velocidad y aprendizaje.
Y porque los líderes del sector que entiendan esto ahora, van a tomar una ventaja exponencial.
No por tener más tecnología, sino por tener mejores preguntas, mejores sistemas y mejores decisiones.