Развитие цифровых каналов не повлечет исчезновение традиционных коммуникаций с клиентами среди банков и ритейлеров. Бизнес-консультант в области клиентской аналитики SAS Максим Цуканов рассказал, как инструменты клиентской аналитики используются в бизнесе, и какой банковский продукт остается самым маржинальным.
— Как банки и ритейлеры привлекают клиентов с помощью клиентской аналитики?
— Клиентская аналитика работает с уже существующей клиентской базой. Поэтому не совсем правильно говорить про привлечение, скорее, это изучение особенностей и выявление дополнительных потребностей, которые имеются или могут возникнуть у текущего клиента компании. Например, если мы рассматриваем клиента банка, имеющего кредитную карту или зарплатный счет, мы прогнозируем, что ему еще может понадобиться: кредит, ипотека, страховка, карта-копилка. В каком-то смысле это тоже привлечение, но не в число клиентов, а в число потребителей отдельных продуктов.
Сегодня клиент может достаточно быстро и безболезненно переключаться между разными финансовыми институтами или ритейлерами, многие являются клиентами сразу нескольких организаций. Поэтому, помимо генерации новых лидов, для устоявшегося бизнеса важно развивать текущую клиентскую базу, создавать интересные для потребителя условия. Это как раз тот комплекс мер, на который может повлиять клиентская аналитика.
— Можно ли говорить, что сейчас привлечение, в основном, идёт с помощью Digital?
— Во-первых, смотря что считать digital, а во-вторых, смотря какая у компании бизнес-модель. Digital — это достаточно пространный термин, под ним каждый понимает свое. Если подразумевать под digital цифровые каналы, то смысл сводится к перечню способов коммуникации с клиентом. Есть традиционные каналы, например, call-центры, офисы, где процесс коммуникации, как правило, более-менее автоматизирован, а есть digital-каналы — мобильное приложение, сайт, страницы бренда в соцсетях и т.д. Через эти каналы банкам пока тяжело работать в силу того, что обычно они развиваются подрядчиками или находятся вне ведения системы CRM.
Сейчас многие компании начинают вкладывать средства в построение коммуникаций через цифровые каналы. Но традиционные каналы не отмирают. Доля коммуникации через тот или иной канал зависит от конкретного банка, от того, какой сегмент клиентов для него является приоритетным. Если мы берем банк социальной направленности, который обслуживает, к примеру, пенсионеров, то полностью переводить коммуникацию в интернет и мобильные устройства будет неправильно, поскольку этой категории граждан привычнее и понятнее прийти в отделение и поговорить с живым человеком. И давайте не будем забывать, что очень много людей живут вне мегаполисов и крупных городов, и для них почтовое отделение, отделение банка или магазин — это ключевые точки коммуникации и основные места, где происходит социальная жизнь.
В противовес, есть сегмент банков, которые, напротив, открывают digital-подразделения и фокусируются преимущественно на цифровых каналах коммуникации, делая ставку на более технологически подкованные слои населения. То есть привлечение идет разными способами, просто digital – это широкое поле актуальных и относительно недавно появившихся вариантов.
— Если сравнивать эффективность и расходы на аналитику, то выгодно ли организациям внедрение подобных систем? Быстро ли они окупаются?
— Бизнес не инвестирует деньги, не имея представления о последующей отдаче. Если компании покупают аналитические решения и обращаются за ними снова, это означает, что решения стоят своих денег. Со своей же стороны мы видим, что спрос только растет. Окупаемость, как правило, рассчитывают совместно с достижением бизнес-цели, ради которой внедряют решение. У нас это происходит еще на этапе разработки бизнес-кейса. Например, если в компании была поставлена цель повысить выручку за счет расширения продуктовой корзины клиентов, то задача аналитики — помочь в достижении заявленных показателей эффективности, или в нашем примере — количества тех самых продуктов, которые приходятся на одного клиента из целевого сегмента. Этого можно достигнуть путем более качественной сегментации базы, оценки склонности клиента к приобретению тех или иных продуктов и его предпочтений по каналам коммуникации. Конкретные кейсы зависят от организации, от цели и от того, какой показатель эффективности по конкретному параметру признается успешным.
— Каков потенциал розничного кредитования в Казахстане, если смотреть через призму бизнес-аналитики?
— Думаю, как и в России, в Казахстане одним из самых маржинальных продуктов является POS- кредит, поэтому многие розничные банки стремятся работать в этом направлении кредитования. У банков Казахстана достаточно широкие возможности для клиентской аналитики. Аналитика может помочь оформить кредит прямо в точке продаж, сделать релевантное предложение или персонализировать сайт или market place. В корпоративном секторе используются похожие методы, но под несколько иные задачи. Можно определить потребность организации в сервисах и услугах, предугадать возможный переход клиента на обслуживание в другой банк, вероятность дефолта и т.д.
— Какие продукты наиболее и наименее привлекательны для банков?
— Мы уже говорили про POS-кредитование и потребительские кредиты — обычно это самые высокомаржинальные продукты. Далее следуют кредитные карты, кредиты наличными, специализированные кредиты — от банка к банку ситуация варьируется, в зависимости от того, какую нишу тот определяет для себя как ключевую. Конечно, бывают и универсальные банки, которые работают с разными категориями клиентов, но, как правило, кредитные продукты, по которым наиболее высокая ставка, максимально эффективны и маржинальны. На них и ориентируются банки.
— Способны ли инструменты клиентской аналитики изменить негативное отношение к бренду?
