Спирёнкина Виктория: «Аналитический CRM в банковской сфере. Как отвечать высоким потребительским ожиданиям?»

43% клиентов считают, что банки не в состоянии персонализировать свои предложения. Лишь 23% всех банков удовлетворяют ожиданиям потребителей. [1] Почему так происходит?

Благодаря интернету человек имеет доступ к любой информации и может рассмотреть множество конкурентных предложений за короткий срок, что влечёт за собой высокие ожидания по отношению к товарам и услугам. Клиенты понимают, что банки владеют полной информацией об их тратах, потребительских привычках, и поэтому хотят получать только те предложения, которые актуальны для них здесь и сейчас. Увы, не каждый банк может это осуществить.

В 2019 году лишь 38%[2] всех банков использует аналитику данных и Big Data. Банки содержат огромные базы данных, но не умеют грамотно их использовать. Информация быстро устаревает, потребительское поведение меняется, без должной и динамичной обработки данные становятся бесполезны.

Основные проблемы банковского сектора заключаются в том, что наиболее активный сегмент клиентов, пользующийся банковскими продуктами, уже распределен между крупными игроками рынка, в связи, с чем у банков возникла необходимость работать уже со сложившейся базой клиентов и повышать доходность исходя из имеющихся данных по клиентам. Рынку характерна высокая степени унификации продукта, поэтому привлечь клиента уникальным предложением стало практически невозможно. Также банкам свойственно возлагать обязанности по удержанию лояльных клиентов и снижению оттока клиентов из банка на маркетинговый отдел.

Используя CRM для управления процессами, банки эффективно улучшают качество своих продуктов и услуг. Но лишь благодаря аналитике становится возможным развитие отношений с существующими клиентами, понимание их потребностей и создание своевременных предложений.

Аналитический CRM – это процесс и соответствующие инструменты, которые позволяют превращать клиентскую информацию в полезные инсайты для решения стратегических (оптимизация портфеля клиентов и их сегментация) и тактических (оптимизация предложения для каждого из клиентов) задач управления отношениями с клиентами.

Чего позволяет достичь аналитический CRM в банковской сфере:

  1. Пересмотреть отношение к клиентским сегментам, что дает возможность найти неожиданно прибыльные категории клиентов;
  2. Повысить актуальность маркетинговых кампаний путём оптимизации коммуникационного сообщения, анализируя траты и бюджеты сегментов;
  3. Выявить атрибуты клиентов с наибольшим CLV, что позволит распознать более прибыльного клиента еще на стадии привлечения;
  4. Сформировать 360° взгляд на клиентов, чтобы персонализировать предложения и использовать предпочтительные точки соприкосновения, включая адреса филиалов банков, время звонков, содержание рассылок и т. д.

Для того, чтобы более подробно узнать о том, как aCRM работает в банковской сфере, к рассмотрению предлагаются следующие кейсы:

  1. Oversea-Chinese Banking Corporation

Проблема:

OCBC, второй крупнейший (после DBS Bank) банк всей Юго-Восточной Азии, имел снижающиеся с каждым годом показатели прибыли. Так происходило из-за массовых маркетинговых кампаний и унифицированных коммуникаций, которые приводили к низким удовлетворенности и вовлеченности клиентов. Банк хотел двигаться в направлении персонализированных взаимодействий при каждом маркетинговом касании, чтобы построить долгосрочные отношения с клиентами.

Решение:

OCBC внедрил систему CRM и интегрировал данные со всех каналов, чтобы увидеть каждого отдельного клиента, каждый приобретенный им продукт и каждую сделанную транзакцию. В банке была создана специальная команда аналитиков, которая работала с менеджерами по продуктам и сегментам, чтобы дать им понять, кем на самом деле являются их клиенты. Используя аналитику и систему CRM, OCBC определил около 100 различных сегментов своей клиентской базы кредитных карт. По словам руководителя группы аналитики: «Мы используем сегментацию, чтобы автоматически создавать SMS-сообщения, которые клиенты получают с карты, детализируя данные об их транзакции на таком уровне, чтобы потребитель мог видеть, сколько было списано за тот или иной продукт».

Результаты:

  • Персонализация рекламных кампаний, основанная на действиях клиентов и демографических профилях, помог OCBC повысить эффективность освоения бюджета. Банк увеличил количество своих кампаний в 12 раз и сделал общение более личным и интересным для клиентов.
  • OCBC создал базу из 19 миллионов потенциальных клиентов, заработав более 85 миллионов долларов в год.
  • Отвечая предложениями на жизненные события клиентов (кредит на покупку машины, вклад для пенсионеров), банк достиг на 20% большей удовлетворенности клиентов по сравнению с контрольной группой.

Кейс №2. Westpac Banking Corporation

Проблема:

Westpac, один из крупнейших банков Австралии, столкнулся с жесткой конкуренцией после финансового кризиса, что заставило их переориентировать стратегию на лучшее понимания клиента и увеличение объема продаж. После проведения ряда исследований, банк также отмечал отсутствие у себя лояльных клиентов из-за высокой концентрации рынка.

Решение:

Банк использует аналитический CRM для стимулирования перекрестных продаж. Используя подход наилучшего предложения, Westpac измеряет заинтересованность каждого клиента в ассортименте товаров и услуг. Эта информация используется для предложения соответствующих банковских продуктов существующей клиентской базе и расширения перекрестных и дополнительных продаж.

Результаты:

  • Благодаря системе лучшего предложения Westpac может вовлекать в перекрестные продажи 37% и 60% своих клиентов, взаимодействуя через филиалы и call-центры соответственно.
  • Благодаря аCRM Westpac смогла реализовать впечатляющую рентабельность IT-инвестиций в 242%.

