获取和保留：如何在银行业务中实现个性化并建立客户忠诚度

统计数据证明，银行业的个性化已经获得了战略价值。 超过 70% 的客户认为量身定制的优惠对银行和其他金融公司非常重要。 具有讽刺意味的是，银行机构仍然是个性化的最后堡垒，只有 14% 的银行提供与情境相关的体验。

金融机构之间缺乏个性化似乎令人困惑。 每天，银行都会产生大量的客户数据。 然而，它通常仍未用于向客户提供独特的优惠。

在与客户的对话中，我们看到银行高管仍然渴望通过个性化的客户体验来提高客户满意度。 营销、客户服务和客户体验团队意识到个性化银行业务对于获得间接收入至关重要。

通过与客户建立个性化的关系，银行可以获得额外的财务价值，例如向上和交叉销售、通过推荐新客户以及银行间转账等。 所有这些都补充了直接收入流，并且是品牌亲和力的结果。

所以有什么问题？ 为什么银行不充分利用其客户数据资产？

金融服务个性化之路上的挑战

对客户角色和偏好的深刻理解是定制金融服务体验的原因。 然而，细粒度的产品经常受到银行业普遍存在的限制的阻碍。

旧版软件

根据德勤的说法，过时的技术被认为是深入个性化道路上的主要瓶颈。 技术债务、缺乏实时数据分析和不灵活的客户数据库使客户的行为没有动力为财务组织提供动力。 因此，公司缺乏强大的跨渠道产品、收入增长，最重要的是，缺乏对客户的整体视野。

此外，缺乏一致的数据分析使银行无法利用现有数据。 这意味着银行机构默认无法与精通技术的银行竞争，从而失去利润和潜在的常客。

组织孤岛

孤立的数据和孤立的部门也阻碍了成功采用客户至上的思维方式。 筒仓心态对内部和外部政策都是有害的，因为它限制了数据流到特定的分支机构或员工。 因此，没有统一的数据治理方法是可能的，这使得个性化在所有阶段都不可行。

通常，组织孤岛是指无法以编程方式相互交互的不兼容技术系统。 因此，数据固定在一个部门中，并与系统架构的其他部分隔离开来。 因此，在实施新设置之前，公司可以更新整个基础架构或将旧系统连接到新的基础架构组件。

被忽视的客户需求

银行业经常关注产品和服务，而不是客户需求。 然而，深入的客户需求研究是畅销计划所固有的。 没有良好的客户体验，就不可能有效地销售并提高您的盈利能力。

良好的客户愿景为以下方面奠定了基础：

• 有竞争力的客户服务；
• 银行账户相关费用；
• 便利的分店地点；
• 需求类型的服务；
• 正面的品牌形象；
• 明确的利率。

幸运的是，可以消除上述挑战。 科技公司通过帮助银行将所有客户数据放置到位、对其进行分析并在正确的时间和地点创建定制的报价来解决这些问题。

通过个性化获取和留住银行客户的五个秘诀

好消息是银行业的个性化是可以实现的。 通过实施先进的技术工具和精通数字的方法，银行业务可以挖掘客户的心灵和思想，并提供完善的计划。 这是您的秘诀，可以帮助您吸引客户并创造更多价值。

建立单一的事实来源

一些金融组织的客户数据跨部门隔离，这使其与组织的其他部分隔离。 因此，如果完全创建了客户旅程和角色，则它们是不完整的。

干净、相关且可访问的数据是辨别客户的刺激因素、偏好和财务行为的关键。 为了创建客户的单一视图，金融服务公司应统一并激活手头的各种运营数据。

然而，数据统一和激活需要消除组织孤岛和系统现代化。 数据湖和仓库有助于提供 360° 客户视图，并促进数据的互操作性和不变性。 在其中，数据来自跨部门的多个位置，所有输入都按特定标准进行分析。

一旦分析结果可供使用，自定义或基于平台的商业智能工具将可视化洞察并准备报告数据，以便企业可以监控和比较关键指标和 KPI。 例如，贷款部门可以从庞大的数据存储库中获取特定的交易数据，以随时放大贷款决策。

此外，全面的数据治理政策将最大限度地利用数据，并跨组织边界调整数据收集和分类。 数据治理还将数据点连接成一个有凝聚力的整体，并跨仓库、湖泊、云存储和数据库对其进行标准化。

为了更好地了解客户，银行领导者还通过外部 API 丰富他们的数据收集。 这增加了对企业和会计系统以及合作伙伴和公共数据集（例如 PSD2 帐户信息）中的其他客户洞察力的访问。

利用人工智能、机器学习和深度学习

除非您提出要求，否则您的数据不会说话。 人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 可以发现数据值之间的隐藏关系并提供独特的客户感知。 虽然这三者在发现数据模式方面同样有帮助，但在银行业个性化的大多数示例中都引用了深度学习。

作为 AI 和 ML 的一个分支，深度学习擅长聚合拼凑的客户数据并为定制产品生成可操作的见解。 此外，DL 模型专门分析结构化和非结构化数据。 后者约占银行数据的 80%，如果没有特殊的算法是不可能分析的。

