Dapatkan dan Pertahankan: Cara Memantapkan Personalisasi di Perbankan dan Membangun Loyalitas Pelanggan

Statistik membuktikan bahwa personalisasi dalam perbankan telah memperoleh nilai strategis. Lebih dari 70% pelanggan menilai penawaran yang disesuaikan sangat penting bagi bank dan perusahaan keuangan lainnya. Ironisnya, lembaga perbankan tetap menjadi benteng terakhir personalisasi dengan hanya 14% bank yang memberikan pengalaman yang relevan secara kontekstual.

Tidak adanya personalisasi di antara lembaga keuangan tampaknya membingungkan. Setiap hari, bank menghasilkan sejumlah besar data pelanggan. Namun, sering kali tetap tidak digunakan untuk memberikan penawaran unik kepada pelanggan.

Dalam percakapan kami dengan klien, kami melihat bahwa eksekutif perbankan tetap bersemangat untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dengan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Tim pemasaran, layanan pelanggan, dan pengalaman pelanggan menyadari bahwa personalisasi perbankan sangat penting untuk menghasilkan pendapatan tidak langsung.

Dengan membangun hubungan yang dipersonalisasi dengan klien, bank mendapatkan nilai finansial tambahan seperti up-and cross-selling, klien baru melalui rekomendasi, dan transfer antar bank, antara lain. Semua ini melengkapi aliran pendapatan langsung dan merupakan hasil dari afinitas merek.

Jadi apa masalahnya? Mengapa bank tidak menggunakan aset data nasabahnya secara maksimal?

Tantangan dalam perjalanan menuju personalisasi dalam layanan keuangan

Pemahaman yang mendalam tentang kepribadian dan preferensi pelanggan adalah apa yang mengarah pada pengalaman yang dipesan lebih dahulu dalam layanan keuangan. Namun, penawaran granular sering terhambat oleh keterbatasan umum yang ada di perbankan.

Perangkat lunak lama

Menurut Deloitte, teknologi yang ketinggalan zaman dianggap sebagai hambatan utama dalam perjalanan menuju personalisasi yang lebih dalam. Hutang teknologi, tidak adanya analisis data waktu nyata, dan basis data pelanggan yang tidak fleksibel membuat perilaku pelanggan tidak termotivasi untuk membiayai organisasi. Akibatnya, perusahaan tidak memiliki penawaran lintas saluran yang kuat, pertumbuhan pendapatan, dan, yang paling penting, visi holistik pelanggan mereka.

Selain itu, kurangnya analitik data yang konsisten membuat bank tidak dapat memanfaatkan data yang sudah tersedia. Ini berarti bahwa lembaga perbankan tidak dapat bersaing dengan bank yang paham teknologi secara default, sehingga kehilangan keuntungan dan potensi pelanggan tetap.

Silo organisasi

Data yang tertutup dan departemen yang terisolasi juga menghambat keberhasilan penerapan pola pikir yang mengutamakan pelanggan. Mentalitas silo merugikan kebijakan internal dan eksternal karena membatasi aliran data ke cabang atau karyawan tertentu. Akibatnya, tidak ada pendekatan tata kelola data yang seragam yang memungkinkan, membuat personalisasi tidak dapat dilakukan di semua tahap.

Biasanya, silo organisasi mengacu pada sistem teknologi yang tidak kompatibel yang tidak dapat berinteraksi secara terprogram satu sama lain. Akibatnya, data diperbaiki di satu departemen dan dipisahkan dari bagian lain dari arsitektur sistem. Oleh karena itu, sebelum menerapkan penyiapan baru, perusahaan dapat memperbarui seluruh infrastruktur atau menghubungkan sistem lama ke komponen infrastruktur baru.

Kebutuhan pelanggan yang terabaikan

Terlalu sering, industri perbankan berfokus pada produk dan layanan daripada kebutuhan pelanggan. Namun, penelitian kebutuhan pelanggan yang mendalam adalah intrinsik untuk inisiatif penjualan teratas. Tanpa pengalaman pelanggan yang baik, tidak mungkin menjual secara efektif dan meningkatkan profitabilitas Anda.

