Pozyskiwanie i utrzymywanie: jak wprowadzać personalizację w bankowości i budować lojalność klientów

Statystyki dowodzą, że personalizacja w bankowości nabrała strategicznej wartości. Ponad 70% klientów ocenia dopasowane oferty jako bardzo ważne dla banków i innych firm finansowych. Jak na ironię, instytucje bankowe pozostają ostatnim bastionem personalizacji, a tylko 14% banków zapewnia kontekstowo odpowiednie doświadczenia.

Brak personalizacji wśród instytucji finansowych wydaje się mylący. Każdego dnia banki generują ogromną ilość danych o klientach. Często jednak pozostaje niewykorzystany do dostarczania klientom unikalnych ofert.

W naszych rozmowach z klientami widzimy, że dyrektorzy bankowi są jednak chętni do poprawy satysfakcji klientów dzięki spersonalizowanym doświadczeniom klientów. Zespoły ds. marketingu, obsługi klienta i obsługi klienta zdają sobie sprawę, że spersonalizowana bankowość ma kluczowe znaczenie dla uzyskania przychodów pośrednich.

Budując spersonalizowane relacje z klientami, banki zyskują dodatkowe korzyści finansowe, takie jak między innymi up-and cross-selling, nowi klienci poprzez rekomendacje, przelewy międzybankowe. Wszystko to uzupełnia bezpośrednie strumienie przychodów i jest wynikiem powiązania z marką.

Więc w czym problem? Dlaczego banki nie wykorzystują w pełni zasobów danych klientów?

Wyzwania na drodze do personalizacji w usługach finansowych

Dogłębne zrozumienie osobowości i preferencji klienta jest tym, co prowadzi do indywidualnego doświadczenia w usługach finansowych. Jednak oferty granularne są często utrudnione przez powszechne ograniczenia występujące w bankowości.

Starsze oprogramowanie

Według Deloitte przestarzałe technologie są uważane za główne wąskie gardło na drodze do głębszej personalizacji. Dług technologiczny, brak analizy danych w czasie rzeczywistym i nieelastyczne bazy danych klientów sprawiają, że zachowania klientów nie są motywowane do organizacji finansowych. W rezultacie firmom brakuje mocnych ofert międzykanałowych, wzrostu przychodów i, co najważniejsze, holistycznej wizji swoich klientów.

Co więcej, brak spójnej analizy danych uniemożliwia bankom wykorzystywanie już dostępnych danych. Oznacza to, że instytucje bankowe nie są w stanie domyślnie konkurować z bankami doświadczonymi w technologii, tracąc w ten sposób zyski i potencjalnych stałych klientów.

Silosy organizacyjne

Odizolowane dane i odizolowane działy również utrudniają pomyślne przyjęcie nastawienia zorientowanego na klienta. Mentalność silosu jest szkodliwa zarówno dla polityk wewnętrznych, jak i zewnętrznych, ponieważ ogranicza przepływ danych do konkretnego oddziału lub pracownika. W rezultacie nie jest możliwe jednolite podejście do zarządzania danymi, co sprawia, że ​​personalizacja jest nieopłacalna na wszystkich etapach.

Zazwyczaj silosy organizacyjne odnoszą się do niekompatybilnych systemów technicznych, które nie mogą wchodzić ze sobą w interakcje programistyczne. Dzięki temu dane są utrwalane w jednym dziale i odseparowane od innych części architektury systemu. Dlatego przed wdrożeniem nowej konfiguracji firmy mogą zaktualizować całą infrastrukturę lub podłączyć starsze systemy do nowego komponentu infrastruktury.

Zaniedbane potrzeby klientów

Zbyt często sektor bankowy koncentruje się na produktach i usługach, a nie na potrzebach klientów. Jednak dogłębne badanie potrzeb klientów jest nieodłączną częścią najlepiej sprzedających się inicjatyw. Bez dobrego doświadczenia klienta nie da się skutecznie sprzedawać i zwiększać rentowności.

Dobrze ukształtowana wizja klienta kładzie podwaliny pod:

• Konkurencyjna obsługa klienta;
• Odpowiednie opłaty na rachunkach bankowych;
• Dogodne lokalizacje oddziałów;
• Rodzaje usług na żądanie;
• Pozytywny wizerunek marki;
• Dobrze zdefiniowane stopy procentowe.

