Achiziționați și păstrați: Cum să personalizați în domeniul bancar și să construiți loialitatea clienților

Statisticile demonstrează că personalizarea în domeniul bancar a căpătat o valoare strategică. Peste 70% dintre clienți consideră ofertele personalizate ca fiind extrem de importante pentru bănci și alte companii financiare. În mod ironic, instituțiile bancare rămân ultimul bastion al personalizării, doar 14% dintre bănci oferă experiențe relevante din punct de vedere contextual.

Personalizarea absentă în rândul instituțiilor financiare pare confuză. În fiecare zi, băncile generează o cantitate imensă de date despre clienți. Cu toate acestea, deseori rămâne nefolosit pentru a oferi clienților oferte unice.

În conversațiile noastre cu clienții, vedem că directorii bancar sunt totuși dornici să îmbunătățească satisfacția clienților cu experiențe personalizate ale clienților. Echipele de marketing, serviciul pentru clienți și experiența clienților își dau seama că serviciile bancare personalizate sunt esențiale pentru a obține venituri indirecte.

Prin construirea de relații personalizate cu clienții, băncile obțin o valoare financiară suplimentară, cum ar fi vânzările în sus și încrucișate, clienți noi prin recomandări și transferuri interbancare, printre altele. Toate acestea completează fluxurile directe de venituri și sunt rezultatul afinității mărcii.

Deci care este problema? De ce băncile nu își folosesc la maximum activele de date despre clienți?

Provocări pe calea personalizării în serviciile financiare

O înțelegere profundă a personalității și preferințelor clienților este ceea ce duce la o experiență personalizată în serviciile financiare. Cu toate acestea, ofertele granulare sunt adesea îngreunate de limitările comune prezente în domeniul bancar.

Software moștenit

Potrivit Deloitte, tehnologiile învechite sunt considerate principalul blocaj pe drumul către o personalizare mai profundă. Datoria tehnologică, absența analizei datelor în timp real și bazele de date inflexibile ale clienților lasă comportamentul clienților nemotivați să finanțeze organizațiile. Drept urmare, companiilor le lipsește ofertele puternice pe canale, creșterea veniturilor și, cel mai important, o viziune holistică a clienților lor.

Mai mult, lipsa unei analize consistente a datelor împiedică băncile să folosească datele deja disponibile. Aceasta înseamnă că instituțiile bancare nu pot concura în mod implicit cu băncile experte în tehnologie, pierzând astfel profit și potențiali obișnuiți.

Silozuri organizatorice

Datele izolate și departamentele izolate împiedică, de asemenea, adoptarea cu succes a unei mentalități orientate spre client. Mentalitatea de silo este dăunătoare atât politicilor interne, cât și externe, deoarece limitează fluxurile de date către o anumită sucursală sau angajat. Ca urmare, nu este posibilă o abordare uniformă a guvernării datelor, ceea ce face ca personalizarea să fie neviabilă în toate etapele.

De obicei, silozurile organizaționale se referă la sisteme tehnologice incompatibile care nu pot interacționa programatic între ele. Ca rezultat, datele sunt fixate într-un departament și separate de alte părți ale arhitecturii sistemului. Prin urmare, înainte de a implementa o nouă configurație, companiile pot fie actualiza o întreagă infrastructură, fie pot conecta sistemele vechi la noua componentă de infrastructură.

Nevoile clienților neglijate

Prea des, industria bancară se concentrează mai degrabă pe produse și servicii decât pe nevoile clienților. Cu toate acestea, cercetarea profundă a nevoilor clienților este intrinsecă inițiativelor de top vândute. Fără o experiență bună pentru clienți, este imposibil să vinzi eficient și să-ți crești profitabilitatea.

O viziune bine modelată pentru client pune bazele pentru:

• Servicii competitive pentru clienți;
• Comisioane relevante pentru conturile bancare;
• Locații convenabile de sucursale;
• Tipuri de servicii la cerere;
• Imagine pozitivă a mărcii;
• Rate ale dobânzii bine definite.

