獲得と維持：銀行業務でパーソナライズを釘付けにし、顧客ロイヤルティを構築する方法

公開: 2022-05-09

統計は、銀行のパーソナライズが戦略的価値を獲得したことを証明しています。顧客の70％以上が、銀行やその他の金融会社にとって非常に重要であると評価しています。皮肉なことに、銀行機関は依然としてパーソナライズの最後の砦であり、状況に応じた経験を提供している銀行はわずか14％です。

金融機関にパーソナライズがないことは混乱を招くようです。銀行は毎日、膨大な量の顧客データを生成しています。それでも、顧客に独自のオファーを提供するために未使用のままであることがよくあります。

クライアントとの会話では、それでも銀行の幹部は、パーソナライズされた顧客体験で顧客満足度を向上させたいと熱望していることがわかります。マーケティング、カスタマーサービス、およびカスタマーエクスペリエンスの各チームは、パーソナライズされた銀行業務が間接的な収益を上げるために不可欠であることを認識しています。

顧客とのパーソナライズされた関係を構築することにより、銀行は、アップセルやクロスセル、推奨による新規顧客、銀行間振替などの追加の金銭的価値を得ることができます。これらはすべて直接的な収益源を補完し、ブランドの親和性の結果です。

だから問題は何ですか？銀行が顧客データ資産を最大限に活用しないのはなぜですか？

金融サービスのパーソナライズへの道のりの課題

顧客のペルソナと好みを深く理解することは、金融サービスでのオーダーメイドの経験につながるものです。ただし、きめ細かいサービスは、銀行に存在する一般的な制限によって妨げられることがよくあります。

レガシーソフトウェア

デロイトによると、時代遅れのテクノロジーは、より深いパーソナライズへの道の主なボトルネックと見なされています。技術的負債、リアルタイムのデータ分析の欠如、および柔軟性のない顧客データベースにより、顧客の行動は組織に資金を提供する意欲を失います。その結果、企業は強力なクロスチャネル製品、収益の成長、そして最も重要なことに、顧客の全体的なビジョンを欠いています。

さらに、一貫性のあるデータ分析がないため、銀行はすでに利用可能なデータを活用できません。これは、銀行機関がデフォルトでハイテクに精通した銀行と競争することができないことを意味し、したがって利益と潜在的な常連を失います。

組織のサイロ

サイロ化されたデータと孤立した部門も、顧客第一の考え方の採用の成功を妨げています。サイロメンタリティは、特定の支店または従業員へのデータフローを制限するため、内部ポリシーと外部ポリシーの両方に悪影響を及ぼします。その結果、統一されたデータガバナンスアプローチは不可能であり、すべての段階でパーソナライズを実行できなくなります。

通常、組織のサイロとは、プログラムで相互に対話できない互換性のない技術システムを指します。その結果、データは1つの部門に固定され、システムアーキテクチャの他の部分から分離されます。したがって、新しいセットアップを実装する前に、企業はインフラストラクチャ全体を更新するか、レガシーシステムを新しいインフラストラクチャコンポーネントに接続することができます。

無視された顧客のニーズ

多くの場合、銀行業界は顧客のニーズよりも商品やサービスに重点を置いています。ただし、深遠な顧客ニーズの調査は、売れ筋のイニシアチブに固有のものです。優れた顧客体験がなければ、効果的に販売して収益性を高めることは不可能です。

形の整った顧客ビジョンは、次の基盤を築きます。

競争力のあるカスタマーサービス;
銀行口座に関連する手数料。
便利な支店の場所。
需要のあるタイプのサービス。
ポジティブなブランドイメージ。
明確に定義された金利。

幸いなことに、前述の課題は解消できます。テクノロジー企業は、銀行がすべての顧客データを適切に配置し、分析し、適切なタイミングと場所でカスタマイズされたオファーを作成するのを支援することで、これらの問題を解決します。

パーソナライズを通じて銀行の顧客を獲得し、維持するための5つの秘密

良いニュースは、銀行業務のパーソナライズが可能であることです。高度な技術ツールとデジタルに精通したアプローチを実装することにより、銀行業務は顧客の心を利用し、洗練されたイニシアチブを提供することができます。これが、クライアントを巻き込み、より多くの価値を生み出すのに役立つ秘密のソースです。

信頼できる唯一の情報源を確立する

一部の金融機関では、顧客データが部門間でサイロ化されているため、組織の他の部分から分離されています。その結果、カスタマージャーニーとペルソナは、作成されたとしても不完全です。

クリーンで関連性があり、アクセス可能なデータは、顧客の刺激、好み、および経済的行動を見極めるための鍵です。クライアントの単一のビューを作成するには、金融サービス会社は、手元にあるさまざまな運用データを統合してアクティブ化する必要があります。

