الاكتساب والاحتفاظ: كيفية إضفاء الطابع الشخصي على الخدمات المصرفية وبناء ولاء العملاء

تثبت الإحصاءات أن التخصيص في الخدمات المصرفية قد اكتسب قيمة استراتيجية. أكثر من 70٪ من العملاء يصنفون العروض المصممة على أنها شديدة الأهمية للبنوك والشركات المالية الأخرى. ومن المفارقات أن المؤسسات المصرفية تظل المعقل الأخير للتخصيص حيث يقدم 14٪ فقط من البنوك تجارب ذات صلة بالسياق.

يبدو غياب التخصيص بين المؤسسات المالية محيراً. كل يوم ، تولد البنوك قدرًا هائلاً من بيانات العملاء. ومع ذلك ، غالبًا ما يظل غير مستخدم لتقديم عروض فريدة للعميل.

في محادثاتنا مع العملاء ، نرى أن المديرين التنفيذيين في البنوك حريصون مع ذلك على تحسين رضا العملاء من خلال تجارب العملاء الشخصية. تدرك فرق التسويق وخدمة العملاء وتجربة العملاء أن الخدمات المصرفية الشخصية ضرورية لتحقيق إيرادات غير مباشرة.

من خلال بناء علاقات شخصية مع العملاء ، تحصل البنوك على قيمة مالية إضافية مثل البيع الإضافي والبيع المتبادل والعملاء الجدد من خلال التوصيات والتحويلات بين البنوك ، من بين أمور أخرى. كل هذا يكمل تدفقات الإيرادات المباشرة وهو نتيجة تقارب العلامة التجارية.

إذا ما هي المشكلة؟ لماذا لا تستخدم البنوك أصول بيانات العملاء الخاصة بها على أكمل وجه؟

تحديات في طريق التخصيص في الخدمات المالية

إن الفهم العميق لشخصية العميل وتفضيلاته هو ما يؤدي إلى تجربة مخصصة في الخدمات المالية. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم إعاقة العروض الدقيقة بسبب القيود الشائعة الموجودة في الخدمات المصرفية.

برنامج تراث

وفقًا لشركة Deloitte ، تعتبر التقنيات القديمة عنق الزجاجة الرئيسي على الطريق إلى التخصيص الأعمق. الديون التقنية ، وغياب تحليل البيانات في الوقت الفعلي ، وقواعد بيانات العملاء غير المرنة تترك سلوك العملاء غير محفز لمؤسسات التمويل. نتيجة لذلك ، تفتقر الشركات إلى العروض القوية عبر القنوات ، ونمو الإيرادات ، والأهم من ذلك ، الرؤية الشاملة لعملائها.

علاوة على ذلك ، فإن عدم وجود تحليلات بيانات متسقة يمنع البنوك من الاستفادة من البيانات المتاحة بالفعل. هذا يعني أن المؤسسات المصرفية غير قادرة على التنافس مع البنوك البارعين في مجال التكنولوجيا بشكل افتراضي ، مما يؤدي إلى خسارة الأرباح والموظفين المنتظمين المحتملين.

الصوامع التنظيمية

تؤدي البيانات المنعزلة والإدارات المعزولة أيضًا إلى إعاقة التبني الناجح لعقلية العميل أولاً. عقلية الصومعة ضارة بالسياسات الداخلية والخارجية لأنها تحد من تدفق البيانات إلى فرع أو موظف معين. نتيجة لذلك ، لا يوجد نهج موحد لإدارة البيانات ممكن ، مما يجعل التخصيص غير قابل للتطبيق في جميع المراحل.

عادةً ما تشير الصوامع التنظيمية إلى الأنظمة التقنية غير المتوافقة التي لا يمكنها التفاعل برمجيًا مع بعضها البعض. نتيجة لذلك ، يتم إصلاح البيانات في قسم واحد وفصلها عن الأجزاء الأخرى من بنية النظام. لذلك ، قبل تنفيذ إعداد جديد ، يمكن للشركات إما تحديث بنية أساسية كاملة أو توصيل الأنظمة القديمة بمكون البنية التحتية الجديد.

احتياجات العملاء المهملة

في كثير من الأحيان ، تركز الصناعة المصرفية على المنتجات والخدمات بدلاً من احتياجات العملاء. ومع ذلك ، فإن البحث العميق حول احتياجات العملاء هو أمر جوهري للمبادرات الأكثر مبيعًا. بدون تجربة عملاء جيدة ، من المستحيل البيع بفعالية وزيادة ربحيتك.

ترسي رؤية العميل جيدة الشكل الأساس لـ:

• خدمة العملاء التنافسية.
• الرسوم ذات الصلة على الحسابات المصرفية ؛
• مواقع الفروع الملائمة ؛
• أنواع الخدمات عند الطلب ؛
• صورة العلامة التجارية الإيجابية ؛
• معدلات فائدة واضحة المعالم.

