獲取和保留：如何在銀行業務中實現個性化並建立客戶忠誠度

統計數據證明，銀行業的個性化已經獲得了戰略價值。 超過 70% 的客戶認為量身定制的優惠對銀行和其他金融公司非常重要。 具有諷刺意味的是，銀行機構仍然是個性化的最後堡壘，只有 14% 的銀行提供與​​情境相關的體驗。

金融機構之間缺乏個性化似乎令人困惑。 每天，銀行都會產生大量的客戶數據。 然而，它通常仍未用於向客戶提供獨特的優惠。

在與客戶的對話中，我們看到銀行高管仍然渴望通過個性化的客戶體驗來提高客戶滿意度。 營銷、客戶服務和客戶體驗團隊意識到個性化銀行業務對於獲得間接收入至關重要。

通過與客戶建立個性化的關係，銀行可以獲得額外的財務價值，例如向上和交叉銷售、通過推薦新客戶以及銀行間轉賬等。 所有這些都補充了直接收入流，並且是品牌親和力的結果。

所以有什麼問題？ 為什麼銀行不充分利用其客戶數據資產？

金融服務個性化之路上的挑戰

對客戶角色和偏好的深刻理解是定制金融服務體驗的原因。 然而，細粒度的產品經常受到銀行業普遍存在的限制的阻礙。

舊版軟件

根據德勤的說法，過時的技術被認為是深入個性化道路上的主要瓶頸。 技術債務、缺乏實時數據分析和不靈活的客戶數據庫使客戶的行為沒有動力為財務組織提供動力。 因此，公司缺乏強大的跨渠道產品、收入增長，最重要的是，缺乏對客戶的整體視野。

此外，缺乏一致的數據分析使銀行無法利用現有數據。 這意味著銀行機構默認無法與精通技術的銀行競爭，從而失去利潤和潛在的常客。

組織孤島

孤立的數據和孤立的部門也阻礙了成功採用客戶至上的思維方式。 筒倉心態對內部和外部政策都是有害的，因為它限制了數據流到特定的分支機構或員工。 因此，沒有統一的數據治理方法是可能的，這使得個性化在所有階段都不可行。

通常，組織孤島是指無法以編程方式相互交互的不兼容技術系統。 因此，數據固定在一個部門中，並與系統架構的其他部分隔離開來。 因此，在實施新設置之前，公司可以更新整個基礎架構或將舊系統連接到新的基礎架構組件。

被忽視的客戶需求

銀行業經常關注產品和服務，而不是客戶需求。 然而，深入的客戶需求研究是暢銷計劃所固有的。 沒有良好的客戶體驗，就不可能有效地銷售並提高您的盈利能力。

良好的客戶願景為以下方面奠定了基礎：

• 有競爭力的客戶服務；
• 銀行賬戶相關費用；
• 便利的分店地點；
• 需求類型的服務；
• 正面的品牌形象；
• 明確的利率。

幸運的是，可以消除上述挑戰。 科技公司通過幫助銀行將所有客戶數據放置到位、對其進行分析並在正確的時間和地點創建定制的報價來解決這些問題。

通過個性化獲取和留住銀行客戶的五個秘訣

好消息是銀行業的個性化是可以實現的。 通過實施先進的技術工具和精通數字的方法，銀行業務可以挖掘客戶的心靈和思想，並提供完善的計劃。 這是您的秘訣，可以幫助您吸引客戶並創造更多價值。

建立單一的事實來源

一些金融組織的客戶數據跨部門隔離，這使其與組織的其他部分隔離。 因此，如果完全創建了客戶旅程和角色，則它們是不完整的。

乾淨、相關且可訪問的數據是辨別客戶的刺激因素、偏好和財務行為的關鍵。 為了創建客戶的單一視圖，金融服務公司應統一併激活手頭的各種運營數據。

然而，數據統一和激活需要消除組織孤島和系統現代化。 數據湖和倉庫有助於提供 360° 客戶視圖，並促進數據的互操作性和不變性。 在其中，數據來自跨部門的多個位置，所有輸入都按特定標准進行分析。

一旦分析結果可供使用，自定義或基於平台的商業智能工具將可視化洞察並準備用於報告的數據，以便企業可以監控和比較關鍵指標和 KPI。 例如，貸款部門可以從龐大的數據存儲庫中獲取特定的交易數據，以隨時放大貸款決策。

此外，全面的數據治理政策將最大限度地利用數據，並跨組織邊界調整數據收集和分類。 數據治理還將數據點連接成一個有凝聚力的整體，並跨倉庫、湖泊、雲存儲和數據庫對其進行標準化。

為了更好地了解客戶，銀行領導者還通過外部 API 豐富他們的數據收集。 這增加了對企業和會計系統以及合作夥伴和公共數據集（例如 PSD2 帳戶信息）中的其他客戶洞察力的訪問。

利用人工智能、機器學習和深度學習

除非您提出要求，否則您的數據不會說話。 人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 可以發現數據值之間的隱藏關係並提供獨特的客戶感知。 雖然這三者在發現數據模式方面同樣有幫助，但在銀行業個性化的大多數示例中都引用了深度學習。

作為 AI 和 ML 的一個分支，深度學習擅長聚合拼湊的客戶數據並為定制產品生成可操作的見解。 此外，DL 模型專門分析結構化和非結構化數據。 後者約佔銀行數據的 80%，如果沒有特殊的算法是不可能分析的。

深度學習算法可以識別數據中莫名其妙的模式，並根據大量信息預測未來的結果。 手動分析永遠無法與智能係統相提並論，因為傳統的數據分析只能通過視覺摘要和 Excel 表格得出高級結論，而無法深入了解問題或相關性。