Din fericire, provocările menționate mai sus pot fi eliminate. Companiile tehnologice rezolvă aceste probleme ajutând băncile să pună în aplicare toate datele clienților lor, analizându-le și creând oferte personalizate la momentul și locul potrivit.

Cinci secrete ale dobândirii și păstrării clienților băncii prin personalizare

Vestea bună este că personalizarea în domeniul bancar este posibilă. Prin implementarea instrumentelor tehnologice avansate și a abordărilor digitale, companiile bancare pot accesa inimile și mințile clienților lor și pot livra inițiative bine puse la punct. Iată sosul tău secret care te va ajuta să atragi clienții și să atragi mai multă valoare.

Stabiliți o singură sursă de adevăr

Unele organizații financiare au datele clienților împărțite între departamente, ceea ce le face izolate de restul organizației. Ca rezultat, călătoria clientului și personajele sunt incomplete dacă sunt create deloc.

Datele curate, relevante și accesibile sunt cheia pentru a discerne stimulii, preferințele și comportamentul financiar al clienților dvs. Pentru a crea o vizualizare unică a clientului, companiile de servicii financiare ar trebui să unifice și să activeze diversitatea datelor operaționale la îndemână.

Cu toate acestea, unificarea și activarea datelor necesită eliminarea silozurilor organizaționale și modernizarea sistemului. Lacurile și depozitele de date contribuie la oferirea unei vizionari la 360° a clienților și promovează interoperabilitatea și imuabilitatea datelor. În cadrul acestora, datele sunt extrase din mai multe locații din departamente, toate intrările fiind analizate după criterii specifice.

Odată ce rezultatele analizei sunt gata de utilizare, instrumentele de Business Intelligence personalizate sau bazate pe platformă vizualizează informațiile și pregătesc datele pentru raportare, astfel încât companiile să poată monitoriza și compara valorile și KPI-urile esențiale. De exemplu, un departament de împrumut poate obține date despre tranzacții specifice dintr-un depozit de date imens pentru a amplifica luarea deciziilor de împrumut în orice moment.

În plus, politicile cuprinzătoare de guvernare a datelor vor maximiza utilizarea datelor și vor alinia colectarea și clasificarea datelor peste granițele organizaționale. Guvernanța datelor conectează, de asemenea, punctele de date într-un întreg coeziv și le standardizează în depozite, lacuri, stocare în cloud și baze de date.

Pentru a înțelege mai bine un client, liderii băncilor își îmbogățesc și colectarea de date prin intermediul API-urilor externe. Acest lucru mărește accesul la informații suplimentare despre clienți bazate în sistemele de contabilitate și întreprindere, precum și la seturile de date publice și ale partenerilor, cum ar fi informațiile despre contul PSD2.

Valorificați inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă

Datele tale nu vor vorbi decât dacă o ceri. Inteligența artificială (AI), Machine Learning (ML) și Deep Learning (DL) pot descoperi relații ascunse între valorile datelor și pot oferi o percepție unică a clientului. În timp ce toate cele trei sunt la fel de utile la descoperirea tiparelor de date, Deep Learning este citată în majoritatea exemplelor de personalizare în domeniul bancar.

Fiind o ramură a AI și ML, Deep Learning excelează în agregarea unui patchwork de date despre clienți și în generarea de informații utile pentru produse personalizate. Mai mult, modelele DL sunt specializate în analiza atât a datelor structurate, cât și a celor nestructurate. Acesta din urmă reprezintă aproximativ 80% din datele bancare și este imposibil de analizat fără algoritmi speciali.

