Kiskereskedelmi banki ügyfélszegmentáció

A kiskereskedelmi banki tevékenység, más néven fogyasztói banki tevékenység, pénzügyi szolgáltatásokat nyújt a lakosság számára. A lakossági bankok által kínált tipikus szolgáltatások közé tartoznak a folyószámlák és megtakarítási számlák, a személyi kölcsönök, a hitelkártyákhoz való hozzáférés és a jelzáloghitelek.

Ez az útmutató a lakossági banki szolgáltatások és az ügyfélszegmentálás definícióit tartalmazza, valamint a lakossági banki ügyfélszegmentálás gyakori típusait, az adatelemzés ügyfélszegmentálásban való felhasználásának módját és a szegmentálás előnyeit tárgyalja.

Milyen az ügyfélszegmentálás a lakossági banki szolgáltatásokban?

A lakossági banki szolgáltatásokat a pénzintézetek általában fizikai helyeken, azaz fiókokban nyújtják, ahol az ügyfelek kezelhetik pénzüket, és személyesen beszélhetnek egy banki ügynökkel a kínált egyéb pénzügyi szolgáltatásokról vagy termékekről.

A legtöbb szolgáltatás ATM-eken vagy mobil banki platformokon keresztül is nyújtható, amelyek az utóbbi években jelentős teret nyertek. Mivel ezek az intézmények széles ügyfélkörrel rendelkeznek, a bankok gyakran csoportosítják ügyfeleiket hasonló tulajdonságok alapján, ezt a folyamatot ügyfélszegmentálásnak nevezik.

A lakossági bankok felhasználói bázisát alkotó ügyfelek számos tényező, például életkor, nem, jövedelem, életmód stb. alapján nagyon eltérőek lehetnek. A bankok szegmentálhatják ügyfeleiket olyan listákba, amelyek bizonyos kulcsfontosságú jellemzők alapján csoportokra osztják fogyasztóikat, és olyan intézkedéseket hozhatnak, amelyek jobban igazodnak az egyes szegmensekhez.

Az ügyféladatok megszerzése és a szegmentáció szemszögéből történő felhasználása óriási hatással lehet a marketingre és az értékesítésre, a megtartási erőfeszítésekre, az ügyfélszolgálatra és egyebekre.

Az ilyen nagy mennyiségű ügyféladat gondos elemzése ijesztő lehet. Az olyan eszközök és szoftverek használatával, mint a WE Analyze, a lakossági bankok könnyen rögzíthetik az olyan adatokat, mint a költési szokások, a gyakoriság és a kapacitás, majd ezeket az információkat felhasználhatják a hitelajánlatok legmegfelelőbb időpontjának meghatározásához. Ez a célzott fellépés pedig javítja annak valószínűségét, hogy a lakossági bankok az ügyfélhitelek révén nagyobb bevételre tesznek szert.

A bank ügyfélszegmentációs megközelítése széles körben változhat, és a szervezet üzleti modelljén és prioritásain kell alapulnia. A szegmentáció lehet mennyiségi, például életkor és nemek szerint, vagy lehet minőségi, például értékek és érdeklődési körök szerinti elkülönítés.

A maximális érték akkor érhető el, ha a bankok mindkét adattípust egyesítik, hogy jobban megértsék az ügyfélszegmensek igényeit és szükségleteit, és így a megfelelő terméket vagy szolgáltatást a megfelelő időben kínálhassák.

Forrás

A lakossági banki ügyfélszegmentáció gyakori típusai

Az ügyfelek szegmentálásának számos módja van. Hagyományosan a szegmensek demográfiai, földrajzi vagy termékalapúak. És ahogy ez a marketingterv-példa is mutatja, alapvető demográfiai és földrajzi információk birtokában egy lakossági bank testre szabhatja marketingtevékenységeit, hogy azok személyre szabottan megfeleljenek a fogyasztói igényeknek.

Itt van néhány hagyományosabb szegmentációs kategória, amelyet a lakossági bankok figyelembe vehetnek:

• Helyszín: Bizonyos földrajzi területekre irányuló marketingtevékenységek.
• Nem: Hasznos a férfiakra és nőkre jellemző online termékek népszerűsítésekor.
• Életkor: Az ügyfelekre vonatkozó életkor alapú előrejelzések javítása. Például az ezredfordulósok fogékonyabbak a digitális marketingstratégiákra, a legtöbbjüknek van promóciós tartalmakra szánt e-mail fiókja, és több mint 95%-uk feliratkozik e-mail listákra, miután “lájkolta” egy vállalat Facebook oldalát, míg a baby boomerek általában anyagilag stabilabbak és nagyobb márkahűséggel rendelkeznek.
• Jövedelmi szintek: Bizonyos termékek hirdetése a vásárlóknak a jövedelmi szint alapján. A bankok kialakíthatnak szegmenseket egy vagyoni modell alapján, amelyben a szegmenseket hasonló tulajdonságok és demográfiai jellemzők alapján kategorizálják, és betekintést nyújtanak ezen fogyasztók potenciális költéseibe.

A vagyonmodellek azért hasznosak, mert bizonyos minőségi jellemzőket mennyiségi pontszámokká alakítanak át. A vagyonmodellezés lehetővé teszi a bankok számára, hogy tudják, hová összpontosítsák akvizíciós és marketing erőfeszítéseiket, hogy olyan ügyfeleket célozzanak meg, akik a legnagyobb megtérülést eredményezik.