Na szczęście powyższe wyzwania można wyeliminować. Firmy technologiczne rozwiązują te problemy, pomagając bankom w umieszczeniu wszystkich danych klientów, ich analizie i tworzeniu dostosowanych ofert we właściwym czasie i miejscu.

Pięć sekretów pozyskiwania i utrzymywania klientów banków poprzez personalizację

Dobrą wiadomością jest to, że personalizacja w bankowości jest możliwa do osiągnięcia. Wdrażając zaawansowane narzędzia technologiczne i podejścia zorientowane na technologię cyfrową, firmy bankowe mogą dotrzeć do serc i umysłów swoich klientów i dostarczać dopracowane do granic możliwości inicjatywy. Oto Twój sekretny sos, który pomoże Ci zdobyć klientów i zwiększyć wartość.

Ustanów jedno źródło prawdy

Niektóre organizacje finansowe mają wyciszone dane klientów w różnych działach, co sprawia, że ​​są odizolowane od reszty organizacji. W rezultacie ścieżka klienta i persony są niekompletne, jeśli w ogóle zostały utworzone.

Czyste, odpowiednie i dostępne dane są kluczem do rozpoznawania bodźców, preferencji i zachowań finansowych Twoich klientów. Aby stworzyć jednolity widok klienta, firmy świadczące usługi finansowe powinny ujednolicić i aktywować różnorodne dostępne dane operacyjne.

Jednak unifikacja i aktywacja danych wymaga likwidacji silosów organizacyjnych i modernizacji systemu. Jeziora danych i hurtownie przyczyniają się do zapewniania widoku klienta 360° oraz promują interoperacyjność i niezmienność danych. W ich ramach dane są pobierane z wielu lokalizacji w różnych działach, a wszystkie dane wejściowe są analizowane według określonych kryteriów.

Gdy wyniki analizy są gotowe do użycia, niestandardowe lub oparte na platformie narzędzia Business Intelligence wizualizują spostrzeżenia i przygotowują dane do raportowania, aby firmy mogły monitorować i porównywać kluczowe wskaźniki i wskaźniki KPI. Na przykład dział pożyczkowy może w dowolnym momencie pozyskać określone dane transakcyjne z ogromnego repozytorium danych, aby usprawnić proces podejmowania decyzji kredytowych.

Ponadto kompleksowe zasady zarządzania danymi zmaksymalizują wykorzystanie danych i dostosują gromadzenie i klasyfikację danych ponad granicami organizacyjnymi. Zarządzanie danymi łączy również punkty danych w spójną całość i standaryzuje je w magazynach, jeziorach, pamięci masowej w chmurze i bazach danych.

Aby lepiej zrozumieć klienta, liderzy bankowości wzbogacają również gromadzenie danych za pomocą zewnętrznych interfejsów API. Zwiększa to dostęp do dodatkowych informacji o klientach opartych na systemach korporacyjnych i księgowych, a także do zbiorów danych partnerów i publicznych, takich jak informacje o kontach PSD2.

Wykorzystaj sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Twoje dane nie będą mówić, chyba że o to poprosisz. Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie (DL) mogą odkryć ukryte relacje między wartościami danych i zapewnić wyjątkową percepcję klienta. Chociaż wszystkie trzy są równie pomocne w odkrywaniu wzorców danych, Deep Learning jest cytowany w większości przykładów personalizacji w bankowości.

Będąc oddziałem AI i ML, Deep Learning wyróżnia się agregacją mozaiki danych klientów i generowaniem praktycznych spostrzeżeń dla dostosowanych produktów. Ponadto modele DL specjalizują się w analizie zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Ta ostatnia stanowi około 80% danych bankowych i jest niemożliwa do analizy bez specjalnych algorytmów.

Algorytmy głębokiego uczenia potrafią rozpoznać niewytłumaczalne wzorce w danych i przewidywać przyszłe wyniki na podstawie ogromnych ilości informacji. Analiza ręczna nigdy nie może dorównać inteligentnym systemom, ponieważ tradycyjna analiza danych może wyciągać wnioski na wysokim poziomie tylko za pomocą wizualnych podsumowań i tabel Excela bez głębokiego wglądu w problem lub korelację.

