Acquisire e conservare: come inchiodare la personalizzazione nel settore bancario e costruire la fidelizzazione dei clienti

Le statistiche dimostrano che la personalizzazione in ambito bancario ha acquisito un valore strategico. Oltre il 70% dei clienti valuta le offerte personalizzate come estremamente importanti per banche e altre società finanziarie. Ironia della sorte, gli istituti bancari rimangono l'ultimo baluardo della personalizzazione con solo il 14% delle banche che fornisce esperienze contestualmente rilevanti.

L'assenza di personalizzazione tra le istituzioni finanziarie sembra fonte di confusione. Ogni giorno, le banche generano un'enorme quantità di dati sui clienti. Tuttavia, spesso rimane inutilizzato per fornire offerte uniche al cliente.

Nelle nostre conversazioni con i clienti, vediamo che i dirigenti bancari sono comunque desiderosi di migliorare la soddisfazione dei clienti con customer experience personalizzate. I team di marketing, servizio clienti e customer experience si rendono conto che l'attività bancaria personalizzata è fondamentale per realizzare entrate indirette.

Costruendo relazioni personalizzate con i clienti, le banche ottengono un valore finanziario aggiuntivo come up e cross-selling, nuovi clienti tramite raccomandazioni e trasferimenti interbancari, tra gli altri. Tutti questi integrano i flussi di entrate dirette e sono il risultato dell'affinità del marchio.

Allora, qual'è il problema? Perché le banche non utilizzano al meglio le risorse di dati dei loro clienti?

Sfide sulla via della personalizzazione nei servizi finanziari

Una profonda comprensione della personalità e delle preferenze dei clienti è ciò che porta a un'esperienza su misura nei servizi finanziari. Tuttavia, le offerte granulari sono spesso ostacolate da limitazioni comuni presenti nel settore bancario.

Software legacy

Secondo Deloitte, le tecnologie obsolete sono considerate il principale collo di bottiglia sulla strada verso una personalizzazione più profonda. Il debito tecnologico, l'assenza di analisi dei dati in tempo reale e i database dei clienti non flessibili lasciano il comportamento dei clienti immotivato per finanziare le organizzazioni. Di conseguenza, alle aziende mancano forti offerte cross-channel, crescita dei ricavi e, soprattutto, una visione olistica dei propri clienti.

Inoltre, la mancanza di analisi dei dati coerenti impedisce alle banche di sfruttare i dati già disponibili. Ciò significa che gli istituti bancari non sono in grado di competere con le banche esperte di tecnologia per impostazione predefinita, perdendo così profitti e potenziali clienti abituali.

Silos organizzativi

Anche i dati isolati e i reparti isolati ostacolano l'adozione di successo di una mentalità incentrata sul cliente. La mentalità del silo è dannosa per le politiche interne ed esterne poiché limita i flussi di dati verso una filiale o un dipendente specifico. Di conseguenza, non è possibile un approccio uniforme alla governance dei dati, rendendo la personalizzazione impraticabile in tutte le fasi.

In genere, i silos organizzativi si riferiscono a sistemi tecnologici incompatibili che non possono interagire tra loro in modo programmatico. Di conseguenza, i dati vengono fissati in un reparto e separati dalle altre parti dell'architettura del sistema. Pertanto, prima di implementare una nuova configurazione, le aziende possono aggiornare un'intera infrastruttura o collegare i sistemi legacy al nuovo componente dell'infrastruttura.

Esigenze del cliente trascurate

Troppo spesso il settore bancario si concentra su prodotti e servizi piuttosto che sulle esigenze dei clienti. Tuttavia, la ricerca approfondita delle esigenze dei clienti è intrinseca alle iniziative più vendute. Senza una buona esperienza del cliente, è impossibile vendere in modo efficace e aumentare la redditività.