Visi pelanggan yang terbentuk dengan baik meletakkan dasar untuk:

• Layanan pelanggan yang kompetitif;
• Biaya yang relevan pada rekening perbankan;
• Lokasi cabang yang nyaman;
• Jenis layanan yang diminta;
• Citra merek yang positif;
• Suku bunga yang ditentukan dengan baik.

Untungnya, tantangan di atas dapat dihilangkan. Perusahaan teknologi memecahkan masalah ini dengan membantu bank menempatkan semua data pelanggan mereka, menganalisisnya, dan membuat penawaran khusus pada waktu dan tempat yang tepat.

Lima rahasia memperoleh dan mempertahankan nasabah bank melalui personalisasi

Kabar baiknya adalah bahwa personalisasi dalam perbankan dapat dicapai. Dengan menerapkan perangkat teknologi canggih dan pendekatan cerdas digital, bisnis perbankan dapat memasuki hati dan pikiran pelanggan mereka dan memberikan inisiatif yang sempurna. Inilah saus rahasia Anda yang akan membantu Anda menarik klien dan mendorong nilai lebih.

Tetapkan satu sumber kebenaran

Beberapa organisasi keuangan memiliki data pelanggan mereka yang disimpan di seluruh departemen, yang membuatnya terisolasi dari bagian organisasi lainnya. Akibatnya, perjalanan pelanggan dan persona tidak lengkap jika dibuat sama sekali.

Data yang bersih, relevan, dan dapat diakses adalah kunci untuk membedakan rangsangan, preferensi, dan perilaku keuangan pelanggan Anda. Untuk membuat satu tampilan klien, perusahaan jasa keuangan harus menyatukan dan mengaktifkan berbagai data operasional yang ada.

Namun, penyatuan dan aktivasi data memerlukan penghapusan silo organisasi dan modernisasi sistem. Data lake dan gudang berkontribusi untuk memberikan pandangan pelanggan 360° dan mempromosikan interoperabilitas dan kekekalan data. Di dalamnya, data diambil dari berbagai lokasi di seluruh departemen, dengan semua input dianalisis berdasarkan kriteria tertentu.

Setelah hasil analisis siap digunakan, alat Intelijen Bisnis berbasis platform atau kustom memvisualisasikan wawasan dan menyiapkan data untuk pelaporan sehingga bisnis dapat memantau dan membandingkan metrik dan KPI penting. Misalnya, departemen pinjaman dapat mengambil data transaksi spesifik dari penyimpanan data yang sangat besar untuk memperkuat pengambilan keputusan pinjaman kapan saja.

Selain itu, kebijakan tata kelola data yang komprehensif akan memaksimalkan penggunaan data dan menyelaraskan pengumpulan dan klasifikasi data lintas batas organisasi. Tata kelola data juga menghubungkan titik data secara keseluruhan yang kohesif dan menstandarkannya di seluruh gudang, danau, penyimpanan cloud, dan database.

Untuk lebih memahami nasabah, para pemimpin perbankan juga memperkaya pengumpulan data mereka melalui API eksternal. Hal ini meningkatkan akses ke wawasan pelanggan tambahan yang didasarkan pada sistem perusahaan dan akuntansi serta set data mitra dan publik seperti informasi akun PSD2.

Memanfaatkan Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam

Data Anda tidak akan berbicara kecuali Anda memintanya. Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan Deep Learning (DL) dapat mengungkap hubungan tersembunyi antara nilai data dan memberikan persepsi klien yang unik. Sementara ketiganya sama-sama membantu dalam menemukan pola data, Deep Learning dikutip di sebagian besar contoh personalisasi di perbankan.

Menjadi cabang AI dan ML, Deep Learning unggul dalam menggabungkan tambal sulam data pelanggan dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk produk yang disesuaikan. Selain itu, model DL mengkhususkan diri dalam menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur. Yang terakhir menyumbang sekitar 80% dari data perbankan dan tidak mungkin untuk dianalisis tanpa algoritma khusus.

Algoritma Deep Learning dapat membedakan pola yang tidak dapat dijelaskan dalam data dan memprediksi hasil di masa depan berdasarkan sejumlah besar informasi. Analisis manual tidak akan pernah setara dengan sistem cerdas karena analisis data tradisional hanya dapat menarik kesimpulan tingkat tinggi melalui ringkasan visual dan tabel Excel tanpa wawasan mendalam tentang masalah atau korelasi.