Modele Deep Learning mogą samodzielnie analizować wzorce zakupowe, dane demograficzne, wolumeny transakcji i pliki audio, aby tworzyć ukierunkowane oferty kredytowe lub oszczędnościowe, które są o niskim ryzyku dla banków, ale o wysokiej wartości dla klientów. Wszystkie te możliwe do zastosowania dane wyjściowe są oparte jedynie na dostępnych zestawach danych. Bez Deep Learning firmy finansowe będą marnować lata na ręczne budowanie powiązań między śladami klientów.

Uczenie maszynowe jako całość może napędzać personalizację dla każdego klienta, niezależnie od tego, czy chodzi o klientów o wysokich stawkach, czy o klientów o niskiej wartości. W ten sposób inteligentne algorytmy mogą identyfikować ukryte i subtelne tendencje w zakresie wydatków i proponować wszystkim klientom indywidualne rozwiązanie lub kontekstową obsługę klienta.

Ponadto zarówno ML, jak i AI mogą wzmocnić modele analizy danych i zapewnić bankom i spółkom kredytowym konkurencyjne zróżnicowanie. Na przykład, jeśli pewien procent istniejących klientów z rocznym dochodem X wydaje pieniądze raczej na podróże niż na depozyty, modele ML odkryją ten link. Oznacza to, że banki mogą podawać oferty cashback na hotele i takie właśnie dla tej grupy klientów.

Budowanie podobnych odbiorców dzięki ML

Ponieważ niemożliwe jest zapewnienie dostosowanych doświadczeń dla każdego klienta, instytucje finansowe często wdrażają modele podobne. Ta technika klasyfikacji pomaga zidentyfikować grupy klientów, które mają podobne dane dotyczące segmentu, czy to nawyki związane z wydatkami, czy przedziały wiekowe.

Analizując szeroką gamę metryk, podobne modele oparte na ML tworzą ewoluujące profile klientów. Dokładna segmentacja z kolei pozwala bankom przewidywać klientów, którzy z największym prawdopodobieństwem zareagują na dane usługi finansowe. Mówiąc prościej, firmy finansowe uzyskują inteligentny indeks możliwości, który pozwala im budować wysoce ukierunkowane doświadczenia, które zapewniają klientom prawdziwą wartość.

Zintegruj dane dotyczące wydarzeń z życia

Profilowanie klientów nigdy nie może być zbyt głębokie. Dlatego każda odrobina cennych informacji przyczynia się do większej świadomości zachowań klientów. W tym wierszu dane o zdarzeniach, które opisują działania wykonywane przez klienta, mogą dostarczyć mierzalnych lub w inny sposób analizowalnych spostrzeżeń. W rezultacie firmy finansowe mogą natychmiast reagować na nowe interakcje i zapewniać personalizację.

Firmy bankowe mogą skorzystać z konsolidacji danych zdarzeń zewnętrznych, aby polować na nowych klientów. Mogą to być narzędzia komunikacyjne, dane z mediów społecznościowych oraz inne bazy danych i aplikacje stron trzecich. Aby umożliwić zautomatyzowane procesy i śledzenie danych w czasie rzeczywistym, instytucje finansowe muszą zintegrować te dane z wewnętrznymi narzędziami.

Jednak w miarę zaostrzania się praktyk udostępniania danych stronom trzecim podejścia integracyjne podlegają szerokiej gamie aktów prawnych, w tym RODO, Dodd-Frank, MiFID II i innym.

Alternatywnie banki mogą gromadzić i integrować wewnętrzne dane dotyczące wydarzeń, aby zachować lojalność. Infrastruktura finansowa na miejscu z architekturą opartą na wydarzeniach i strumieniową transmisją wydarzeń jest już zalana danymi pochodzącymi ze źródeł korporacyjnych. W związku z tym, udostępniając wydarzenia w całej firmie, firmy finansowe mają zestaw danych o zdarzeniach gotowy do analizy. Jeśli połączymy dane historyczne z wglądem w czasie rzeczywistym, dodatkowo zwiększy to możliwość przewidywania strumieni zdarzeń.