深度学习算法可以识别数据中莫名其妙的模式，并根据大量信息预测未来的结果。 手动分析永远无法与智能系统相提并论，因为传统的数据分析只能通过视觉摘要和 Excel 表格得出高级结论，而无法深入了解问题或相关性。

深度学习模型可以单独分析购买模式、人口统计、交易量和音频文件，以创建对银行来说风险低但对客户来说价值高的有针对性的信贷或储蓄优惠。 所有这些可操作的输出仅基于可用的数据集。 如果没有深度学习，金融公司最终将在手动建立客户足迹之间的链接上浪费数年时间。

机器学习作为一个整体可以推动任何客户的个性化，无论是豪赌客还是低价值客户。 通过这种方式，智能算法可以识别隐藏和微妙的消费趋势，并为所有客户建议定制解决方案或情境化客户体验。

此外，机器学习和人工智能都可以放大数据分析模型，并为银行和信用合作社提供竞争优势。 例如，如果年收入为 X 的现有客户中有一定比例倾向于将钱花在旅行上而不是存款上，那么机器学习模型就会发现这种联系。 这意味着银行可以为这群客户提供量身定制的酒店等现金返还优惠。

使用 ML 构建相似受众

由于不可能为每个客户提供量身定制的体验，金融机构通常会实施相似模型。 这种分类技术有助于识别具有相似细分特定数据的客户群，无论是消费习惯还是年龄范围。

通过分析各种指标，基于机器学习的相似模型可以生成不断变化的客户档案。 反过来，准确的细分使银行能够预测最有可能对特定金融服务做出反应的客户。 简而言之，金融公司获得了一个智能机会指数，使他们能够建立超级有针对性的体验，从而为客户带来真正的价值。

整合生活事件数据

客户分析永远不会太深。 因此，任何有价值的信息都有助于提高对客户行为的认识。 在这条线上，描述客户执行的操作的事件数据可以产生可衡量或可分析的见解。 因此，金融公司可以立即对新的互动做出反应并提供个性化服务。

银行公司可以利用第三方事件数据整合来寻找新客户。 这些可能包括通信工具、社交媒体数据和其他第三方数据库和应用程序。 为了实现自动化流程和实时数据跟踪，金融机构必须将这些数据与内部工具集成。

然而，随着第三方数据共享实践的收紧，集成方法受制于广泛的监管行为，包括 GDPR、Dodd-Frank、MiFID II 等。

或者，银行可以收集和整合内部事件数据以保持忠诚度。 具有基于事件的架构和事件流的现场金融基础设施已经充斥着来自企业来源的数据。 这样一来，通过在整个公司内共享事件，金融业务就拥有了一个可供分析的事件数据集。 如果我们将历史数据与实时洞察相结合，这将进一步增加事件流的预测能力。

此外，事件数据本身可以实时创造情境化的客户参与机会。 这意味着，例如，当客户在网上查询余额时决定选择新的开户优惠，而未填写申请表时，系统将通知银行失去的机会。 这反过来又使银行可以立即重新吸引客户。

另一个完善的事件数据管理示例包括支出的实时分类。 当客户在杂货店购物或加油时，银行的资金监控工具会通知客户支出类型和预算组合，让客户了解他们的支出模式。 即使没有与客户进行真正的互动，这种良好的接触也能培养品牌联系。

成为您的客户所在的地方

90% 的客户希望跨所有渠道进行一致的互动。 因此，全渠道卓越不是一种选择，而是一种必要。 数字优先的金融公司应同时跨多个渠道为客户提供统一的体验和服务。 这反过来又将所有客户接触点交织在一起，并允许组织根据之前与公司平台的交互来针对客户提供定制产品。

例如，在浏览某家银行信用卡或贷款优惠的信息后，可以在社交媒体或广告友好型网站上为客户提供精细的广告。 此外，如果客户的智能手机上有银行应用程序，则可以通过个性化的移动通知来修复中断的应用程序流程。

为了减轻营销部门的压力，银行可以求助于营销自动化。 后者接管了多功能营销工作，并促进跨渠道发送个性化优惠，无论是抵押贷款还是退休计划。 利用营销自动化的企业往往会获得 +451% 的合格潜在客户。

从技术的角度来看，营销自动化工具依赖于跨渠道数据，以电子邮件、网站、应用程序和其他交互为基础。 然后，该软件流式传输细分和定位流程，以对正确的受众进行分组，并根据每个客户的个人资料自动校准消息传递。 作为一项具有竞争力的资产，营销自动化以个性化的方式吸引客户，无论受众规模如何。

重新构想客户的银行体验

将不活跃的客户转变为银行传道者是一场艰苦的斗争。 但是，个人经历可以提高您的销售量，让您更接近客户。 量身定制、有意义且及时的消息可帮助金融机构与客户建立更深层次的关系，而无需额外的风险或繁琐的工作。

为了实现个性化计划，金融机构需要建立一个更新的数据基础设施，以实现实时分析、详尽的数据收集和智能功能。 简洁的数据治理策略将粘合您设置的所有组件并启动数据飞轮以获得持续的客户洞察力。

我们以咨询为主导的方法使组织能够设计稳健的数据战略并建立一套新的能力来管理数据到决策的价值链。 与我们的专家联系，我们将克服您可能遇到的任何数据复杂性。

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