Model Deep Learning dapat menganalisis sendiri pola pembelian, demografi, volume transaksi, dan file audio untuk membuat penawaran kredit atau tabungan yang ditargetkan yang berisiko rendah bagi bank tetapi bernilai tinggi bagi pelanggan. Semua keluaran yang dapat ditindaklanjuti ini hanya didasarkan pada kumpulan data yang tersedia. Tanpa Deep Learning, perusahaan pembiayaan akan menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk membangun hubungan antara jejak pelanggan secara manual.

Machine Learning secara keseluruhan dapat mendorong personalisasi untuk klien mana pun, baik itu pelanggan kelas atas atau pelanggan bernilai rendah. Dengan cara ini, algoritme cerdas dapat mengidentifikasi kecenderungan pembelanjaan yang tersembunyi dan tidak kentara serta menyarankan solusi yang dipesan lebih dahulu atau pengalaman pelanggan yang dikontekstualisasikan untuk semua pelanggan.

Selain itu, ML dan AI dapat memperkuat model analitik data dan memberikan bank dan credit unions diferensiasi kompetitif. Misalnya, jika beberapa persentase pelanggan yang sudah ada dengan jumlah pendapatan tahunan X cenderung membelanjakan uang untuk bepergian daripada untuk deposito, model ML akan menemukan tautan ini. Ini berarti bahwa bank dapat melayani penawaran cashback yang disesuaikan untuk hotel dan semacamnya kepada kelompok klien ini.

Bangun pemirsa serupa dengan ML

Karena tidak mungkin menghasilkan pengalaman yang disesuaikan untuk setiap klien, lembaga keuangan sering menerapkan model yang mirip. Teknik klasifikasi ini membantu mengidentifikasi kelompok pelanggan yang berbagi data spesifik segmen yang serupa, baik itu kebiasaan belanja atau rentang usia.

Dengan menganalisis beragam metrik, model serupa berbasis ML menghasilkan profil pelanggan yang berkembang. Segmentasi yang akurat, pada gilirannya, memungkinkan bank untuk memprediksi klien yang paling mungkin merespons layanan keuangan tertentu. Secara sederhana, perusahaan pembiayaan mendapatkan indeks peluang cerdas yang memungkinkan mereka membangun pengalaman yang sangat ditargetkan yang mendorong nilai sebenarnya bagi klien.

Integrasikan data peristiwa kehidupan

Profil pelanggan tidak pernah bisa terlalu dalam. Oleh karena itu, sedikit informasi berharga berkontribusi pada lebih banyak kesadaran tentang perilaku pelanggan. Pada baris ini, data peristiwa, yang menjelaskan tindakan yang dilakukan oleh klien, dapat menghasilkan wawasan yang terukur atau dapat dianalisis. Akibatnya, perusahaan keuangan dapat segera bereaksi terhadap interaksi baru dan memberikan personalisasi.

Perusahaan perbankan dapat memanfaatkan konsolidasi data acara pihak ketiga untuk mencari pelanggan baru. Ini mungkin termasuk alat komunikasi, data media sosial, dan basis data dan aplikasi pihak ketiga lainnya. Untuk mengaktifkan proses otomatis dan pelacakan data waktu nyata, lembaga keuangan harus memiliki data ini terintegrasi dengan alat internal.

Namun, karena praktik berbagi data pihak ketiga semakin ketat, pendekatan integrasi tunduk pada berbagai tindakan regulasi yang mencakup GDPR, Dodd-Frank, MiFID II, dan lainnya.

Atau, bank dapat mengumpulkan dan mengintegrasikan data acara internal untuk mempertahankan loyalitas. Infrastruktur keuangan di tempat dengan arsitektur berbasis acara dan streaming acara sudah dibanjiri data yang berasal dari sumber perusahaan. Oleh karena itu, dengan berbagi peristiwa di seluruh perusahaan, bisnis keuangan memiliki kumpulan data peristiwa yang siap untuk dianalisis. Jika kami menggabungkan data historis dengan wawasan waktu nyata, ini semakin menambah kemampuan prediktif ke aliran peristiwa.