Una visione ben strutturata del cliente pone le basi per:

• Servizio clienti competitivo;
• Commissioni rilevanti sui conti bancari;
• Comode sedi delle filiali;
• tipi di servizi richiesti;
• Immagine positiva del marchio;
• Tassi di interesse ben definiti.

Fortunatamente, le sfide di cui sopra possono essere eliminate. Le aziende tecnologiche risolvono questi problemi aiutando le banche a mettere a posto tutti i dati dei loro clienti, analizzandoli e creando offerte personalizzate al momento e nel luogo giusti.

Cinque segreti per acquisire e fidelizzare i clienti bancari attraverso la personalizzazione

La buona notizia è che la personalizzazione nel settore bancario è possibile. Implementando strumenti tecnologici avanzati e approcci esperti in digitale, le aziende bancarie possono attingere ai cuori e alle menti dei loro clienti e fornire iniziative perfezionate. Ecco la tua salsa segreta che ti aiuterà ad attirare clienti e aumentare il valore.

Stabilire un'unica fonte di verità

Alcune organizzazioni finanziarie conservano i dati dei clienti tra i reparti, il che li rende isolati dal resto dell'organizzazione. Di conseguenza, il percorso del cliente e le persone sono incompleti se creati.

Dati puliti, pertinenti e accessibili sono la chiave per discernere gli stimoli, le preferenze e il comportamento finanziario dei tuoi clienti. Per creare una visione unificata del cliente, le società di servizi finanziari dovrebbero unificare e attivare la miscellanea dei dati operativi disponibili.

Tuttavia, l'unificazione e l'attivazione dei dati richiedono l'eliminazione dei silos organizzativi e la modernizzazione del sistema. Data lake e warehouse contribuiscono a fornire una visione a 360° del cliente e promuovono l'interoperabilità e l'immutabilità dei dati. Al loro interno, i dati vengono estratti da più posizioni nei reparti, con tutti gli input analizzati in base a criteri specifici.

Una volta che i risultati dell'analisi sono pronti per l'uso, gli strumenti di Business Intelligence personalizzati o basati su piattaforma visualizzano le informazioni dettagliate e preparano i dati per il reporting in modo che le aziende possano monitorare e confrontare metriche e KPI cruciali. Ad esempio, un dipartimento di prestito può ottenere dati di transazione specifici da un enorme archivio di dati per amplificare il processo decisionale di prestito in qualsiasi momento.

Inoltre, politiche complete di governance dei dati massimizzeranno l'uso dei dati e allineeranno la raccolta e la classificazione dei dati oltre i confini dell'organizzazione. La governance dei dati collega inoltre i punti dati in un insieme coeso e li standardizza tra magazzini, laghi, cloud storage e database.

Per comprendere meglio un cliente, i leader bancari arricchiscono anche la loro raccolta di dati tramite API esterne. Ciò aumenta l'accesso a informazioni aggiuntive sui clienti premesse nei sistemi aziendali e contabili, nonché a set di dati pubblici e partner come le informazioni sull'account PSD2.

Sfrutta l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e il deep learning

I tuoi dati non parleranno se non lo chiedi. Intelligenza artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) possono scoprire relazioni nascoste tra i valori dei dati e fornire una percezione unica del cliente. Sebbene tutti e tre siano ugualmente utili per scoprire modelli di dati, il Deep Learning è citato nella maggior parte degli esempi di personalizzazione nel settore bancario.

Essendo una branca dell'IA e del ML, il Deep Learning eccelle nell'aggregare un mosaico di dati dei clienti e nel generare informazioni utili per prodotti su misura. Inoltre, i modelli DL sono specializzati nell'analisi di dati strutturati e non strutturati. Quest'ultimo rappresenta circa l'80% dei dati bancari ed è impossibile da analizzare senza algoritmi speciali.

