Segmentace zákazníků retailového bankovnictví

Retailové bankovnictví, známé také jako spotřebitelské bankovnictví, nabízí finanční služby široké veřejnosti. Mezi typické služby nabízené retailovými bankami patří běžné a spořicí účty, osobní půjčky, přístup ke kreditním kartám a hypoteční úvěry.

Tato příručka se zabývá definicemi retailového bankovnictví a segmentace zákazníků a diskusí zkoumající běžné typy segmentace zákazníků retailového bankovnictví, způsoby využití analýzy dat při segmentaci zákazníků a přínosy segmentace.

Jak vypadá segmentace zákazníků v retailovém bankovnictví?

Služby retailového bankovnictví běžně poskytují finanční instituce na fyzických místech neboli pobočkách, kde mohou zákazníci spravovat své peníze a osobně hovořit s bankovním agentem o dalších nabízených finančních službách nebo produktech.

Většinu služeb lze poskytovat v bankomatech nebo prostřednictvím mobilních bankovních platforem, které v posledních letech získaly značnou oblibu. Vzhledem k tomu, že tyto instituce mají širokou zákaznickou základnu, banky často seskupují své zákazníky do kategorií na základě podobných znaků, což je proces známý jako segmentace zákazníků.

Zákazníci, kteří tvoří uživatelskou základnu retailové banky, se mohou značně lišit podle mnoha faktorů, včetně věku, pohlaví, příjmů, životního stylu atd. Banky mohou segmentovat své zákazníky do seznamů rozdělujících spotřebitele do skupin na základě určitých klíčových charakteristik a přijímat opatření, která lépe odpovídají jednotlivým segmentům.

Získávání a působení na zákaznická data optikou segmentace může mít obrovský dopad na marketing a prodej, retenční úsilí, zákaznický servis a další.

Důkladná analýza tak velkého objemu zákaznických dat může být náročná. Pomocí nástrojů a softwaru, jako je WE Analyze, mohou retailové banky snadno zachytit údaje, jako jsou výdajové zvyklosti, frekvence a kapacita, a poté tyto informace využít k určení nejvhodnějšího okamžiku pro předložení nabídky úvěru. Tato cílená akce zase zvyšuje pravděpodobnost, že retailové banky získají vyšší příjmy z úvěrů poskytnutých zákazníkům.

Přístup banky k segmentaci zákazníků se může značně lišit a musí vycházet z obchodního modelu a priorit organizace. Segmenty mohou být kvantitativní, například podle věku a pohlaví, nebo kvalitativní, například rozdělení podle hodnot a zájmů.

Maximální hodnoty banky dosáhnou, když spojí oba typy dat, aby lépe porozuměly přáním a potřebám svých zákaznických segmentů, což jim umožní nabídnout správný produkt nebo službu ve správný čas.

Zdroj

Obvyklé typy segmentace zákazníků retailového bankovnictví

Existuje mnoho způsobů segmentace zákazníků. Tradičně se používají segmenty demografické, geografické nebo produktové. A jak ukazuje tento příklad marketingového plánu, se základními demografickými a geografickými informacemi může retailová banka přizpůsobit své marketingové úsilí tak, aby bylo personalizované a odpovídalo poptávce spotřebitelů.

Tady jsou některé z tradičnějších segmentačních kategorií, které mohou retailové banky zvažovat:

• Lokalita: Marketingové úsilí zaměřené na konkrétní geografické oblasti.
• Pohlaví: Výhodné při online propagaci produktů specifických pro muže a ženy.
• Věk: Zlepšení předpovědí o zákaznících na základě věku. Například mileniálové jsou citlivější na digitální marketingové strategie, většina z nich má e-mailový účet určený pro propagační obsah a více než 95 % z nich se po „lajknutí“ stránky společnosti na Facebooku přihlásí do e-mailových seznamů, zatímco baby boomers jsou obvykle finančně stabilnější a mají vyšší loajalitu ke značce.
• Úroveň příjmů: Reklama na určité produkty pro zákazníky na základě výše příjmu. Banky mohou vytvářet segmenty na základě modelu bohatství, v němž jsou segmenty rozděleny do kategorií na základě podobných znaků a demografických údajů a poskytují přehled o potenciálních výdajích těchto spotřebitelů.

Modely bohatství jsou užitečné, protože převádějí určité kvalitativní atributy na kvantitativní skóre. Modelování bohatství umožňuje bankám vědět, kam zaměřit své akviziční a marketingové úsilí, aby se zaměřily na zákazníky, kteří přinášejí nejvyšší návratnost investic.

Po shromáždění těchto informací banky zpřesňují tyto segmenty analýzou výdajových zvyklostí a kapacity svých zákazníků, aby zvýšily výnosy tím, že vědí, který produkt nebo službu mají nabízet a kdy. V posledních letech se klade větší důraz na segmenty, které zahrnují výdajové chování nebo zájmy zákazníků, přičemž proměnné jsou často dosti podrobné, protože existuje mnoho faktorů, které ovlivňují ochotu zákazníka utrácet.