Co więcej, same dane o wydarzeniach mogą tworzyć kontekstowe możliwości zaangażowania klientów w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że gdy klient zdecyduje się na wybór nowych ofert kont np. podczas sprawdzania salda online i pozostawi niewypełniony formularz wniosku, system powiadomi bank o utraconej szansie. To z kolei pozwala bankom od razu ponownie zaangażować klienta.

Innym przykładem dobrze przeprowadzonego zarządzania danymi o zdarzeniach jest kategoryzacja wydatków w czasie rzeczywistym. Gdy klient dokona zakupu w sklepie spożywczym lub zatankuje, narzędzia monitoringu pieniędzy banku powiadamiają klienta o rodzaju wydatków i portfelu budżetowym, informując klienta o jego strukturze wydatków. Ten miły akcent pielęgnuje kontakt z marką nawet bez rzeczywistej interakcji z klientem.

Bądź tam, gdzie są Twoi klienci

90% klientów oczekuje spójnych interakcji we wszystkich kanałach. Dlatego doskonałość omnichannel nie jest opcją, ale koniecznością. Firmy finansowe zorientowane na cyfryzację powinny zapewniać klientom jednolite doświadczenie i obsługę w wielu kanałach jednocześnie. To z kolei przeplata wszystkie punkty styku z klientem i pozwala organizacjom kierować do klienta spersonalizowane oferty w oparciu o wcześniejsze interakcje z platformami firmy.

Na przykład klienci mogą otrzymywać szczegółowe reklamy w mediach społecznościowych lub witrynach przyjaznych reklamom po przejrzeniu informacji o określonej karcie kredytowej banku lub ofertach pożyczek. Również przerwane procesy aplikacyjne można naprawić dzięki spersonalizowanym powiadomieniom mobilnym, jeśli klient posiada aplikację bankową na swoim smartfonie.

Aby zmniejszyć obciążenie działu marketingu, banki mogą uciekać się do automatyzacji marketingu. Ten ostatni przejmuje wielofunkcyjne działania marketingowe i umożliwia przesyłanie spersonalizowanych ofert w różnych kanałach, niezależnie od tego, czy jest to kredyt hipoteczny, czy plan emerytalny. Firmy, które wykorzystują automatyzację marketingu, zwykle uzyskują +451% kwalifikowanych leadów.

Z technicznego punktu widzenia zautomatyzowane narzędzia marketingowe opierają się na danych z wielu kanałów, zasilanych e-mailem, witryną internetową, aplikacją i innymi interakcjami. Oprogramowanie następnie przesyła strumieniowo procesy segmentacji i kierowania, aby pogrupować odpowiednich odbiorców i automatycznie skalibrować wiadomości do każdego klienta na podstawie jego profilu. Będąc atutem konkurencyjnym, automatyzacja marketingu dociera do klientów na spersonalizowanym poziomie, bez względu na wielkość odbiorców.

Zredefiniuj doświadczenie bankowe swoich klientów

Przekształcenie nieaktywnych klientów w bankowych ewangelistów to ciężka walka. Jednak osobiste doświadczenia mogą zwiększyć sprzedaż i zbliżyć Cię do klientów. Dopasowane, znaczące i aktualne wiadomości pomagają instytucjom finansowym budować głębsze relacje z klientami bez dodatkowego ryzyka i żmudnego wysiłku.

Aby umożliwić inicjatywy personalizacyjne, instytucje finansowe muszą stworzyć zaktualizowaną infrastrukturę danych, która umożliwia analizę w czasie rzeczywistym, wyczerpujące zbieranie danych i inteligentne możliwości. Zwięzła strategia zarządzania danymi sklei wszystkie elementy konfiguracji i zainicjuje koło zamachowe danych w celu uzyskania ciągłych informacji o klientach.

Nasze podejście oparte na doradztwie umożliwia organizacjom zaprojektowanie solidnej strategii danych i zbudowanie zestawu nowych możliwości zarządzania łańcuchem wartości od danych do decyzji. Skontaktuj się z naszymi ekspertami, a zajmiemy się Twoją złożonością danych.

Artykuł został pierwotnie opublikowany tutaj.