Edinme ve Elde Tutma: Bankacılıkta Kişiselleştirme Nasıl Yapılır ve Müşteri Bağlılığı Nasıl Oluşturulur

İstatistikler, bankacılıkta kişiselleştirmenin stratejik bir değer kazandığını kanıtlıyor. Müşterilerin %70'inden fazlası, özel teklifleri bankalar ve diğer finans şirketleri için son derece önemli olarak değerlendiriyor. İronik olarak, bankacılık kurumları, bağlamsal olarak alakalı deneyimler sunan bankaların yalnızca %14'ü ile kişiselleştirmenin son kalesi olmaya devam ediyor.

Finansal kurumlar arasında kişiselleştirmenin olmaması kafa karıştırıcı görünüyor. Bankalar her gün büyük miktarda müşteri verisi üretir. Yine de, müşteriye benzersiz teklifler sunmak için genellikle kullanılmaz.

Müşterilerle yaptığımız görüşmelerde, bankacılık yöneticilerinin yine de kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri ile müşteri memnuniyetini artırma konusunda istekli olduklarını görüyoruz. Pazarlama, müşteri hizmetleri ve müşteri deneyimi ekipleri, kişiselleştirilmiş bankacılığın dolaylı gelir elde etmek için çok önemli olduğunun farkındadır.

Bankalar, müşterilerle kişiselleştirilmiş ilişkiler kurarak, diğerlerinin yanı sıra yukarı ve çapraz satış, öneriler yoluyla yeni müşteriler ve bankalar arası transferler gibi ek finansal değerler elde eder. Tüm bunlar, doğrudan gelir akışlarını tamamlar ve marka yakınlığının sonucudur.

Sorun nedir? Bankalar neden müşteri veri varlıklarını sonuna kadar kullanmıyor?

Finansal hizmetlerde kişiselleştirme yolundaki zorluklar

Müşteri kişiliğini ve tercihlerini derinlemesine anlamak, finansal hizmetlerde ısmarlama bir deneyime yol açan şeydir. Bununla birlikte, ayrıntılı teklifler genellikle bankacılıkta mevcut olan yaygın sınırlamalar tarafından engellenmektedir.

Eski yazılım

Deloitte'a göre, eski teknolojiler, daha derin kişiselleştirmeye giden yolda ana darboğaz olarak kabul ediliyor. Teknoloji borcu, gerçek zamanlı veri analizinin olmaması ve esnek olmayan müşteri veritabanları, müşterilerin davranışlarını finans kuruluşlarına karşı isteksiz bırakıyor. Sonuç olarak, şirketler güçlü çapraz kanal tekliflerinden, gelir artışından ve en önemlisi müşterilerine yönelik bütünsel bir vizyondan yoksundur.

Ayrıca, tutarlı veri analitiğinin olmaması, bankaların halihazırda mevcut verilerden yararlanmasını engeller. Bu, bankacılık kurumlarının varsayılan olarak teknolojiden anlayan bankalarla rekabet edemeyecekleri ve dolayısıyla kârlarını ve potansiyel müdavimlerini kaybedecekleri anlamına gelir.

organizasyonel silolar

Silo haline getirilmiş veriler ve yalıtılmış departmanlar, aynı zamanda, müşteri odaklı bir zihniyetin başarılı bir şekilde benimsenmesini de engelliyor. Silo zihniyeti, veri akışını belirli bir şube veya çalışanla sınırladığı için hem iç hem de dış politikalar için zararlıdır. Sonuç olarak, tek tip bir veri yönetimi yaklaşımı mümkün değildir ve bu da kişiselleştirmeyi tüm aşamalarda imkansız hale getirir.

Tipik olarak, organizasyonel silolar, birbirleriyle programlı olarak etkileşime giremeyen uyumsuz teknoloji sistemlerine atıfta bulunur. Sonuç olarak, veriler bir departmanda sabitlenir ve sistem mimarisinin diğer bölümlerinden ayrılır. Bu nedenle, şirketler yeni bir kurulumu uygulamadan önce tüm altyapıyı güncelleyebilir veya eski sistemleri yeni altyapı bileşenine bağlayabilir.

İhmal edilen müşteri ihtiyaçları

Çoğu zaman bankacılık sektörü, müşteri ihtiyaçlarından çok ürün ve hizmetlere odaklanır. Bununla birlikte, kapsamlı müşteri ihtiyaçları araştırması, en çok satan girişimlerin özündedir. İyi bir müşteri deneyimi olmadan etkili bir şekilde satış yapmak ve karlılığınızı artırmak imkansızdır.