Интеграция аналитики в CRM позволяет банкам использовать знания о клиентах взаимовыгодно для себя и своих клиентов. Создание правильного предложения повлечет за собой как увеличение доходов компании, так и развитие долгосрочных отношений с потребителями путём удовлетворения их ожиданий.

Любые комментарии и замечания по теме статьи приветствуются!

Источники:

  1. Joseph Bradley, Jeff Loucks, Paul Jameson, Kathy O’Connell, Joel Barbier. Reimagining the Digital Bank How U.S. Banks Can Transform Customer Interactions To Increase Profitability // Сisco, 2014.
    (Source: https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/executive-perspectives/Internet-of-Everything-executive-summary.pdf )
  2. Hilde Christine Hillestad, Erik Leung. Analytics in CRM: Insights to Action // Evry, 2019.
    (Source: https://www.evry.com/globalassets/insight/bank2020/analytics-in-crm—labs-whitepaper.pdf )
  3. А.В. Манин. Лекция 4: Аналитический CRM // Курс «Основы СRM» НИУ ВШЭ, 2019.

Ссылки в тексте:

[1] Банковский индекс PACE составлен на основе опросов в 9 странах при участии 9 000 розничных банковских клиентов

[2] The value of Big Data: How analytics differentiates winners. Bain & Co.

5 комментариев

  1. Спасибо за хорошо структурированную статью и демонстрацию работы aCRM, направленную на решение возникших проблем, на примере «живых» кейсов компаний.

    Первый вопрос касается приведенных в первом абзаце данных по индексу PACE. В статье приводятся данные какого года? Ведь если открыть последний отчет 2019 года, там представлены данные только по 4 странам: США, Великобритания, Германия и Индия. Из этого следует еще один вопрос. Велика ли разница между процентами удовлетворенных персонализацией и реализацией своих ожиданий клиентов в зависимости от страны, и релевантно ли в данном случае рассматривать среднее значение этого процента по всем анализируемым странам?

    Также хотелось бы добавить, что одной из наиболее важных проблем аналитического CRM в банковской (и не только) сфере является то, что даже если компании имеют системы для сбора актуальных и полезных данных, не все из них знают, как их правильно обрабатывать и использовать для повышения удовлетворенности своих клиентов. По исследованию той же самой Bain & Company, 56% опрошенных банковских учреждений не имели функциональных систем для сбора данных и их обработки. А также некоторые компании, имеющие такие системы, попросту не знали, что делать с огромным количеством данных о клиентах и как из этого массива выделить главное, сделать выводы, выявить проблемы и сформировать решение.

    Нравится

  2. Спасибо автору за статью! Материал хорошо структурирован, интересно изложен, приведены кейсы.

    Автор отмечает, что «банки содержат огромные базы данных, но не умеют грамотно их использовать» — на мой взгляд, это связано с возросшей доступностью хранения большого количества данных. Однако, успешно анализировать и применять результаты анализа по-прежнему сложно и дорого, но необходимо, поскольку, когда банки предоставляют унифицированные продукты на схожих условиях, привлечь и удержать ценных клиентов становится все труднее.

    Банки часто используют не только внутреннюю информацию, но также и внешнюю. Например, покупка внешней информации у сторонних агентов, позволяет более точно определить надежность и платежеспособность клиента при принятии решения о выдаче заемных средств.
    Приобретая внешнюю информацию, банки могут более успешно создавать и персонализированные предложения для клиентов.

    Нравится 2 людей

  3. В статье приведены интересные примеры использования аналитического CRM зарубежными банками. Особенно интересен кейс с оптимизацией маркетинговых кампаний. Хотелось бы отметить, что помимо приведенных в кейсе OCBC возможностей использования аналитического подхода в маркетинговых кампаниях, можно использовать собранные CRM-системой данные для построения предсказательных моделей для телемаркетинга. Недавно мне встретился интересный пример португальского банка, который использовал аналитику собранных данных о своих клиентах для предсказания успеха прямых звонков клиентам с предложением сделать долгосрочный вклад. Анализ показал, что банк может добиться 80 %-уровня успешных звонков при взаимодействии всего лишь с половиной своих клиентов, что на 30 % больше, чем при звонках всей клиентской базе. В результате была создана система поддержки решений руководства, которая поможет банку в будущем повысить эффективность проводимых телемаркетинговых кампаний и, например, уменьшить навязчивость и расходы на контакты с клиентами.

    Есть ли примеры удачного использования анализа данных из CRM-систем в практике российских банков, особенно относительно маркетинговых кампаний?

    Нравится 1 человек

  4. Добрый вечер.

    Благодарю автора за хорошую подробную статью с актуальной информацией по отрасли и интересными кейсами.

    Конечно не поспоришь, что аналитический CRM позволит банкам лучше использовать информацию и с обоюдной выгодой. Да и не только банкам, это касается всех компаний. Ведь именно за счет сбора и правильного анализа данных о клиентах, можно наиболее точно сегментировать клиентов, узнать их поведенческие черты. А на основе этих данных можно разработать стратегию дальнейшего взаимодействия и предоставить клиентам такой потребительский опыт, который не позволит им уйти к конкурентам.

    Что касается статистики, что только 38% процентов банков используют аналитику данных и Big Data, то думаю это дело наживное и вскоре кардинально изменится. Дело в том, что до последнего времени банки предлагали всего пару продуктов и сугубо ограниченному кругу лиц. Сейчас же, когда появляется столь много разных видов кредитов с персонализированными условиями, банки просто не смогут обойтись без правильной аналитики. При этом им важно не просто осуществлять продажи продуктов, но и стимулировать уже существующих клиентов активно пользоваться ими. Те же банки, которые не смогут правильно выстроить свою деятельность и не будут использовать аналитику, просто уйдут с рынка.

    Нравится

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s