银行留住客户的分析工具
预测性的分析工具正在帮助银行理解客户的行为,以期通过特别定制的产品和服务满足客户的特定需求,最终提高客户忠诚度。
银行业目前面临的现状是难以看透产业的未来,也难以听懂客户的心声,在这种形势下,银行业主管都似乎感觉到保持客户忠诚度的压力,同时他们也日益意识到能够留住客户的分析工具的重要性。
对于上述问题,很多银行纷纷着手不同的尝试。Wachovia银行采用的策略是,通过建立损耗模型来推测个人或一个家庭可能会欠缺什么,从而尽可能地预测未来需要满足客户的哪些需求。Celent银行认为,当前新增客户的服务成本造成了银行承载力的负担,他们需要通过预测性的分析工具来服务好现有的客户。
循序渐进治理数据
Celent银行指出,银行能够深入理解客户的技术早就存在了,那么银行所欠缺的是什么呢?专家们认为,银行所欠缺的是如何使用用户数据的能力。银行创建一个可信的ROI(投资回报率)并真正兑现的能力是比较欠缺的,他们所拥有的就是一大堆数据,但是对他们来说,这堆数据该如何用却存在很大困惑。当然,也有一些主要的零售银行一定程度地使用一些数据的分析方法,但是出现的问题是,基础设施无法满足分析所得出的需求。
在预测分析方面,比较成熟的是信用卡业务。在OliverWyman银行,预测分析机制运用得最好的业务是识别哪些信用卡消费者将有终结服务的可能。该银行认为,其信用卡是一个具有良好数据追踪的交易产品,用来判别用户是否持久的分析工具会以交易记录作为参照。
如此看来,银行想要培养自身预测性分析能力的道路是既漫长又曲折的,但是至少银行业主们都已经认识到他们必须开始着手去朝这个方向努力了。当然,每个银行会有不同的实现方式,但是他们必须停止对核心系统的疏忽或放任。
留住客户的第一步就是检测核心系统,看其是否依然运转良好;之后才是处理原始数据,以备后续分析。当然,银行业的信息化系统也是错综复杂的,所以循序渐进地开展数据治理才是明智之举。
改进整体用户体验
对于银行来说,留住客户就意味着全方位提供客户体验。而如何借助科技手段将客户体验真正体现到日常交易中则显得尤为重要。
在很多影响客户满意度的投诉中,人们发现大部分是由于信息基础设施的响应速度慢或者人为地延长了业务受理的时间。于是,有银行推出了CIF(客户信息文件)项目,而且将所有客户信息都录入其中,并提供多种途径的访问,这样就对客户需求和想法做到了第一时间的掌握。
当然,客户预测分析还需要将数据转化为可操作的信息,而且对于无论是每天光顾还是每年光顾银行的客户,都要随时了解他们的客户体验。
找到前瞻性的信息
正如一些银行已在部署执行预测性分析策略一样,Wachovia银行也看到了实施这种策略的优越性。该银行所实施的客户持久战略可以被描述为三级:第一级是hindsight(原始数据分析),第二级是insight(过滤数据分析),第三级,也就是最高一级才是foresight(数据前瞻)。当然,目前Wachovia银行还处于第二级状态。尤其对于很多基础设施系统相对老化、客户量数据庞大的银行来说,能做好第二级就已经非常不错了。
但是对于最终目标,即数据的前瞻性,银行一旦实现后就可以获得尚未发生的用户行为转变的信息。不仅如此,前瞻性信息还可以使价格体系与用户市场战略相结合,当然会涉及到很多数据的汇总和交叉职能的实现,如果能整合则会让客户看到物有所值的价格。显然,如何让客户理解这些体系也是至关重要的。
倾听用户和银行说什么
一家小银行Colorado认为,乡村的银行也可以通过使用分析工具防止客户的丢失。为了实现客户持久,该银行还去调研客户是做什么的,甚至还去倾听客户都跟银行说过些什么。据悉,该银行的分析工具是一个企业反馈管理产品,通过其中的AllegianceEngage(忠诚激励)平台捕获客户的反馈信息,从而使银行知道该客户对银行有什么样的感受以及他们希望怎样的业务拓展,而非仅仅提高已经开展业务的服务质量。
有些银行甚至还采用基于Web的方式采集用户反馈,并将Web业务集成到银行已经建设好的Web设施中。客户的信息(包括抱怨、投诉、建议等)都由专业的分析系统监控和跟踪,最终系统还会形成一份评估报告。这份报告将有助于银行明确如何调整客户战略,并区分出一定数量的持久用户。也有银行利用这类工具分析整个金融市场,以便明晰究竟哪些细分市场应该考虑客户忠诚度建设。
预测中国银行业BI应用
BI作为银行分析数据的有力工具之一,对于预测客户需求、保持客户忠诚度有重要作用。
随着国内企业IT应用的进一步成熟,易观国际研究认为,2008年~2015年,中国银行业的BI应用呈现出三个特征:
需求更加强劲银行业BI需求持续增强,四大国有银行近期都有BI项目推进,50%以上的股份制商业银行已开展BI项目建设,其他股份制商业银行也将BI建设纳入规划。易观预测,近两年,中国银行业BI市场增长速度将达到52%。
需求内容广泛近两年中国银行业BI建设项目设计的内容包括:财务分析、客户分析、报表处理、信用风险分析、资产负债分析、卡业务分析等,覆盖内容广泛。银行计划实施BI项目在以前建设的基础上,一方面进行深度分析和挖掘,另外,综合绩效分析、综合财务报表等一些覆盖全面业务和管理的BI应用不断增加。
实施难度增大银行业BI需求与其他企业相比较,数据量庞大,数据分析需要借助专业业务分析模型。
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