Gli algoritmi di deep learning possono discernere schemi inspiegabili nei dati e prevedere risultati futuri sulla base di enormi quantità di informazioni. L'analisi manuale non può mai essere alla pari con i sistemi intelligenti poiché l'analisi dei dati tradizionale può trarre conclusioni di alto livello solo attraverso riepiloghi visivi e tabelle Excel senza una visione approfondita del problema o della correlazione.

I modelli di deep learning possono analizzare da soli modelli di acquisto, dati demografici, volumi di transazioni e file audio per creare offerte di credito o risparmio mirate a basso rischio per le banche ma di alto valore per i clienti. Tutti questi risultati utilizzabili si basano semplicemente sui set di dati disponibili. Senza il Deep Learning, le società finanziarie finiranno per sprecare anni a costruire manualmente collegamenti tra le impronte dei clienti.

L'apprendimento automatico nel suo insieme può favorire la personalizzazione per qualsiasi cliente, che si tratti di clienti di alto livello o di basso valore. In questo modo, algoritmi intelligenti possono identificare tendenze di spesa nascoste e sottili e suggerire una soluzione su misura o esperienze cliente contestualizzate per tutti i clienti.

Inoltre, sia il ML che l'IA possono amplificare i modelli di analisi dei dati e fornire a banche e cooperative di credito una differenziazione competitiva. Ad esempio, se una certa percentuale di clienti esistenti con un importo X di reddito annuo tende a spendere soldi per viaggiare piuttosto che per depositi, i modelli ML scopriranno questo collegamento. Significa che le banche possono offrire offerte di cashback personalizzate su hotel e simili a questo gruppo di clienti.

Crea segmenti di pubblico simili con ML

Poiché è impossibile fornire esperienze su misura per ciascun cliente, le istituzioni finanziarie spesso implementano modelli simili. Questa tecnica di classificazione aiuta a identificare i gruppi di clienti che condividono dati specifici del segmento simili, che si tratti di abitudini di spesa o fasce di età.

Analizzando un'ampia gamma di metriche, i modelli simili basati su ML producono profili dei clienti in evoluzione. Una segmentazione accurata, a sua volta, consente alle banche di prevedere i clienti che hanno maggiori probabilità di rispondere a particolari servizi finanziari. In parole povere, le società finanziarie ottengono un indice di opportunità intelligenti che consente loro di creare esperienze super mirate che generano un vero valore per i clienti.

Integra i dati sugli eventi della vita

La profilazione dei clienti non può mai essere troppo profonda. Pertanto, qualsiasi informazione preziosa contribuisce a una maggiore consapevolezza sul comportamento dei clienti. Su questa linea, i dati degli eventi, che descrivono le azioni eseguite da un cliente, possono fornire informazioni misurabili o altrimenti analizzabili. Di conseguenza, le società finanziarie possono reagire immediatamente alle nuove interazioni e fornire la personalizzazione.

Le società bancarie possono avvalersi del consolidamento dei dati di eventi di terze parti per cercare nuovi clienti. Questi possono includere strumenti di comunicazione, dati di social media e altri database e applicazioni di terze parti. Per consentire processi automatizzati e tracciamento dei dati in tempo reale, gli istituti finanziari devono avere questi dati integrati con strumenti interni.

Tuttavia, poiché le pratiche di condivisione dei dati di terze parti si stanno rafforzando, gli approcci di integrazione sono soggetti a un'ampia gamma di atti normativi che includono GDPR, Dodd-Frank, MiFID II e altri.

In alternativa, le banche possono raccogliere e integrare i dati degli eventi interni per mantenere la fedeltà. L'infrastruttura finanziaria in loco con architettura basata su eventi e streaming di eventi è già inondata di dati provenienti da fonti aziendali. Stando così le cose, condividendo gli eventi in tutta l'azienda, le aziende finanziarie hanno un set di dati sugli eventi pronto per l'analisi. Se combiniamo i dati storici con approfondimenti in tempo reale, ciò aggiunge ulteriormente la capacità predittiva ai flussi di eventi.