لحسن الحظ ، يمكن القضاء على التحديات المذكورة أعلاه. تحل شركات التكنولوجيا هذه المشكلات من خلال مساعدة البنوك على وضع جميع بيانات العملاء الخاصة بهم في مكانها الصحيح ، وتحليلها ، وإنشاء عروض مخصصة في الوقت والمكان المناسبين.

خمسة أسرار لاكتساب عملاء البنوك والاحتفاظ بهم من خلال التخصيص

والخبر السار هو أن التخصيص في الخدمات المصرفية يمكن تحقيقه. من خلال تنفيذ أدوات تقنية متقدمة وأساليب ذكية رقمية ، يمكن للشركات المصرفية الاستفادة من قلوب وعقول عملائها وتقديم مبادرات مصقولة إلى نقطة الإنطلاق. إليك الصلصة السرية التي ستساعدك على جذب العملاء وتحقيق المزيد من القيمة.

حدد مصدرًا واحدًا للحقيقة

بعض المؤسسات المالية لديها بيانات العملاء منفصلة عبر الأقسام ، مما يجعلها معزولة عن بقية المؤسسة. نتيجة لذلك ، تكون رحلة العميل وشخصياته غير مكتملة إذا تم إنشاؤها على الإطلاق.

البيانات النظيفة وذات الصلة والتي يمكن الوصول إليها هي المفتاح لتمييز المحفزات والتفضيلات والسلوك المالي لعملائك. لإنشاء عرض واحد للعميل ، يجب على شركات الخدمات المالية توحيد وتفعيل مجموعة متنوعة من البيانات التشغيلية الموجودة.

ومع ذلك ، يتطلب توحيد البيانات وتفعيلها القضاء على الصوامع التنظيمية وتحديث النظام. تساهم بحيرات ومستودعات البيانات في تقديم عرض 360 درجة للعملاء وتعزيز قابلية التشغيل البيني وثبات البيانات. داخلها ، يتم استخلاص البيانات من مواقع متعددة عبر الإدارات ، مع تحليل جميع المدخلات وفقًا لمعايير محددة.

بمجرد أن تصبح نتائج التحليل جاهزة للاستخدام ، تقوم أدوات ذكاء الأعمال المخصصة أو القائمة على النظام الأساسي بتصور الرؤى وإعداد البيانات لإعداد التقارير حتى تتمكن الشركات من مراقبة ومقارنة المقاييس الهامة ومؤشرات الأداء الرئيسية. على سبيل المثال ، يمكن لقسم القروض الحصول على بيانات معاملات محددة من مستودع بيانات ضخم لتضخيم عملية اتخاذ قرارات القروض في أي وقت.

علاوة على ذلك ، ستعمل سياسات إدارة البيانات الشاملة على تعظيم استخدام البيانات ومواءمة جمع البيانات وتصنيفها عبر الحدود التنظيمية. تعمل إدارة البيانات أيضًا على ربط نقاط البيانات في كل متماسك وتوحيدها عبر المستودعات والبحيرات والتخزين السحابي وقواعد البيانات.

لفهم العميل بشكل أفضل ، يقوم قادة البنوك أيضًا بإثراء عملية جمع البيانات الخاصة بهم من خلال واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. يؤدي ذلك إلى زيادة الوصول إلى رؤى العملاء الإضافية القائمة على أنظمة المؤسسة والمحاسبة بالإضافة إلى مجموعات البيانات الشريكة والعامة مثل معلومات حساب PSD2.

تسخير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

لن تتحدث بياناتك إلا إذا طلبت ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) الكشف عن العلاقات المخفية بين قيم البيانات وتقديم تصور فريد للعميل. في حين أن الثلاثة جميعها مفيدة بنفس القدر في اكتشاف أنماط البيانات ، فإن التعلم العميق مذكور في معظم أمثلة التخصيص في الخدمات المصرفية.

نظرًا لكونه فرعًا من AI و ML ، فإن Deep Learning يتفوق في تجميع خليط من بيانات العملاء وإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ للمنتجات المخصصة. علاوة على ذلك ، تتخصص نماذج DL في تحليل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. تمثل الأخيرة حوالي 80٪ من البيانات المصرفية ومن المستحيل تحليلها بدون خوارزميات خاصة.

يمكن لخوارزميات التعلم العميق تمييز الأنماط التي لا يمكن تفسيرها في البيانات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على كميات هائلة من المعلومات. لا يمكن أن يكون التحليل اليدوي على قدم المساواة مع الأنظمة الذكية حيث لا يمكن لتحليل البيانات التقليدي إلا أن يستخلص استنتاجات عالية المستوى من خلال الملخصات المرئية وجداول Excel بدون رؤية عميقة للمشكلة أو الارتباط.