深度學習模型可以單獨分析購買模式、人口統計、交易量和音頻文件，以創建有針對性的信貸或儲蓄優惠，這些優惠對銀行而言風險低，但對客戶而言卻具有高價值。 所有這些可操作的輸出僅基於可用的數據集。 如果沒有深度學習，金融公司最終將在手動建立客戶足蹟之間的鏈接上浪費數年時間。

機器學習作為一個整體可以推動任何客戶的個性化，無論是豪賭客還是低價值客戶。 通過這種方式，智能算法可以識別隱藏和微妙的消費趨勢，並為所有客戶建議定制解決方案或情境化客戶體驗。

此外，機器學習和人工智能都可以放大數據分析模型，並為銀行和信用合作社提供競爭優勢。 例如，如果年收入為 X 的現有客戶中有一定比例傾向於將錢花在旅行上而不是存款上，那麼機器學習模型就會發現這種聯繫。 這意味著銀行可以為這群客戶提供量身定制的酒店等現金返還優惠。

使用 ML 構建相似受眾

由於不可能為每個客戶提供量身定制的體驗，金融機構通常會實施相似模型。 這種分類技術有助於識別具有相似細分特定數據的客戶群，無論是消費習慣還是年齡範圍。

通過分析各種指標，基於機器學習的相似模型可以生成不斷變化的客戶檔案。 反過來，準確的細分使銀行能夠預測最有可能對特定金融服務做出反應的客戶。 簡而言之，金融公司獲得了一個智能機會指數，使他們能夠建立超級有針對性的體驗，從而為客戶帶來真正的價值。

整合生活事件數據

客戶分析永遠不會太深。 因此，任何有價值的信息都有助於提高對客戶行為的認識。 在這條線上，描述客戶執行的操作的事件數據可以產生可衡量或可分析的見解。 因此，金融公司可以立即對新的互動做出反應並提供個性化服務。

銀行公司可以利用第三方事件數據整合來尋找新客戶。 這些可能包括通信工具、社交媒體數據和其他第三方數據庫和應用程序。 為了實現自動化流程和實時數據跟踪，金融機構必須將這些數據與內部工具集成。

然而，隨著第三方數據共享實踐的收緊，集成方法受制於廣泛的監管行為，包括 GDPR、Dodd-Frank、MiFID II 等。

或者，銀行可以收集和整合內部事件數據以保持忠誠度。 具有基於事件的架構和事件流的現場金融基礎設施已經充斥著來自企業來源的數據。 這樣一來，通過在整個公司內共享事件，金融業務就擁有了一個可供分析的事件數據集。 如果我們將歷史數據與實時洞察相結合，這將進一步增加事件流的預測能力。

此外，事件數據本身可以實時創造情境化的客戶參與機會。 這意味著，例如，當客戶在網上查詢餘額時決定選擇新的開戶優惠，而未填寫申請表時，系統將通知銀行失去的機會。 這反過來又使銀行可以立即重新吸引客戶。

另一個完善的事件數據管理示例包括支出的實時分類。 當客戶在雜貨店購物或加油時，銀行的資金監控工具會通知客戶支出類型和預算組合，讓客戶了解他們的支出模式。 即使沒有與客戶進行真正的互動，這種良好的接觸也能培養品牌聯繫。

成為您的客戶所在的地方

90% 的客戶希望跨所有渠道進行一致的互動。 因此，全渠道卓越不是一種選擇，而是一種必要。 數字優先的金融公司應同時跨多個渠道為客戶提供統一的體驗和服務。 這反過來又將所有客戶接觸點交織在一起，並允許組織根據之前與公司平台的交互來針對客戶提供定制產品。

例如，在瀏覽某家銀行信用卡或貸款優惠的信息後，可以在社交媒體或廣告友好型網站上為客戶提供精細的廣告。 此外，如果客戶的智能手機上有銀行應用程序，則可以通過個性化的移動通知來修復中斷的應用程序流程。

為了減輕營銷部門的壓力，銀行可以求助於營銷自動化。 後者接管了多功能營銷工作，並促進跨渠道發送個性化優惠，無論是抵押貸款還是退休計劃。 利用營銷自動化的企業往往會獲得 +451% 的合格潛在客戶。

從技術的角度來看，營銷自動化工具依賴於跨渠道數據，以電子郵件、網站、應用程序和其他交互為基礎。 然後，該軟件流式傳輸細分和定位流程，以對正確的受眾進行分組，並根據每個客戶的個人資料自動校準消息傳遞。 作為一項具有競爭力的資產，營銷自動化以個性化的方式吸引客戶，無論受眾規模如何。

重新構想客戶的銀行體驗

將不活躍的客戶轉變為銀行傳道者是一場艱苦的鬥爭。 但是，個人經歷可以提高您的銷售量，讓您更接近客戶。 量身定制、有意義且及時的消息可幫助金融機構與客戶建立更深層次的關係，而無需額外的風險或繁瑣的工作。

為了實現個性化計劃，金融機構需要建立一個更新的數據基礎設施，以實現實時分析、詳盡的數據收集和智能功能。 簡潔的數據治理策略將粘合您設置的所有組件並啟動數據飛輪以獲得持續的客戶洞察力。

我們以諮詢為主導的方法使組織能夠設計穩健的數據戰略並建立一套新的能力來管理數據到決策的價值鏈。 與我們的專家聯繫，我們將克服您可能遇到的任何數據複雜性。

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