Algoritmii de învățare profundă pot discerne modele inexplicabile în date și pot prezice rezultate viitoare pe baza unor cantități uriașe de informații. Analiza manuală nu poate fi niciodată la egalitate cu sistemele inteligente, deoarece analiza tradițională a datelor poate trage concluzii la nivel înalt doar prin rezumate vizuale și tabele Excel fără o perspectivă profundă a problemei sau a corelației.

Modelele Deep Learning pot analiza de unul singur modelele de cumpărare, datele demografice, volumele tranzacțiilor și fișierele audio pentru a crea oferte de credit sau de economii direcționate, care prezintă un risc scăzut pentru bănci, dar de mare valoare pentru clienți. Toate aceste rezultate acționabile se bazează doar pe seturi de date disponibile. Fără Deep Learning, companiile financiare vor ajunge să piardă ani de zile pentru a construi manual legături între amprentele clienților.

Învățarea automată în ansamblu poate conduce la personalizarea oricărui client, fie că este vorba despre cei mai mari sau clienți cu valoare redusă. În acest fel, algoritmii inteligenți pot identifica tendințele de cheltuieli ascunse și subtile și pot sugera o soluție personalizată sau experiențe contextualizate ale clienților pentru toți clienții.

De asemenea, atât ML, cât și AI pot amplifica modelele de analiză a datelor și pot oferi băncilor și uniunilor de credit o diferențiere competitivă. De exemplu, dacă un anumit procent din clienții existenți cu suma X de venit anual tind să cheltuiască bani pentru călătorii, mai degrabă decât pentru depozite, modelele ML vor descoperi această legătură. Înseamnă că băncile pot oferi acestui grup de clienți oferte de cashback personalizate la hoteluri și altele asemenea.

Creați audiențe asemănătoare cu ML

Deoarece este imposibil să obții experiențe personalizate pentru fiecare client, instituțiile financiare implementează adesea modele asemănătoare. Această tehnică de clasificare ajută la identificarea grupurilor de clienți care împărtășesc date similare specifice segmentului, fie că este vorba despre obiceiuri de cheltuieli sau intervale de vârstă.

Analizând o gamă largă de valori, modelele asemănătoare bazate pe ML produc profiluri de clienți în evoluție. Segmentarea precisă, la rândul ei, permite băncilor să prezică clienții care sunt cel mai probabil să răspundă la anumite servicii financiare. În termeni simpli, companiile financiare obțin un indice inteligent de oportunități care le permite să construiască experiențe super-țintite, care oferă adevărată valoare clienților.

Integrați datele despre evenimente de viață

Profilarea clienților nu poate fi niciodată prea profundă. Prin urmare, orice informație valoroasă contribuie la o mai mare conștientizare a comportamentului clienților. Pe această linie, datele despre evenimente, care descriu acțiunile efectuate de un client, pot oferi informații măsurabile sau analizabile în alt mod. Drept urmare, firmele financiare pot reacționa imediat la noile interacțiuni și pot oferi personalizare.

Companiile bancare se pot folosi de consolidarea datelor de la terți despre evenimente pentru a căuta noi clienți. Acestea pot include instrumente de comunicare, date din rețelele sociale și alte baze de date și aplicații terțe. Pentru a permite procese automate și urmărirea datelor în timp real, instituțiile financiare trebuie să aibă aceste date integrate cu instrumente interne.

Cu toate acestea, pe măsură ce practicile de partajare a datelor terților sunt înăsprite, abordările de integrare sunt supuse unei game largi de acte de reglementare care includ GDPR, Dodd-Frank, MiFID II și altele.

Alternativ, băncile pot colecta și integra date interne ale evenimentelor pentru a păstra loialitatea. Infrastructura financiară la fața locului cu arhitectură bazată pe evenimente și streaming de evenimente este deja inundată de date care provin din surse corporative. Așa fiind, prin partajarea evenimentelor în cadrul companiei, companiile financiare au un set de date despre evenimente pregătit pentru analiză. Dacă combinăm datele istorice cu informații în timp real, acest lucru adaugă și mai mult capacitatea de predicție fluxurilor de evenimente.