يمكن لنماذج التعلم العميق تحليل أنماط الشراء والتركيبة السكانية وأحجام المعاملات والملفات الصوتية بمفردها لإنشاء عروض ائتمان أو مدخرات مستهدفة منخفضة المخاطر للبنوك ولكنها عالية القيمة للعملاء. كل هذه النواتج القابلة للتنفيذ تستند فقط إلى مجموعات البيانات المتاحة. بدون التعلم العميق ، سينتهي الأمر بشركات التمويل إلى إضاعة سنوات في بناء روابط يدويًا بين آثار أقدام العملاء.

يمكن أن يؤدي التعلم الآلي ككل إلى التخصيص لأي عميل ، سواء أكان ذلك عملاء ذوي قيمة عالية أو عملاء منخفضي القيمة. بهذه الطريقة ، يمكن للخوارزميات الذكية تحديد اتجاهات الإنفاق الخفية والدقيقة واقتراح حل مفصل أو تجارب العملاء السياقية لجميع العملاء.

أيضًا ، يمكن لكل من ML و AI تضخيم نماذج تحليل البيانات وتزويد البنوك والاتحادات الائتمانية بميزات تنافسية. على سبيل المثال ، إذا كانت بعض النسبة المئوية من العملاء الحاليين الذين لديهم مبلغ X من الدخل السنوي يميلون إلى إنفاق الأموال على السفر بدلاً من الودائع ، فستكتشف نماذج ML هذا الرابط. وهذا يعني أنه يمكن للبنوك تقديم عروض استرداد نقدي مخصصة للفنادق ومثل هذه المجموعة من العملاء.

بناء جماهير شبيهة باستخدام ML

نظرًا لأنه من المستحيل تقديم تجارب مخصصة لكل عميل ، فغالبًا ما تطبق المؤسسات المالية نماذج متشابهة. تساعد تقنية التصنيف هذه في تحديد مجموعات العملاء التي تشارك بيانات متشابهة خاصة بالقطاع ، سواء كانت عادات إنفاق أو نطاقات عمرية.

من خلال تحليل مجموعة واسعة من المقاييس ، تنتج النماذج المتشابهة القائمة على ML ملفات تعريف متطورة للعملاء. يسمح التقسيم الدقيق ، بدوره ، للبنوك بالتنبؤ بالعملاء الذين من المرجح أن يستجيبوا لخدمات مالية معينة. بعبارات بسيطة ، تحصل شركات التمويل على مؤشر فرص ذكي يسمح لها ببناء تجارب فائقة الاستهداف تحقق قيمة حقيقية للعملاء.

دمج بيانات أحداث الحياة

لا يمكن أن يكون تصنيف العملاء عميقًا جدًا. لذلك ، فإن أي جزء من المعلومات القيمة يساهم في زيادة الوعي بسلوك العملاء. في هذا السطر ، يمكن أن تسفر بيانات الأحداث ، التي تصف الإجراءات التي يقوم بها العميل ، عن رؤى قابلة للقياس أو قابلة للتحليل. نتيجة لذلك ، يمكن لشركات التمويل الاستجابة على الفور للتفاعلات الجديدة وتقديم التخصيص.

يمكن للشركات المصرفية الاستفادة من توحيد بيانات الأحداث الخارجية للبحث عن عملاء جدد. قد تشمل هذه أدوات الاتصال وبيانات الوسائط الاجتماعية وقواعد بيانات وتطبيقات الطرف الثالث. لتمكين العمليات الآلية وتتبع البيانات في الوقت الفعلي ، يجب أن يكون لدى المؤسسات المالية هذه البيانات مدمجة مع الأدوات الداخلية.

ومع ذلك ، مع تشديد ممارسات مشاركة البيانات مع الجهات الخارجية ، تخضع نُهج التكامل لمجموعة واسعة من الإجراءات التنظيمية التي تشمل القانون العام لحماية البيانات (GDPR) ، و Dodd-Frank ، و MiFID II ، وغيرها.

بدلاً من ذلك ، يمكن للبنوك جمع بيانات الأحداث الداخلية ودمجها للاحتفاظ بالولاء. البنية التحتية المالية في الموقع مع الهندسة القائمة على الأحداث وتدفق الأحداث غارقة بالفعل في البيانات الواردة من مصادر الشركة. نظرًا لذلك ، من خلال مشاركة الأحداث عبر الشركة ، يكون لدى الشركات المالية مجموعة بيانات حدث جاهزة للتحليل. إذا قمنا بدمج البيانات التاريخية مع الرؤى في الوقت الفعلي ، فإن هذا يضيف القدرة التنبؤية إلى تدفقات الأحداث.