Zdroj

Vzorové segmenty retailového bankovnictví

Jakmile je banka schopna kategorizovat a pochopit zákazníka, se kterým pracuje, může pomocí softwaru zjistit, jak mu nejlépe pomoci. Toto jsou tři příklady segmentů retailového bankovnictví a způsobů, jak je lze oslovit pro příslušné služby a marketing:

• • Rodina žijící na předměstí se dvěma dětmi mladšími šesti let v domě o rozloze menší než 1200 čtverečních stop, která má čistý majetek vyšší než 500 tisíc dolarů. Tento segment by mohl být atraktivní pro zájemce, kteří hledají úvěr na bydlení, aby se mohli přestěhovat do většího domu.
  • Stávající klient, který má u vaší banky pouze úvěr na auto ve výši 30 000 USD, ale zároveň podniká. Tento segment lze oslovit pro podnikatelské bankovnictví, úvěrovou linku nebo úvěr/leasing zařízení.
  • Stávající zákazník, který má na vašich účtech méně než 50 tisíc dolarů, ale který byl zároveň označen jako akreditovaný investor. Tento segment by mohl být otevřen vašim službám privátního bankovnictví nebo správy majetku.
  • Stávající zákazník, který má čisté jmění vyšší než 500 tisíc USD a dítě ve věku 17 let, které má u vaší banky debetní kartu. Tento segment lze využít k tomu, abyste mu ukázali, jak pomoci jeho dítěti vybudovat si úvěr pomocí zajištěné kreditní karty. Ta funguje stejně jako debetní karta (kterou by jejich rodiče mohli být ochotni financovat), ale jejich historie používání a splácení je nahlášena úvěrovým agenturám, aby pomohla začít budovat úvěrovou historii.

Pro banky, které chtějí ze své segmentace vytěžit co nejvíce, je klíčem k udržení zákazníků a předvídání jejich potřeb znalost toho, jak využít informace o bohatství a životním stylu k zacílení správného publika se správnými službami.

Jak se používá analýza dat při segmentaci zákazníků v retailovém bankovnictví

Jakmile retailové banky začnou shromažďovat a třídit klíčová data ze své uživatelské základny, lze využít analytiku k tomu, aby se údaje o zákaznících proměnily v užitečné poznatky pro jednotlivé spotřebitelské segmenty. Jak již bylo uvedeno, analýza dat se nejčastěji používá při segmentaci zákazníků retailového bankovnictví k identifikaci společných rysů nebo charakteristik zákazníků za účelem personalizace nabídek služeb nebo produktů.

Marketingový software pomáhá společnostem vyplnit mezery v jejich zákaznické databázi pomocí obohacování dat, čištění dat, bezpečného poskytování a aktualizací v reálném čase s cílem udržet vysokou kvalitu dat. Automatizace nabízí vyšší efektivitu ve srovnání se zdroji ztracenými při ruční údržbě a aktualizaci databází, což umožňuje věnovat více času budování pevnějších vztahů s jednotlivými segmenty zákazníků.

Persona kupujícího bankovního zákazníka

Přesná persona kupujícího bankovního zákazníka může vést k mnohem většímu zapojení klientů a rychlejšímu prodeji. Řídí se totiž daty. Právě zde může provedení majetkového screeningu skutečně urychlit vaše marketingové úsilí.

Majetkový screening prostřednictvím společnosti WE Screen využívá vlastní skóre a hodnocení bohatství a spojuje je s aktuálními údaji o zákaznících, díky čemuž se společnosti dozvědí více o zájmech, politické příslušnosti, čistém majetku a schopnosti utrácet. Tyto poznatky lze aplikovat na segmenty a vytvářet tak různé iniciativy, jako je snižování míry odchodu zákazníků, zvyšování spokojenosti a další.

S pomocí WE Screen mohou banky shromažďovat analytické údaje o zákaznících ze segmentu životního stylu pomocí skóre afinity aplikovaného na jejich data.

Pomocí Look-alike modelu

Pomocí segmentace a affinity skóre mohou banky seřadit spotřebitele podle proměnných, jako je čistá hodnota majetku nebo hotovost na účtu, a identifikovat tak své nejcennější (a nejméně cenné) segmenty zákazníků, což jim umožní zaměřit speciální marketingové úsilí přímo na své nejlepší spotřebitele.

Vytvoření modelu podobnosti těchto zákazníků posouvá tuto aplikaci datové analytiky dále a umožňuje bankám zaměřit se na segmenty potenciálních zákazníků, o kterých vědí, že jim přinesou vyšší zisk. Look-alike modelování umožňuje bankám shromažďovat a identifikovat společné znaky určitého segmentu zákazníků a vyhledávat nové potenciální zákazníky, kteří odpovídají stejným kritériím.