ただし、データの統合とアクティブ化には、組織のサイロの排除とシステムの最新化が必要です。データレイクとウェアハウスは、360度の顧客ビューの提供に貢献し、データの相互運用性と不変性を促進します。それらの中で、データは部門全体の複数の場所から引き出され、すべての入力は特定の基準によって分析されます。

分析結果を使用する準備ができたら、カスタムまたはプラットフォームベースのビジネスインテリジェンスツールが洞察を視覚化し、レポート用のデータを準備して、企業が重要なメトリックとKPIを監視および比較できるようにします。たとえば、ローン部門は、巨大なデータリポジトリから特定のトランザクションデータを取得して、いつでもローンの意思決定を強化できます。

さらに、包括的なデータガバナンスポリシーにより、データの使用が最大化され、組織の境界を越えてデータの収集と分類が調整されます。データガバナンスはまた、データポイントをまとまりのある全体で接続し、倉庫、湖、クラウドストレージ、およびデータベース全体でデータポイントを標準化します。

顧客をよりよく理解するために、銀行のリーダーは外部APIを介してデータ収集を充実させています。これにより、企業および会計システム、ならびにPSD2アカウント情報などのパートナーおよびパブリックデータセットを前提とした追加の顧客インサイトへのアクセスが向上します。

人工知能、機械学習、ディープラーニングを活用する

あなたがそれを求めない限り、あなたのデータは話しません。人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニング（DL）は、データ値間の隠れた関係を明らかにし、独自のクライアント認識を提供します。 3つすべてがデータパターンの発見に等しく役立ちますが、銀行のパーソナライズのほとんどの例でディープラーニングが引用されています。

AIとMLのブランチであるディープラーニングは、顧客データのパッチワークを集約し、カスタマイズされた製品の実用的な洞察を生成することに優れています。さらに、DLモデルは、構造化データと非構造化データの両方の分析に特化しています。後者は銀行データの約80％を占めており、特別なアルゴリズムなしでは分析できません。

ディープラーニングアルゴリズムは、データの不可解なパターンを識別し、膨大な量の情報に基づいて将来の結果を予測できます。従来のデータ分析では、問題や相関関係についての深い洞察がなく、視覚的な要約とExcelテーブルを介してのみ高レベルの結論を引き出すことができるため、手動分析はインテリジェントシステムと同等になることはありません。

ディープラーニングモデルは、購入パターン、人口統計、トランザクション量、およびオーディオファイルを単独で分析して、銀行にとってはリスクが低く、顧客にとっては価値の高い、対象を絞ったクレジットまたは貯蓄のオファーを作成できます。これらの実用的な出力はすべて、利用可能なデータセットにのみ基づいています。ディープラーニングがなければ、金融会社は顧客のフットプリント間のリンクを手動で構築することに何年も浪費することになります。

機械学習は全体として、ハイローラーであろうと価値の低い顧客であろうと、あらゆるクライアントのパーソナライズを推進できます。このように、インテリジェントなアルゴリズムは、隠れた微妙な支出傾向を識別し、すべての顧客にオーダーメイドのソリューションまたはコンテキスト化された顧客体験を提案できます。

また、MLとAIはどちらもデータ分析モデルを増幅し、銀行と信用組合に競争力のある差別化を提供できます。たとえば、年収がXの既存の顧客の一部が、預金ではなく旅行にお金を使う傾向がある場合、MLモデルはこのリンクを検出します。これは、銀行がこのグループのクライアントにホテルなどでカスタマイズされたキャッシュバックオファーを提供できることを意味します。

MLで似たようなオーディエンスを構築する

クライアントごとにカスタマイズされたエクスペリエンスを提供することは不可能であるため、金融機関は類似モデルを実装することがよくあります。この分類手法は、消費習慣や年齢層など、類似したセグメント固有のデータを共有する顧客グループを特定するのに役立ちます。

さまざまなメトリックを分析することにより、MLベースの類似モデルは進化する顧客プロファイルを生成します。次に、正確なセグメンテーションにより、銀行は特定の金融サービスに応答する可能性が最も高いクライアントを予測できます。簡単に言えば、金融会社は、クライアントに真の価値をもたらすスーパーターゲットエクスペリエンスを構築できるスマートな機会インデックスを取得します。

ライフイベントデータを統合する

顧客のプロファイリングが深すぎることはありません。したがって、貴重な情報が少しでもあると、顧客の行動についての認識が高まります。この行では、クライアントによって実行されたアクションを説明するイベントデータから、測定可能または分析可能な洞察を得ることができます。その結果、金融会社は新しいやり取りに即座に対応し、パーソナライズを実現できます。

