Приобрести и удержать: как добиться персонализации в банковском деле и повысить лояльность клиентов

Статистика доказывает, что персонализация в банковском деле приобрела стратегическое значение. Более 70% клиентов считают индивидуальные предложения очень важными для банков и других финансовых компаний. По иронии судьбы, банковские учреждения остаются последним бастионом персонализации: только 14% банков предоставляют контекстно-релевантный опыт.

Отсутствие персонализации среди финансовых учреждений кажется запутанным. Каждый день банки генерируют огромное количество данных о клиентах. Тем не менее, он часто остается неиспользованным для доставки уникальных предложений клиенту.

В наших беседах с клиентами мы видим, что руководители банков, тем не менее, стремятся повысить удовлетворенность клиентов за счет персонализированного обслуживания клиентов. Команды по маркетингу, обслуживанию клиентов и работе с клиентами понимают, что персонализированный банкинг имеет решающее значение для получения косвенного дохода.

Выстраивая персонализированные отношения с клиентами, банки получают дополнительную финансовую выгоду, такую ​​как дополнительные и перекрестные продажи, новые клиенты через рекомендации и межбанковские переводы, среди прочего. Все это дополняет прямые потоки доходов и является результатом близости к бренду.

Так в чем проблема? Почему банки не используют активы данных своих клиентов в полной мере?

Проблемы на пути к персонализации финансовых услуг

Глубокое понимание личности и предпочтений клиентов — вот что приводит к индивидуальному опыту в сфере финансовых услуг. Однако гранулярным предложениям часто препятствуют общие ограничения, существующие в банковской сфере.

Устаревшее программное обеспечение

По мнению Deloitte, устаревшие технологии считаются основным узким местом на пути к более глубокой персонализации. Технический долг, отсутствие анализа данных в режиме реального времени и негибкие клиентские базы данных делают поведение клиентов немотивированным для финансовых организаций. В результате компаниям не хватает сильных межканальных предложений, роста доходов и, что наиболее важно, целостного видения своих клиентов.

Более того, отсутствие последовательной аналитики данных не позволяет банкам использовать уже имеющиеся данные. Это означает, что банковские учреждения по умолчанию не могут конкурировать с технически подкованными банками, тем самым теряя прибыль и потенциальных постоянных клиентов.

Организационные бункеры

Разрозненные данные и изолированные отделы также мешают успешному внедрению мышления, ориентированного на клиента. Разрозненный менталитет вреден как для внутренней, так и для внешней политики, поскольку он ограничивает потоки данных для конкретного филиала или сотрудника. В результате невозможен единый подход к управлению данными, что делает персонализацию нежизнеспособной на всех этапах.

Как правило, организационные бункеры относятся к несовместимым техническим системам, которые не могут программно взаимодействовать друг с другом. В результате данные фиксируются в одном отделе и отделяются от других частей системной архитектуры. Поэтому перед внедрением новой настройки компании могут либо обновить всю инфраструктуру, либо подключить устаревшие системы к новому компоненту инфраструктуры.

Забытые потребности клиентов

Слишком часто банковская индустрия фокусируется на продуктах и ​​услугах, а не на потребностях клиентов. Тем не менее, глубокое исследование потребностей клиентов является неотъемлемой частью самых продаваемых инициатив. Без хорошего клиентского опыта невозможно эффективно продавать и увеличивать прибыль.

Хорошо сформированное видение клиента закладывает основу для:

• Конкурентоспособное обслуживание клиентов;
• Соответствующие комиссии по банковским счетам;
• Удобное расположение отделений;
• Востребованные виды услуг;
• Положительный имидж бренда;
• Четко определенные процентные ставки.

К счастью, вышеупомянутые проблемы можно устранить. Технологические компании решают эти проблемы, помогая банкам размещать все данные о своих клиентах, анализируя их и создавая индивидуальные предложения в нужное время и в нужном месте.

Пять секретов привлечения и удержания клиентов банка с помощью персонализации

Хорошая новость заключается в том, что персонализация в банковском деле достижима. Внедряя передовые технические инструменты и подходы, ориентированные на цифровые технологии, банковские предприятия могут задействовать сердца и умы своих клиентов и реализовывать инициативы, отточенные до мелочей. Вот ваш секретный соус, который поможет вам привлечь клиентов и повысить ценность.

Установите единый источник правды

В некоторых финансовых организациях данные о клиентах разбросаны по отделам, что делает их изолированными от остальной части организации. В результате путь клиента и персонажи остаются незавершенными, если вообще создаются.

Чистые, актуальные и доступные данные являются ключом к распознаванию стимулов, предпочтений и финансового поведения ваших клиентов. Чтобы создать единое представление о клиенте, компании, предоставляющие финансовые услуги, должны унифицировать и активировать множество имеющихся операционных данных.