Mai mult decât atât, datele despre evenimente în sine pot crea oportunități contextualizate de implicare a clienților în timp real. Înseamnă că atunci când clientul decide să aleagă noi oferte de cont atunci când își verifică soldul online, de exemplu, și lasă formularul de cerere necompletat, sistemul va anunța banca despre oportunitatea pierdută. Acest lucru, la rândul său, permite băncilor să reangajeze clientul imediat.

Un alt exemplu de gestionare bine realizată a datelor despre evenimente include clasificarea în timp real a cheltuielilor. Atunci când un client face o achiziție de la un magazin alimentar sau primește benzină, instrumentele de monitorizare a banilor băncii îl anunță pe client despre tipul de cheltuieli și portofoliul bugetar, ținând clientul la curent cu modelul de cheltuieli. Această atingere plăcută hrănește conexiunea cu brandul chiar și fără o interacțiune reală cu clientul.

Fii acolo unde sunt clienții tăi

90% dintre clienți se așteaptă la interacțiuni consistente pe toate canalele. Prin urmare, excelența omnicanal nu este o opțiune, ci o necesitate. Companiile financiare cu prioritate digitală ar trebui să ofere clienților experiență și servicii uniforme pe mai multe canale simultan. Aceasta, la rândul său, împletește toate punctele de contact ale clienților și permite organizațiilor să vizeze clientul cu oferte personalizate bazate pe interacțiunile anterioare cu platformele companiei.

De exemplu, clienții pot fi serviți cu reclame granulare pe rețelele de socializare sau pe site-uri web prietenoase cu anunțurile după ce răsfoiesc informații de pe un anumit card de credit bancar sau oferte de împrumut. De asemenea, procesele de aplicare întrerupte pot fi remediate cu notificări mobile personalizate dacă un client are o aplicație bancară pe smartphone.

Pentru a ușura presiunea asupra departamentului de marketing, băncile pot recurge la automatizarea marketingului. Acesta din urmă preia eforturile de marketing multifuncțional și facilitează trimiterea de oferte personalizate pe canale, fie că este vorba de un credit ipotecar sau de un plan de pensie. Companiile care folosesc automatizarea marketingului tind să obțină +451% din clienții potențiali calificați.

Din punct de vedere tehnologic, instrumentele automate de marketing se bazează pe date intercanale, alimentându-se pe e-mail, site-uri web, aplicații și alte interacțiuni. Software-ul transmite apoi procesele de segmentare și direcționare pentru a grupa publicul potrivit și pentru a calibra automat mesajele fiecărui client, în funcție de profilul său. Fiind un activ competitiv, automatizarea marketingului ajunge la clienți la un nivel personalizat, indiferent de dimensiunea publicului.

Reimaginați-vă experiența bancară a clienților dvs

Transformarea clienților inactivi în evangheliști bănci este o luptă dificilă. Cu toate acestea, experiențele personale vă pot spori vânzările și vă pot aduce mai aproape de clienți. Mesajele personalizate, semnificative și oportune ajută instituțiile financiare să construiască relații mai profunde cu clienții, fără riscuri suplimentare sau efort obositor.

Pentru a permite inițiativele de personalizare, instituțiile financiare trebuie să stabilească o infrastructură de date actualizată care să permită analiza în timp real, colectarea exhaustivă a datelor și capabilități inteligente. O strategie concisă de guvernare a datelor va lipi toate componentele configurației dvs. și va iniția un volan de date pentru a obține informații continue despre clienți.

Abordarea noastră bazată pe consultanță permite organizațiilor să proiecteze o strategie solidă de date și să construiască un set de noi capabilități pentru gestionarea lanțului valoric de la date la decizii. Luați legătura cu experții noștri și vom depăși orice complexitate de date pe care le aveți.

Articolul este publicat inițial aici.