銀行会社は、サードパーティのイベントデータ統合を利用して、新しい顧客を探すことができます。これらには、コミュニケーションツール、ソーシャルメディアデータ、およびその他のサードパーティのデータベースとアプリケーションが含まれる場合があります。自動化されたプロセスとリアルタイムのデータ追跡を可能にするには、金融機関はこのデータを社内ツールと統合する必要があります。

ただし、サードパーティのデータ共有慣行が厳しくなるにつれて、統合アプローチは、GDPR、ドッドフランク、MiFIDIIなどを含む幅広い規制法の対象となります。

または、銀行は社内のイベントデータを収集して統合し、忠誠心を維持することもできます。イベントベースのアーキテクチャとイベントストリーミングを備えたオンサイトの金融インフラストラクチャは、企業ソースからのデータですでに溢れています。そのため、会社全体でイベントを共有することにより、金融ビジネスは分析の準備ができたイベントデータセットを持っています。履歴データとリアルタイムの洞察を組み合わせると、イベントストリームに予測機能がさらに追加されます。

さらに、イベントデータ自体で、コンテキスト化されたカスタマーエンゲージメントの機会をリアルタイムで作成できます。これは、たとえば、クライアントがオンラインで残高を確認するときに新しい口座オファーを選択することを決定し、申請フォームに記入しないままにすると、システムは失われた機会を銀行に通知することを意味します。これにより、銀行はすぐにクライアントに再度働きかけることができます。

よくできたイベントデータ管理のもう1つの例には、支出のリアルタイム分類が含まれます。クライアントが食料品店で買い物をしたり、ガスを入手したりすると、銀行のお金監視ツールがクライアントに支出の種類と予算ポートフォリオを通知し、クライアントに支出パターンを認識させます。この素敵なタッチは、クライアントとの実際のやり取りがなくても、ブランドのつながりを育みます。

あなたの顧客がいるところにいる

顧客の90％は、すべてのチャネルで一貫した相互作用を期待しています。したがって、オムニチャネルの卓越性は選択肢ではありませんが、必要不可欠です。デジタルファーストの金融会社は、複数のチャネルにわたって同時にクライアントに均一なエクスペリエンスとサービスを提供する必要があります。これにより、すべてのクライアントタッチポイントが絡み合い、組織は、企業のプラットフォームとの以前のやり取りに基づいて、オーダーメイドの製品で顧客をターゲットにすることができます。

たとえば、特定の銀行のクレジットカードやローンのオファーで情報を閲覧した後、ソーシャルメディアや広告に適したWebサイトにきめ細かい広告を表示できます。また、クライアントがスマートフォンにバンキングアプリを持っている場合、中断されたアプリケーションプロセスは、パーソナライズされたモバイル通知で修正できます。

マーケティング部門の負担を軽減するために、銀行はマーケティングの自動化に頼ることができます。後者は多機能のマーケティング活動を引き継ぎ、住宅ローンであろうと退職プランであろうと、チャネル全体にパーソナライズされたオファーを送信することを容易にします。マーケティングオートメーションを活用する企業は、適格なリードの+ 451％を獲得する傾向があります。

技術的な観点から、マーケティング自動化ツールは、クロスチャネルデータに依存し、電子メール、Webサイト、アプリ、およびその他の対話をフィードします。次に、ソフトウェアはセグメンテーションとターゲティングプロセスをストリーミングして、適切なオーディエンスをグループ化し、プロファイルに基づいて各顧客へのメッセージングを自動的に調整します。競争力のある資産であるため、マーケティングの自動化は、オーディエンスの規模に関係なく、パーソナライズされたレベルで顧客に到達します。

顧客の銀行業務体験を再考する

非アクティブなクライアントを銀行の伝道者に変えることは困難な闘いです。ただし、個人的な経験はあなたの売り上げを強化し、あなたを顧客に近づけることができます。カスタマイズされた、意味のある、タイムリーなメッセージは、金融機関が追加のリスクや面倒な努力なしに顧客とのより深い関係を構築するのに役立ちます。

パーソナライズイニシアチブを有効にするには、金融機関は、リアルタイム分析、徹底的なデータ収集、およびインテリジェント機能を可能にする更新されたデータインフラストラクチャを確立する必要があります。簡潔なデータガバナンス戦略は、セットアップのすべてのコンポーネントを接着し、データフライホイールを開始して継続的な顧客インサイトを取得します。

当社のコンサルティング主導のアプローチにより、組織は堅牢なデータ戦略を設計し、データから意思決定までのバリューチェーンを管理するための一連の新機能を構築できます。専門家に連絡してください。データの複雑さを克服します。

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