İyi şekillendirilmiş bir müşteri vizyonu aşağıdakilerin temelini oluşturur:

• Rekabetçi müşteri hizmetleri;
• Banka hesaplarındaki ilgili ücretler;
• Uygun şube yerleri;
• İsteğe bağlı hizmet türleri;
• Olumlu marka imajı;
• İyi tanımlanmış faiz oranları.

Neyse ki, yukarıda belirtilen zorluklar ortadan kaldırılabilir. Teknoloji şirketleri, bankaların tüm müşteri verilerini yerleştirmelerine, analiz etmelerine ve doğru zamanda ve yerde özelleştirilmiş teklifler oluşturmalarına yardımcı olarak bu sorunları çözüyor.

Kişiselleştirme yoluyla banka müşterisi edinmenin ve elde tutmanın beş sırrı

İyi haber şu ki, bankacılıkta kişiselleştirme elde edilebilir. Bankacılık işletmeleri, gelişmiş teknoloji araçlarını ve dijital anlayışlı yaklaşımları uygulayarak müşterilerinin kalplerine ve zihinlerine dokunabilir ve inisiyatifleri bir tepeye kadar cilalayabilir. İşte müşterilerinizi çekmenize ve daha fazla değer elde etmenize yardımcı olacak gizli sosunuz.

Tek bir doğruluk kaynağı oluşturun

Bazı finansal kuruluşlar, müşteri verilerini departmanlar arasında siliyorlar, bu da onu kuruluşun geri kalanından izole ediyor. Sonuç olarak, müşteri yolculuğu ve kişilikleri, oluşturulduğu takdirde eksik kalır.

Temiz, alakalı ve erişilebilir veriler, müşterilerinizin teşviklerini, tercihlerini ve finansal davranışlarını ayırt etmenin anahtarıdır. Müşterinin tek bir görünümünü oluşturmak için, finansal hizmetler şirketleri, eldeki operasyonel verilerin çeşitliliğini birleştirmeli ve etkinleştirmelidir.

Ancak, veri birleştirme ve etkinleştirme, organizasyonel siloların ortadan kaldırılmasını ve sistem modernizasyonunu gerektirir. Veri gölleri ve ambarlar, 360° müşteri görünümü sağlamaya katkıda bulunur ve verilerin birlikte çalışabilirliğini ve değişmezliğini destekler. Bunların içinde, tüm girdiler belirli kriterlere göre analiz edilerek, departmanlar arasında birden fazla konumdan veriler çekilir.

Analiz sonuçları kullanıma hazır olduğunda, özel veya platform tabanlı İş Zekası araçları, içgörüleri görselleştirir ve işletmelerin önemli ölçümleri ve KPI'ları izleyip karşılaştırabilmesi için verileri raporlamaya hazırlar. Örneğin, bir kredi departmanı, herhangi bir zamanda kredi karar verme sürecini güçlendirmek için büyük bir veri havuzundan belirli işlem verilerini sağlayabilir.

Ayrıca, kapsamlı veri yönetişim politikaları, veri kullanımını en üst düzeye çıkaracak ve veri toplama ve sınıflandırmayı kurumsal sınırlar arasında uyumlu hale getirecektir. Veri yönetişimi aynı zamanda veri noktalarını uyumlu bir bütün halinde birbirine bağlar ve bunları ambarlar, göller, bulut depolama ve veritabanlarında standart hale getirir.

Bir müşteriyi daha iyi anlamak için bankacılık liderleri, veri toplamalarını harici API'ler aracılığıyla da zenginleştirir. Bu, PSD2 hesap bilgileri gibi ortak ve genel veri kümelerinin yanı sıra kurumsal ve muhasebe sistemlerinde temel alınan ek müşteri içgörülerine erişimi artırır.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmeden Yararlanın

Siz sormadıkça verileriniz konuşmaz. Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL), veri değerleri arasındaki gizli ilişkileri ortaya çıkarabilir ve benzersiz bir müşteri algısı sağlayabilir. Her üçü de veri kalıplarını keşfetmede eşit derecede yardımcı olsa da, Derin Öğrenme, bankacılıktaki kişiselleştirme örneklerinin çoğunda belirtilir.

AI ve ML'nin bir kolu olan Deep Learning, müşteri verilerinin bir araya getirilmesinde ve özel ürünler için eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmada mükemmeldir. Ayrıca, DL modelleri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri analiz etme konusunda uzmanlaşmıştır. İkincisi, bankacılık verilerinin yaklaşık %80'ini oluşturur ve özel algoritmalar olmadan analiz edilmesi imkansızdır.

