Я бы хотел рассказать о
результатах анализа поведения клиентов на основе транзакций по картам.
Аналитика проведена по транзакциям клиентов зарплатных проектов, так и
прочих держателей карт. Поведение карточных клиентов репрезентативно по
отношению к сегменту в целом. Клиенты, имеющие карты других банков или не
имеющие банковских карт, ведут себя схожим образом. Эти подходы довольно
просты, и их может применить любой банк.
Могут ли банкиры сказать, что много знают о своих клиентах? Знают ли банки
про каждого конкретного клиента что-то, что выходит за рамки стандартного
профиля, который зашит в учетной системе? Более детальную информацию можно
извлечь, проанализировав данные о транзакциях клиентов.
Как разобраться в том, что нужно клиенту? Стандартный способ — провести
маркетинговое исследование. Однако каждого клиента опросить невозможно, и
если мы хотим понять данного человека и его потребности, маркетинговое
исследование не подходит. Поэтому нужно использовать косвенные данные и
составить гипотезу о том, как клиент себя ведет сейчас и как будет себя
вести в будущем.
Приведу несколько примеров типов сегментации для построения управления
жизненным циклом клиента, которые дадут ответы на следующие вопросы.
Насколько лояльны клиенты? Уйдет ли клиент из банка или нет? Это
рассчитываемая величина, ее можно оценить с определенной долей вероятности.
Можно понять, какие клиенты для банка более ценные с точки зрения величины
дохода, который он приносит банку, по отношению к себестоимости
обслуживания, к стоимости содержания филиалов. Все это нужно учитывать в
расчете того, какую ценность банку приносит клиент. И делать это
персонализировано.
Все банки добиваются того, чтобы проникновение их продуктов, количество
продуктов на клиента росло. Для этого нужно предлагать клиентам релевантные
продукты. Однако понятно, что не всем клиентам и не всегда нужны какие-либо
банковские продукты. Возникает определенный момент, когда клиенту
понадобился кредит определенного вида или он ищет возможность вложить деньги
или отдать их в доверительное управление. Это определяется исходя из профиля
клиента и это тоже рассчитываемая величина. Здесь важно общее количество
обрабатываемых случаев и процент совпадения с реальной ситуацией.
В клиентской аналитике отработаны процедуры сбора данных и построения
закономерностей. При этом в России многие до сих пор воспринимают эти
возможности как откровение. Из банков, проводящих аналитику, мало кто
переходит от сегментации уровня mass market или mass affluent ниже.
Например, мы выявили несколько групп среди молодых клиентов, несколько групп
в сегменте среднего класса. Даже студенты очень разные, скажем, в Москве и в
Перми. Предприниматели в Москве и в Питере — это разные категории, у них
разный стиль жизни. В результате банк выявил группы, на которые можно
обратить внимание при целевом маркетинге. Одной группе нужно разослать SMS,
другой послать письмо в красивом конверте, для третьей организовать акцию
или event.
Я остановлюсь на одной из самых простых моделей. Основная гипотеза такова:
люди со схожими привычками, статусом, стилем жизни, социальными ролями
обладают и схожим потребительским поведением. У них сравнимый уровень
дохода, они выбирают похожие бренды, тратят деньги в схожих местах с
примерно одинаковой периодичностью.
Бренды объединяют людей. Существуют так называемые «кольца брендов» —
повторяющиеся комбинации потребляемых брендов, которые специфичны для
каждого потребительского сегмента. Если мы найдем совпадения между кольцами
брендов и поймем, что есть различные клиенты, которые пользуются одинаковыми
продуктами, это означает, что у них есть общее. И тогда можно сделать
lifestyle сегментацию — это комбинация социально-демографической и
поведенческой сегментации.
Для каждой группы клиентов, которые проявляют одинаковые потребительские
поведение, мы сделали выборку часто встречающихся брендов. Мы оценили
величину проникновения в сегмент каждого из брендов, частоту приобретения
товаров этого бренда и величины потраченных денег.
В результате Сбербанк смог оценить бренды по привлекательности для данного
сегмента своих клиентов. Это позволяет фокусироваться на тех брендах,
сотрудничество с которыми даст максимальную отдачу для банка. Банк будет
выстраивать партнерские взаимоотношения с этими брендами, формировать
программы лояльности, наборы целевых активностей. Кроме того, можно делать
аналитику и по банкоматам, и по точкам, где происходят траты, по времени. На
основании такой аналитики Сбербанк планирует сфокусироваться на определенных
торговых центрах.
Можно провести сегментацию по такому критерию — потраченные суммы. Ценным в
данном случае будет считаться клиент не по критерию величины депозита или
кредита или платежной дисциплины, а именно с пониманием того, сколько он
принесет банку в долгосрочной перспективе, скажем, через пять лет. Другие
типы сегментации — скоринг по cross-sell, up-sell, по удержанию клиентов — в
общем, все возможные стратегии по управлению клиентской базы. Определенным
клиентам нужно продавать продукты, других нужно удерживать, третьих нужно
подождать.
Сбербанк сейчас активно внедряет единый CRM в рознице. Для банка такого
масштаба процесс идет чрезвычайно быстро. Внедряется единый фронт-офис,
единый CRM. Через несколько лет все ритейловые точки Сбербанка будут
оснащены современным «фронтом», что позволит везде реализовать обозначенные
стратегии.