Banky mohou tyto informace využít k vytvoření personalizovaných sdělení pro potenciální zákazníky, která s nimi rezonují již od první interakce na základě segmentu (segmentů), do kterého spadají. To často zvyšuje konverze a buduje pevnější vztahy se spotřebiteli.

Maloobchodní banky mohou využívat další základní informace o spotřebitelích k rychlejší identifikaci trendů mezi segmenty zákazníků a využívat je k další personalizaci interakcí. Mezi tyto údaje patří například:

• Zdroj akvizice: Zaznamenání místa, kde byl nový spotřebitel získán. To pomáhá sledovat, odkud noví zákazníci přicházejí, což bankám umožňuje tyto kanály využít.

• Počáteční výdaje: Banky mohou identifikovat první nákup nového spotřebitele, což jim pomáhá lépe předvídat budoucí potřeby a nákupy zákazníků.

• Používání zařízení: To bankám umožňuje pochopit, která zařízení zákazníci používají pro různé služby, a objasnit, jakými kroky lze tyto interakce a zapojení optimalizovat.

Protože existuje velké množství údajů o zákaznících, které lze analyzovat, stává se data mining pro větší finanční instituce stále oblíbenějším. Banky využívají data mining k tomu, aby na aktuální data aplikovaly rozsáhlou analytiku a odhalily trendy, které by jinak nemusely vyniknout.

Například banka může pomocí analýzy data miningu zjistit 5 hlavních atributů, které sdílejí zákazníci s nejvyšší celoživotní hodnotou (LTV). Se znalostí těchto klíčových charakteristik mohou banky soustředit své marketingové úsilí vytvořením personalizovaných kampaní zaměřených na zákazníky s vysokou hodnotou.

Analytiku dat prováděnou na segmentech zákazníků lze také využít k vytvoření efektivnějších prediktivních modelů pro retailové banky. Při integraci strojového učení může pomocí těchto modelů vytvářet plynulejší zákaznickou zkušenost tím, že lépe předpoví, co a kdy zákazníci potřebují.

Zdroj

Strojové učení

Strojové učení získává na popularitě a předpokládá se, že bude mít pozitivní dopad na téměř všechny aspekty větších organizací řízených technologiemi. 57 % technologických odborníků očekává, že strojové učení přispěje ke zlepšení zákaznické zkušenosti.

Přínosy segmentace zákazníků retailového bankovnictví

Díky důkladnému porozumění segmentům svých zákazníků mohou retailové banky personalizovat zkušenosti spotřebitelů a rychle navázat skutečné vztahy s novými i stávajícími zákazníky. Zlepšení těchto snah vede ke snížení nákladů a zvýšení příjmů. Následuje seznam běžných výhod plynoucích ze segmentace zákazníků:

• • Nízké náklady na akvizici

Díky segmentaci zákazníků mohou banky nasadit personalizovanější iniciativy, které zvyšují pravděpodobnost, že se z potenciálních zákazníků stanou zákazníci. Banky mohou také generovat specializované úsilí směrem k segmentům, které přinášejí nejvyšší ziskovost. Jedním ze způsobů, jak toho lze dosáhnout, je použití modelu look-alike.

• • Zvýšení prodeje

Znalost zájmů, zvyků a přání zákazníků umožňuje bankám nabídnout zákazníkům přesně to, co hledají, když to nejvíce potřebují, což vede ke zvýšení příjmů.

• • Předpověď celoživotní hodnoty zákazníka (CLV)

CLV pomáhá bankám identifikovat nejhodnotnější segmenty zákazníků, aby se mohly zaměřit na získávání zákazníků, kteří v průběhu času generují největší příjmy.

• • Snížení odlivu zákazníků

Vytvoření personalizované zkušenosti pro retailové zákaznické segmenty zvyšuje spokojenost zákazníků, což často vede ke zvýšení jejich retence a loajality ke značce a snižuje míru odlivu.

• • Zlepšení marketingových kampaní

Pomocí segmentů zákazníků mohou retailové banky určit nejlepší způsob, jak přilákat nové zákazníky, budovat věrnost značce a propagovat konkrétní produkty. Lepší porozumění cílovým segmentům povede ke zvýšení míry konverze.

Segmentace zákazníků zefektivňuje marketing, vývoj produktů a dokonce i služby zákazníkům tím, že pomáhá retailovým bankám získat další přehled o specifických skupinách v rámci jejich zákaznické základny.

Chcete-li začít segmentovat seznam svých zákazníků, navštivte WealthEngine ještě dnes a seznamte se se všemi výkonnými nástroji, které naše platforma nabízí a které pomáhají organizacím proměnit data v činy.