علاوة على ذلك ، يمكن لبيانات الحدث بمفردها أن تخلق فرص مشاركة العملاء حسب السياق في الوقت الفعلي. هذا يعني أنه عندما يقرر العميل اختيار عروض حساب جديدة عند التحقق من رصيده عبر الإنترنت ، على سبيل المثال ، وترك نموذج الطلب شاغرًا ، فإن النظام سيبلغ البنك بالفرصة الضائعة. وهذا بدوره يسمح للبنوك بإعادة إشراك العميل على الفور.

مثال آخر على إدارة بيانات الأحداث بشكل جيد يتضمن التصنيف في الوقت الحقيقي للإنفاق. عندما يقوم العميل بعملية شراء في متجر بقالة أو يحصل على وقود ، فإن أدوات مراقبة أموال البنك تُعلم العميل بنوع الإنفاق ومحفظة الميزانية ، مع إبقاء العميل على علم بنمط إنفاقه. هذه اللمسة اللطيفة تغذي الاتصال بالعلامة التجارية حتى مع عدم وجود تفاعل حقيقي مع العميل.

كن حيث يوجد عملاؤك

يتوقع 90٪ من العملاء تفاعلات متسقة عبر جميع القنوات. لذلك ، فإن التميز متعدد القنوات ليس خيارًا ، ولكنه ضرورة. يجب أن تقدم شركات التمويل الرقمية أولاً تجربة وخدمة موحدة للعملاء عبر قنوات متعددة في وقت واحد. وهذا بدوره يدمج جميع نقاط الاتصال مع العملاء ويسمح للمؤسسات باستهداف العميل بعروض مخصصة بناءً على التفاعلات السابقة مع منصات الشركة.

على سبيل المثال ، يمكن تقديم إعلانات محببة للعملاء على وسائل التواصل الاجتماعي أو مواقع الويب الملائمة للإعلانات بعد تصفح المعلومات على بطاقة ائتمان بنكية معينة أو عروض قروض. أيضًا ، يمكن معالجة عمليات التطبيق المتقطعة من خلال إشعارات الهاتف المحمول المخصصة إذا كان لدى العميل تطبيق مصرفي على هاتفه الذكي.

لتخفيف الضغط على قسم التسويق ، يمكن للبنوك اللجوء إلى أتمتة التسويق. يتولى هذا الأخير جهود التسويق متعددة الوظائف ويسهل إرسال العروض الشخصية عبر القنوات ، سواء كان قرضًا عقاريًا أو خطة تقاعد. تميل الأعمال التي تستفيد من أتمتة التسويق إلى جذب + 451٪ من العملاء المتوقعين المؤهلين.

من وجهة نظر تقنية ، تعتمد أدوات التسويق الآلية على البيانات عبر القنوات ، وتتغذى على البريد الإلكتروني ، وموقع الويب ، والتطبيق ، والتفاعلات الأخرى. يقوم البرنامج بعد ذلك ببث عمليات التجزئة والاستهداف لتجميع الجماهير المناسبة ومعايرة الرسائل لكل عميل تلقائيًا بناءً على ملفهم الشخصي. نظرًا لكونها أصلًا تنافسيًا ، فإن أتمتة التسويق تصل إلى العملاء على مستوى شخصي ، بغض النظر عن حجم الجمهور.

أعد تصور التجربة المصرفية لعملائك

إن تحويل العملاء غير النشطين إلى مبشرين للبنك هو صراع شاق. ومع ذلك ، يمكن أن تعزز التجارب الشخصية مبيعاتك وتقربك من العملاء. تساعد الرسائل المصممة وذات المغزى والتي تأتي في الوقت المناسب المؤسسات المالية على بناء علاقات أعمق مع العملاء بدون مخاطر إضافية أو مجهود شاق.

لتمكين مبادرات التخصيص ، تحتاج المؤسسات المالية إلى إنشاء بنية تحتية محدثة للبيانات تسمح بالتحليل في الوقت الفعلي ، وجمع البيانات الشاملة ، والقدرات الذكية. ستعمل إستراتيجية حوكمة البيانات الموجزة على لصق جميع مكونات الإعداد وتبدأ عجلة موازنة للبيانات للحصول على رؤى مستمرة للعملاء.

يمكّن نهجنا القائم على الاستشارات المؤسسات من تصميم إستراتيجية بيانات قوية وبناء مجموعة من القدرات الجديدة لإدارة سلسلة القيمة من البيانات إلى القرارات. تواصل مع خبرائنا وسنتغلب على أي تعقيدات في البيانات قد تكون لديك.

تم نشر المقال في الأصل هنا.