Derin Öğrenme algoritmaları, verilerdeki açıklanamayan kalıpları ayırt edebilir ve büyük miktarda bilgiye dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin edebilir. Manuel analiz hiçbir zaman akıllı sistemlerle aynı seviyede olamaz, çünkü geleneksel veri analizi, soruna veya korelasyona ilişkin derin bir kavrayış olmaksızın yalnızca görsel özetler ve Excel tabloları aracılığıyla üst düzey sonuçlar çıkarabilir.

Derin Öğrenme modelleri, bankalar için düşük riskli, ancak müşteriler için yüksek değerli, hedeflenen kredi veya tasarruf teklifleri oluşturmak için satın alma modellerini, demografik bilgileri, işlem hacimlerini ve ses dosyalarını tek başına analiz edebilir. Tüm bu eyleme geçirilebilir çıktılar yalnızca mevcut veri kümelerine dayanmaktadır. Derin Öğrenme olmadan, finans şirketleri müşteri ayak izleri arasında manuel olarak bağlantılar kurmak için yıllarını boşa harcayacaklar.

Makine Öğrenimi, bir bütün olarak, yüksek roller veya düşük değerli müşteriler olsun, herhangi bir müşteri için kişiselleştirmeyi sağlayabilir. Bu şekilde, akıllı algoritmalar gizli ve göze çarpmayan harcama eğilimlerini belirleyebilir ve tüm müşteriler için ısmarlama bir çözüm veya bağlamsallaştırılmış müşteri deneyimleri önerebilir.

Ayrıca, hem makine öğrenimi hem de yapay zeka, veri analizi modellerini güçlendirebilir ve bankalara ve kredi birliklerine rekabetçi farklılaşma sağlayabilir. Örneğin, X tutarında yıllık gelire sahip mevcut müşterilerin bir kısmı para yatırmak yerine seyahat etmek için para harcama eğilimindeyse, ML modelleri bu bağlantıyı keşfedecektir. Bu, bankaların otellerde ve bu müşteri grubuna özel nakit iade teklifleri sunabileceği anlamına gelir.

Makine öğrenimi ile benzer hedef kitleler oluşturun

Her müşteriye özel deneyimler sağlamak imkansız olduğundan, finans kurumları genellikle benzer modeller uygular. Bu sınıflandırma tekniği, harcama alışkanlıkları veya yaş aralıkları gibi segmentlere özgü benzer verileri paylaşan müşteri gruplarının belirlenmesine yardımcı olur.

ML tabanlı benzer modeller, çok çeşitli metrikleri analiz ederek gelişen müşteri profilleri üretir. Doğru segmentasyon, bankaların belirli finansal hizmetlere yanıt verme olasılığı en yüksek olan müşterileri tahmin etmelerine olanak tanır. Basit bir ifadeyle, finans şirketleri, müşterilere gerçek değer sağlayan süper hedefli deneyimler oluşturmalarına olanak tanıyan akıllı bir fırsat endeksi alır.

Yaşam olayı verilerini entegre edin

Müşteri profili oluşturma asla çok derin olamaz. Bu nedenle, herhangi bir değerli bilgi, müşterilerin davranışları hakkında daha fazla farkındalığa katkıda bulunur. Bu satırda, bir müşteri tarafından gerçekleştirilen eylemleri tanımlayan olay verileri, ölçülebilir veya başka şekilde analiz edilebilir içgörüler sağlayabilir. Sonuç olarak, finans firmaları yeni etkileşimlere anında tepki verebilir ve kişiselleştirme sağlayabilir.

Bankacılık şirketleri, yeni müşteriler aramak için üçüncü taraf olay veri konsolidasyonundan yararlanabilir. Bunlar, iletişim araçlarını, sosyal medya verilerini ve diğer üçüncü taraf veritabanlarını ve uygulamalarını içerebilir. Otomatikleştirilmiş süreçleri ve gerçek zamanlı veri takibini sağlamak için finans kurumlarının bu verileri kurum içi araçlarla entegre etmesi gerekir.

Bununla birlikte, üçüncü taraf veri paylaşım uygulamaları sıkılaştıkça, entegrasyon yaklaşımları GDPR, Dodd-Frank, MiFID II ve diğerlerini içeren çok çeşitli düzenleyici düzenlemelere tabidir.

Alternatif olarak, bankalar sadakati korumak için kurum içi etkinlik verilerini toplayabilir ve entegre edebilir. Olay tabanlı mimariye ve olay akışına sahip yerinde finansal altyapı, kurumsal kaynaklardan gelen verilerle zaten dolu. Bu durumda, finans işletmeleri, olayları şirket genelinde paylaşarak, analiz için hazır bir olay veri setine sahip olur. Geçmiş verileri gerçek zamanlı bilgilerle birleştirirsek, bu, olay akışlarına öngörme yeteneğini daha da ekler.