Selain itu, data acara sendiri dapat menciptakan peluang keterlibatan pelanggan yang dikontekstualisasikan secara real-time. Ini berarti bahwa ketika klien memutuskan untuk memilih penawaran akun baru saat memeriksa saldo mereka secara online, misalnya, dan membiarkan formulir aplikasi tidak terisi, sistem akan memberi tahu bank tentang peluang yang hilang. Ini, pada gilirannya, memungkinkan bank untuk melibatkan kembali klien segera.

Contoh lain dari pengelolaan data acara yang dilakukan dengan baik mencakup kategorisasi pengeluaran secara real-time. Saat klien melakukan pembelian di toko kelontong atau mendapatkan bensin, alat pemantau uang bank memberi tahu klien tentang jenis pembelanjaan dan portofolio anggaran, sehingga klien tetap sadar akan pola pembelanjaan mereka. Sentuhan yang bagus ini memelihara hubungan merek bahkan tanpa interaksi nyata dengan klien.

Jadilah di mana pelanggan Anda berada

90% pelanggan mengharapkan interaksi yang konsisten di semua saluran. Oleh karena itu, keunggulan omnichannel bukanlah suatu pilihan, tetapi suatu keharusan. Perusahaan pembiayaan digital pertama harus memberikan pengalaman dan layanan yang seragam kepada klien di berbagai saluran secara bersamaan. Ini, pada gilirannya, menjalin semua titik kontak klien dan memungkinkan organisasi untuk menargetkan pelanggan dengan penawaran yang dipesan lebih dahulu berdasarkan interaksi sebelumnya dengan platform perusahaan.

Misalnya, pelanggan dapat disajikan dengan iklan granular di media sosial atau situs web yang ramah iklan setelah menelusuri informasi tentang kartu kredit bank atau penawaran pinjaman tertentu. Selain itu, proses aplikasi yang terputus dapat diperbaiki dengan notifikasi seluler yang dipersonalisasi jika klien memiliki aplikasi perbankan di ponsel cerdas mereka.

Untuk mengurangi ketegangan pada departemen pemasaran, bank dapat menggunakan otomatisasi pemasaran. Yang terakhir mengambil alih upaya pemasaran multifungsi dan memfasilitasi pengiriman penawaran yang dipersonalisasi di seluruh saluran, apakah itu pinjaman hipotek atau rencana pensiun. Bisnis yang memanfaatkan otomatisasi pemasaran cenderung mendapatkan +451% prospek yang berkualitas.

Dari sudut pandang teknologi, alat pemasaran otomatis bersandar pada data lintas saluran, memanfaatkan email, situs web, aplikasi, dan interaksi lainnya. Perangkat lunak kemudian mengalirkan proses segmentasi dan penargetan untuk mengelompokkan audiens yang tepat dan mengkalibrasi pesan ke setiap pelanggan secara otomatis berdasarkan profil mereka. Menjadi aset yang kompetitif, otomatisasi pemasaran menjangkau pelanggan pada tingkat yang dipersonalisasi, terlepas dari ukuran audiens.

Bayangkan kembali pengalaman perbankan pelanggan Anda

Mengubah klien yang tidak aktif menjadi penginjil bank adalah perjuangan yang berat. Namun, pengalaman pribadi dapat meningkatkan penjualan Anda dan membawa Anda lebih dekat dengan pelanggan. Pesan yang disesuaikan, bermakna, dan tepat waktu membantu lembaga keuangan membangun hubungan yang lebih dalam dengan pelanggan tanpa risiko tambahan atau upaya yang membosankan.

Untuk mengaktifkan inisiatif personalisasi, lembaga keuangan perlu membangun infrastruktur data terbaru yang memungkinkan analisis waktu nyata, pengumpulan data lengkap, dan kemampuan cerdas. Strategi tata kelola data yang ringkas akan merekatkan semua komponen penyiapan Anda dan memulai roda gila data untuk mendapatkan wawasan pelanggan yang berkelanjutan.

Pendekatan kami yang dipimpin oleh konsultasi memungkinkan organisasi untuk merancang strategi data yang kuat dan membangun serangkaian kemampuan baru untuk mengelola rantai nilai data-ke-keputusan. Hubungi pakar kami dan kami akan mengatasi segala kerumitan data yang mungkin Anda miliki.

Artikel ini awalnya diterbitkan di sini.