Однако унификация и активация данных требуют устранения организационных разрозненных хранилищ и модернизации системы. Озера и хранилища данных помогают обеспечить полное представление о клиентах, а также способствуют функциональной совместимости и неизменности данных. В них данные берутся из нескольких мест по отделам, при этом все входные данные анализируются по определенным критериям.

Как только результаты анализа будут готовы к использованию, пользовательские или основанные на платформе инструменты бизнес-аналитики визуализируют информацию и подготавливают данные для отчетов, чтобы предприятия могли отслеживать и сравнивать важные показатели и ключевые показатели эффективности. Например, кредитный отдел может получать конкретные данные о транзакциях из огромного репозитория данных, чтобы ускорить принятие решений о кредите в любое время.

Кроме того, комплексные политики управления данными будут максимально использовать данные и согласовывать сбор и классификацию данных за пределами организации. Управление данными также связывает точки данных в единое целое и стандартизирует их в хранилищах, озерах, облачных хранилищах и базах данных.

Чтобы лучше понять клиента, руководители банков также обогащают сбор данных с помощью внешних API. Это увеличивает доступ к дополнительной информации о клиентах, основанной на корпоративных и бухгалтерских системах, а также к партнерским и общедоступным наборам данных, таким как информация об учетной записи PSD2.

Используйте искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

Ваши данные не будут говорить, пока вы не спросите об этом. Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО) могут выявлять скрытые взаимосвязи между значениями данных и обеспечивать уникальное восприятие клиента. Хотя все три метода одинаково полезны для выявления шаблонов данных, глубокое обучение упоминается в большинстве примеров персонализации в банковском деле.

Являясь ответвлением AI и ML, Deep Learning отлично справляется со сбором разрозненных данных о клиентах и ​​созданием полезных идей для специализированных продуктов. Более того, модели глубокого обучения специализируются на анализе как структурированных, так и неструктурированных данных. Последние составляют около 80% банковских данных и не поддаются анализу без специальных алгоритмов.

Алгоритмы глубокого обучения могут различать необъяснимые закономерности в данных и предсказывать будущие результаты на основе огромных объемов информации. Ручной анализ никогда не сможет сравниться с интеллектуальными системами, поскольку традиционный анализ данных может делать выводы только высокого уровня с помощью визуальных сводок и таблиц Excel без глубокого понимания проблемы или корреляции.

Модели глубокого обучения могут в одиночку анализировать модели покупок, демографические данные, объемы транзакций и аудиофайлы, чтобы создавать целевые кредитные или сберегательные предложения с низким уровнем риска для банков, но с высокой ценностью для клиентов. Все эти действенные результаты основаны только на доступных наборах данных. Без глубокого обучения финансовые компании в конечном итоге будут тратить годы на ручное установление связей между следами клиентов.

Машинное обучение в целом может обеспечить персонализацию для любого клиента, будь то крупные или малоценные клиенты. Таким образом, интеллектуальные алгоритмы могут выявлять скрытые и незаметные тенденции расходов и предлагать индивидуальное решение или контекстуализированное обслуживание клиентов для всех клиентов.

Кроме того, как машинное обучение, так и искусственный интеллект могут расширить модели анализа данных и предоставить банкам и кредитным союзам конкурентное преимущество. Например, если какой-то процент существующих клиентов с суммой годового дохода X, как правило, тратит деньги на путешествия, а не на депозиты, модели машинного обучения обнаружат эту связь. Это означает, что банки могут предлагать этой группе клиентов индивидуальные предложения кэшбэка в отелях и тому подобное.

Создавайте похожие аудитории с помощью машинного обучения

Поскольку невозможно обеспечить индивидуальный подход к каждому клиенту, финансовые учреждения часто внедряют похожие модели. Этот метод классификации помогает определить группы клиентов, которые имеют схожие данные по конкретным сегментам, будь то покупательские привычки или возрастные диапазоны.

Анализируя широкий спектр метрик, похожие модели на основе машинного обучения создают развивающиеся профили клиентов. Точная сегментация, в свою очередь, позволяет банкам прогнозировать клиентов, которые с наибольшей вероятностью отреагируют на те или иные финансовые услуги. Проще говоря, финансовые компании получают индекс интеллектуальных возможностей, который позволяет им создавать сверхцелевой опыт, который приносит реальную пользу клиентам.

Интеграция данных о жизненных событиях

Профилирование клиентов никогда не может быть слишком глубоким. Таким образом, любая ценная информация способствует лучшему пониманию поведения клиентов. В этой строке данные о событиях, которые описывают действия, выполняемые клиентом, могут дать измеримую или иным образом анализируемую информацию. В результате финансовые фирмы могут немедленно реагировать на новые взаимодействия и обеспечивать персонализацию.