Ayrıca, olay verileri kendi başına gerçek zamanlı olarak bağlamsallaştırılmış müşteri katılımı fırsatları yaratabilir. Bu, örneğin, müşteri çevrimiçi bakiyesini kontrol ederken yeni hesap teklifleri seçmeye karar verdiğinde ve başvuru formunu doldurmadan bıraktığında, sistemin bankayı kaçırılan fırsat konusunda bilgilendireceği anlamına gelir. Bu da bankaların müşteriyle hemen yeniden etkileşim kurmasını sağlar.

İyi yapılmış olay veri yönetiminin bir başka örneği, harcamaların gerçek zamanlı kategorizasyonunu içerir. Bir müşteri bir bakkaldan alışveriş yaptığında veya benzin aldığında, bankanın para izleme araçları müşteriyi harcama türü ve bütçe portföyü hakkında bilgilendirerek müşteriyi harcama düzeninden haberdar eder. Bu hoş dokunuş, müşteriyle gerçek bir etkileşim olmadan bile marka bağlantısını besler.

Müşterilerinizin olduğu yerde olun

Müşterilerin %90'ı tüm kanallarda tutarlı etkileşimler bekliyor. Bu nedenle, çok kanallı mükemmellik bir seçenek değil, bir zorunluluktur. Dijital öncelikli finans şirketleri, müşterilere aynı anda birden fazla kanal üzerinden tek tip deneyim ve hizmet sunmalıdır. Bu da, tüm müşteri temas noktalarını iç içe geçirir ve kuruluşların, şirketin platformlarıyla önceki etkileşimlere dayalı olarak müşteriyi özel tekliflerle hedeflemesine olanak tanır.

Örneğin, müşterilere belirli bir banka kredi kartı veya kredi teklifleriyle ilgili bilgilere göz attıktan sonra sosyal medyada veya reklam dostu web sitelerinde ayrıntılı reklamlar sunulabilir. Ayrıca, bir müşterinin akıllı telefonunda bir bankacılık uygulaması varsa, kesintiye uğrayan başvuru süreçleri kişiselleştirilmiş mobil bildirimlerle giderilebilir.

Pazarlama departmanı üzerindeki yükü hafifletmek için bankalar pazarlama otomasyonuna başvurabilir. İkincisi, çok işlevli pazarlama çabalarını üstlenir ve ister ipotek kredisi ister emeklilik planı olsun, kanallar arasında kişiselleştirilmiş teklifler göndermeyi kolaylaştırır. Pazarlama otomasyonundan yararlanan işletmeler, nitelikli potansiyel müşterilerin +%451'ini elde etme eğilimindedir.

Teknoloji açısından bakıldığında, pazarlama otomatik araçları, kanallar arası verilere, e-posta, web sitesi, uygulama ve diğer etkileşimlerden beslenmeye dayanır. Yazılım daha sonra doğru hedef kitleleri gruplamak ve her müşteriye otomatik olarak profillerine göre mesajlaşmayı kalibre etmek için segmentasyon ve hedefleme süreçlerini aktarır. Rekabetçi bir varlık olan pazarlama otomasyonu, kitle boyutu ne olursa olsun müşterilere kişiselleştirilmiş bir düzeyde ulaşır.

Müşterilerinizin bankacılık deneyimini yeniden hayal edin

Hareketsiz müşterileri banka misyonerlerine dönüştürmek zorlu bir mücadeledir. Bununla birlikte, kişisel deneyimler satışlarınızı artırabilir ve sizi müşterilere daha da yakınlaştırabilir. Uyarlanmış, anlamlı ve zamanında mesajlar, finansal kurumların ek riskler veya sıkıcı çabalar olmadan müşterilerle daha derin ilişkiler kurmasına yardımcı olur.

Kişiselleştirme girişimlerini etkinleştirmek için finans kurumlarının gerçek zamanlı analize, kapsamlı veri toplamaya ve akıllı yeteneklere izin veren güncellenmiş bir veri altyapısı kurması gerekiyor. Kısa ve öz bir veri yönetimi stratejisi, kurulumunuzun tüm bileşenlerini birbirine yapıştıracak ve sürekli müşteri içgörüleri elde etmek için bir veri çarkı başlatacaktır.

Danışmanlık odaklı yaklaşımımız, kuruluşların sağlam bir veri stratejisi tasarlamasına ve verilerden kararlara değer zincirini yönetmek için bir dizi yeni yetenek oluşturmasına olanak tanır. Uzmanlarımızla iletişime geçin, sahip olabileceğiniz tüm veri karmaşıklıklarının üstesinden gelelim.

Makale orijinal olarak burada yayınlanmıştır.