— Безусловно, да. Для этого необходим правильный подход к построению клиентского опыта. Клиентская аналитика позволяет предотвратить возникновение негативного события. Например, если клиент должен внести платеж по кредиту, чтобы избежать просрочки, банку стоит напомнить ему об этом и заранее, и в день платежа. Конечно, перед рассылкой стоит проверить, не поступили ли уже деньги на счет, а также оценить, когда клиент склонен вносить ежемесячный взнос: заранее или в последний день, — чтобы не беспокоить его лишний раз.
Или, к примеру, если клиент звонит в call-центр и говорит, что банкомат «съел» его карту, не стоит предлагать ему оформить дополнительную кредитную карту или взять кредит. В ходе разговора клиентская аналитика поможет правильно оценить контекст обращения и подобрать правильные предложения. Например, подсказать адрес ближайшего отделения, где можно получить новую карту, или предложить бесплатное снятие наличных в банкоматах сторонних банков, чтобы успокоить клиента. Когда проблема решена и клиент готов к диалогу, можно приступать к предложению других продуктов.
Для того, чтобы понять, какие продукты необходимо предлагать конкретному клиенту, мы анализируем его профиль, определяем возможные потребности, и смотрим, какие продукты приобретают клиенты со схожими данными. Те случаи, когда с организацией происходят какие-то негативные имиджевые события, уже не лежат в области клиентской аналитики. Однако в подобных случаях она поможет предугадать, какие клиенты склонны негативно отреагировать на эту ситуацию, чтобы у компании была возможность максимально быстро минимизировать возможный отток.
— Какова роль клиентской аналитики в условиях цифровизации экономики?
— В этом вопросе необходимо понимать задачи применения аналитики. Существует описательная аналитика, которая позволяет сделать выводы на основании событий, которые уже произошли. Она должна работать достаточно быстро и качественно, ведь в современном мире нет времени на ожидание, необходимо получать моментальную обратную связь. Другой поход — это предиктивная аналитика, которая позволяет загодя прогнозировать наступление каких-то событий. Если мы говорим о работе с клиентами, то здесь важны события, которые могут возникнуть в жизни клиента. Это может быть уход к конкуренту или просто отказ от такого вида продуктов (решил стать вегетарианцем и перестал покупать мясо) или появление необходимости приобрести какой-то продукт для реализации некой жизненной цели. К предиктивной аналитике можно отнести и популярный сегодня метод — машинное обучение, когда самообучаемый программный алгоритм решает, как взаимодействовать с клиентом и какие предложения его могут заинтересовать.
Если рассматривать экономическое влияние, то аналитика способна снизить издержки в организации или поспособствовать росту доходов. В зависимости от аналитического решения, мы закладываем планируемый срок, в течение которого оно должно окупиться. Обычно окупаемость достигается за счет роста прибыли в результате повышения отклика на предложения и снижения оттока. Бывает, что аналитические модели не увеличивают доход, но позволяют очень сильно снизить издержки.
— Как взаимодействует клиентская аналитика и маркетинг?
— Можно сказать, что маркетинг, который функционирует без применения аналитики, почти полностью вымер. Ведь если мы что-то делаем и не понимаем, какие последствия это несет, мы долго не протянем, в современном мире обязательно нужна обратная связь. Чем быстрее и качественнее обратная связь, тем больше у организации шансов выжить.
Кроме этого, существуют этапы развития целевого маркетинга, от них никуда не денешься. Например, на первом этапе автоматизации происходит формализация бизнес-процессов запуска кампаний, построение единого профиля клиента. Вторым этапом может стать активное использование предиктивных моделей и оптимизация. Третьим этапом подключается событийный маркетинг, позволяющий реагировать на важные триггерные события. Некоторые компании параллельно проходят несколько этапов, но обычно развитие происходит поэтапно, что позволяет получать результаты от запуска каждого этапа по мере развития целевого маркетинга организации.
Что касается эффективности каналов, то e-mail по-прежнему остается самым конверсионным из них и позволяет получить наибольший отклик. Главная задача при работе с этим каналом – правильно составлять e-mail-рассылки. Клиентская аналитика помогает выбрать правильную аудиторию для этих рассылок, чтобы отправлять письма только тем группам людей, которые действительно заинтересованы в получении таких сообщений. Наибольшая конверсия будет достигнута, если e‑mail персонализирован, если он будет включать актуальное клиенту предложение и если он будет отправлен в тот момент, когда клиенту удобно прочитать сообщение.
— Какие инструменты для определения портрета клиента вы используете?
— Существует несколько инструментов. Когда мы говорим про выделение клиентского профиля, можно использовать простую сегментацию по признакам или правилам. К примеру, можно указать в качестве критериев выбора такие параметры, как регион, социальную и возрастную группы, средний доход, сферу деятельности. Есть аналитическая сегментация, когда базу клиентов разделяет на сегменты модель. Она выделяет несколько групп или кластеров, внутри которых будут достаточно однородные клиенты. Нужно понимать, что чем больше сегментов, тем более схожими будут клиенты внутри каждого из них и тем выше вероятность «попадания» подобранного предложения в целевую аудиторию. Сейчас маркетинг переходит к такому типу сегментирования, когда каждый клиент рассматривается как отдельный сегмент, и с ним уже происходит дальнейшая работа.
— Такие инструменты дороже?
— Эти инструменты используют несколько другой подход. Все те же аналитические модели могут делать подбор предложения как по сегменту, так и для каждого клиента отдельно. Существуют особенности построения витрины, сбора и хранения данных, по которым будет обучаться модель, для подбора релевантных предложений. Это более затратный способ, но он приносит большую отдачу.