Inoltre, i dati degli eventi da soli possono creare opportunità di coinvolgimento dei clienti contestualizzate in tempo reale. Significa che quando il cliente decide di scegliere nuove offerte di conto quando controlla il proprio saldo online, ad esempio, e lascia il modulo di domanda incompleto, il sistema avviserà la banca dell'opportunità persa. Questo, a sua volta, consente alle banche di coinvolgere nuovamente il cliente.

Un altro esempio di gestione dei dati degli eventi ben fatta include la categorizzazione in tempo reale della spesa. Quando un cliente effettua un acquisto in un negozio di alimentari o fa benzina, gli strumenti di monitoraggio del denaro della banca notificano al cliente il tipo di spesa e il portafoglio di budget, mantenendo il cliente consapevole del proprio modello di spesa. Questo bel tocco alimenta la connessione del marchio anche senza una reale interazione con il cliente.

Sii dove sono i tuoi clienti

Il 90% dei clienti si aspetta interazioni coerenti su tutti i canali. Pertanto, l'eccellenza omnicanale non è un'opzione, ma una necessità. Le società finanziarie digital-first dovrebbero offrire un'esperienza e un servizio uniformi ai clienti su più canali contemporaneamente. Questo, a sua volta, intreccia tutti i punti di contatto con i clienti e consente alle organizzazioni di indirizzare il cliente con offerte personalizzate basate su interazioni precedenti con le piattaforme dell'azienda.

Ad esempio, i clienti possono essere serviti con annunci dettagliati sui social media o su siti Web adatti agli annunci dopo aver consultato le informazioni su una determinata carta di credito bancaria o offerte di prestito. Inoltre, i processi applicativi interrotti possono essere corretti con notifiche mobili personalizzate se un cliente ha un'app bancaria sul proprio smartphone.

Per alleviare la pressione sul reparto marketing, le banche possono ricorrere all'automazione del marketing. Quest'ultimo si occupa degli sforzi di marketing multifunzionali e facilita l'invio di offerte personalizzate attraverso i canali, che si tratti di un mutuo o di un piano pensionistico. Le aziende che sfruttano l'automazione del marketing tendono a ottenere il 451% di lead qualificati.

Da un punto di vista tecnologico, gli strumenti automatizzati di marketing si basano su dati multicanale, alimentando e-mail, sito Web, app e altre interazioni. Il software trasmette quindi in streaming i processi di segmentazione e targeting per raggruppare il pubblico giusto e calibrare automaticamente i messaggi per ciascun cliente in base al loro profilo. Essendo una risorsa competitiva, l'automazione del marketing raggiunge i clienti a un livello personalizzato, indipendentemente dalle dimensioni del pubblico.

Reimmagina l'esperienza bancaria dei tuoi clienti

Trasformare i clienti inattivi in ​​evangelizzatori bancari è una lotta in salita. Tuttavia, le esperienze personali possono rafforzare le tue vendite e avvicinarti ai clienti. Messaggi personalizzati, significativi e tempestivi aiutano gli istituti finanziari a costruire relazioni più profonde con i clienti senza rischi aggiuntivi o sforzi noiosi.

Per consentire iniziative di personalizzazione, gli istituti finanziari devono creare un'infrastruttura di dati aggiornata che consenta analisi in tempo reale, raccolta di dati esaurienti e funzionalità intelligenti. Una strategia concisa di governance dei dati incollerà tutti i componenti della tua configurazione e avvierà un volano dei dati per ottenere informazioni dettagliate sui clienti.

Il nostro approccio basato sulla consulenza consente alle organizzazioni di progettare una solida strategia per i dati e creare una serie di nuove funzionalità per la gestione della catena del valore dai dati alle decisioni. Mettiti in contatto con i nostri esperti e vinceremo qualsiasi complessità di dati tu possa avere.

L'articolo è originariamente pubblicato qui.