Банковские компании могут воспользоваться сторонней консолидацией данных о событиях для поиска новых клиентов. Это могут быть средства связи, данные социальных сетей и другие сторонние базы данных и приложения. Чтобы обеспечить автоматизированные процессы и отслеживание данных в режиме реального времени, финансовые учреждения должны интегрировать эти данные с собственными инструментами.

Однако по мере ужесточения практики обмена данными со сторонними организациями подходы к интеграции регулируются целым рядом нормативных актов, в том числе GDPR, Dodd-Frank, MiFID II и другими.

Кроме того, банки могут собирать и интегрировать внутренние данные о событиях, чтобы сохранить лояльность. Локальная финансовая инфраструктура с архитектурой, основанной на событиях, и потоковой передачей событий уже переполнена данными, поступающими из корпоративных источников. При этом, делясь событиями в компании, финансовые компании получают готовый набор данных о событиях для анализа. Если мы объединим исторические данные с информацией в реальном времени, это еще больше добавит возможности прогнозирования для потоков событий.

Более того, данные о событиях сами по себе могут создавать контекстуализированные возможности взаимодействия с клиентами в режиме реального времени. Это означает, что когда клиент решит выбрать новые предложения счета, например, при проверке своего баланса онлайн, и оставит заявку незаполненной, система уведомит банк об упущенной возможности. Это, в свою очередь, позволяет банкам сразу же повторно привлечь клиента.

Еще один пример хорошо организованного управления данными о событиях включает категоризацию расходов в режиме реального времени. Когда клиент совершает покупку в продуктовом магазине или заправляется бензином, инструменты банка по мониторингу денег уведомляют клиента о типе расходов и бюджетном портфеле, информируя клиента о структуре его расходов. Этот приятный штрих укрепляет связь с брендом даже без реального взаимодействия с клиентом.

Будьте там, где ваши клиенты

90% клиентов ожидают последовательного взаимодействия по всем каналам. Таким образом, многоканальное превосходство — это не вариант, а необходимость. Финансовые компании, ориентированные на цифровые технологии, должны предоставлять клиентам единый опыт и услуги одновременно по нескольким каналам. Это, в свою очередь, переплетает все точки соприкосновения с клиентами и позволяет организациям предлагать клиентам индивидуальные предложения на основе предыдущих взаимодействий с платформами компании.

Например, клиенты могут получать детализированную рекламу в социальных сетях или на удобных для рекламы веб-сайтах после просмотра информации о кредитной карте определенного банка или предложениях по кредиту. Кроме того, прерванные процессы приложений можно исправить с помощью персонализированных мобильных уведомлений, если у клиента есть банковское приложение на смартфоне.

Чтобы снизить нагрузку на отдел маркетинга, банки могут прибегнуть к автоматизации маркетинга. Последний берет на себя многофункциональные маркетинговые усилия и облегчает отправку персонализированных предложений по каналам, будь то ипотечный кредит или пенсионный план. Компании, которые используют автоматизацию маркетинга, как правило, получают + 451% квалифицированных лидов.

С технической точки зрения автоматизированные маркетинговые инструменты опираются на многоканальные данные, получая информацию из электронной почты, веб-сайта, приложения и других взаимодействий. Затем программное обеспечение транслирует процессы сегментации и таргетинга, чтобы группировать нужные аудитории и автоматически калибровать сообщения для каждого клиента на основе его профиля. Будучи конкурентным активом, автоматизация маркетинга достигает клиентов на индивидуальном уровне, независимо от размера аудитории.

Переосмыслите банковский опыт ваших клиентов

Превращение неактивных клиентов в банковских евангелистов — непростая задача. Однако личный опыт может повысить ваши продажи и приблизить вас к клиентам. Индивидуальные, содержательные и своевременные сообщения помогают финансовым учреждениям строить более тесные отношения с клиентами без дополнительных рисков и утомительных усилий.

Чтобы реализовать инициативы по персонализации, финансовым учреждениям необходимо создать обновленную инфраструктуру данных, позволяющую проводить анализ в реальном времени, исчерпывающий сбор данных и интеллектуальные возможности. Краткая стратегия управления данными объединит все компоненты вашей системы и запустит маховик данных для непрерывного получения информации о клиентах.

Наш подход, основанный на консультациях, позволяет организациям разработать надежную стратегию работы с данными и создать набор новых возможностей для управления цепочкой создания ценности от данных к решениям. Свяжитесь с нашими экспертами, и мы решим любые сложности с данными, которые могут у вас возникнуть.

Статья изначально опубликована здесь.