Amikor ezeket az információkat összegyűjtötték, a bankok az ügyfelek költési szokásainak és kapacitásának elemzésével finomítják ezeket a szegmenseket, hogy növeljék a bevételt azáltal, hogy tudják, melyik terméket vagy szolgáltatást mikor kell kínálni. Az utóbbi években nagyobb hangsúlyt fektettek az ügyfelek költési magatartását vagy érdeklődési körét magában foglaló szegmensekre, gyakran eléggé szemcsésen kezelve a változókat, mivel számos tényező befolyásolja az ügyfelek költési hajlandóságát.

Forrás

Minta lakossági banki szegmensek

Mihelyt egy bank képes kategorizálni és megérteni az ügyfelet, akivel dolgozik, szoftverek segítségével megtanulhatja, hogyan segíthet neki a legjobban. Íme három példa a lakossági banki szegmensekre, és arra, hogyan lehet őket a megfelelő szolgáltatások és a marketing szempontjából megközelíteni:

• • A külvárosban élő család, két hat év alatti gyermekkel, 1200 négyzetméternél kisebb házban, akiknek a nettó vagyona meghaladja az 500 ezer dollárt. Ez a szegmens vonzó lehet a nagyobb házba költözéshez lakáshitelt kereső jelöltek számára.
  • Egy meglévő ügyfél, akinek csak 30 000 dolláros autóhitele van az Ön bankjánál, de egyben vállalkozó is. Ezt a szegmenst meg lehet keresni üzleti banki, hitelkeret vagy eszközhitel/lízing céljából.
  • Egy meglévő ügyfél, akinek kevesebb mint 50 ezer dollár van a számláin, de akit akkreditált befektetőként is megjelöltek. Ez a szegmens nyitott lehet az Ön privát banki vagy vagyonkezelési szolgáltatásai iránt.
  • Egy meglévő ügyfél, akinek nettó vagyona meghaladja az 500 ezer dollárt, és van egy 17 éves gyermeke, aki bankkártyával rendelkezik az Ön bankjánál. Ezt a szegmenst ki lehet aknázni annak bemutatására, hogyan segíthet a gyermeküknek hitelt építeni egy biztosított hitelkártya használatával. Ez ugyanúgy működik, mint egy betéti kártya (amit a szülők esetleg hajlandóak lennének finanszírozni), de a felhasználási és törlesztési előzményeket jelentik a hitelügynökségeknek, hogy segítsenek a hiteltörténet felépítésében.

A szegmentálásból a legtöbbet kihozni kívánó bankok számára kulcsfontosságú az ügyfelek megtartása és igényeik előrejelzése szempontjából, hogy tudják, hogyan használhatják fel a vagyoni és életmóddal kapcsolatos információkat a megfelelő célközönséget a megfelelő szolgáltatásokkal.

Hogyan használják az adatelemzést a lakossági banki ügyfélszegmentálásban

Mihelyt a lakossági bankok megkezdik a legfontosabb adatok gyűjtését és szűrését a felhasználói bázisukról, az analitika segítségével az ügyféladatokat az egyes fogyasztói szegmensek számára használható meglátásokká alakíthatják. Mint korábban említettük, az adatelemzést leggyakrabban a lakossági banki ügyfélszegmentálásban használják az ügyfelek közös vonásainak vagy jellemzőinek azonosítására a szolgáltatási vagy termékajánlatok személyre szabása érdekében.

A marketingszoftverek segítenek a vállalatoknak kitölteni az ügyféladatbázisukban lévő hiányosságokat az adatgazdagítás, az adattisztítás, a biztonságos átadás és a valós idejű frissítések segítségével a kiváló minőségű adatok fenntartása érdekében. Az automatizálás nagyobb hatékonyságot kínál az adatbázisok kézi karbantartása és frissítése során elvesztett erőforrásokhoz képest, így több időt lehet fordítani az egyes ügyfélszegmensekkel való szorosabb kapcsolatok kiépítésére.

Banking Customer Buyer Persona

A pontos banki ügyfélvásárlói személyiség sokkal gyorsabb ügyfélelkötelezettséget és értékesítést eredményezhet. Ezt az adatok vezérlik. Ez az a pont, ahol egy vagyonszűrés elvégzése valóban felgyorsíthatja marketingtevékenységét.

A WE Screen által végzett vagyonszűrés saját vagyoni pontszámokat és minősítéseket használ, és ezeket összevonja a jelenlegi ügyféladatokkal, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy többet tudjanak a fogyasztók érdeklődési köréről, politikai hovatartozásáról, nettó vagyonáról és költési képességéről. Ezeket a meglátásokat szegmensekre lehet alkalmazni, hogy különféle kezdeményezéseket hozzanak létre, például az elvándorlási arányok csökkentésére, az elégedettség javítására és így tovább.

A WE Screen segítségével a bankok az adatokra alkalmazott affinitási pontszámok segítségével elemzési adatokat gyűjthetnek az életmódszegmensükhöz tartozó ügyfelekről.

A Look-alike modell használatával

A szegmentálás és az affinitási pontszámok segítségével a bankok olyan változók, mint a nettó vagyon vagy a készpénzállomány alapján rangsorolhatják a fogyasztókat, hogy azonosítsák a legértékesebb (és legkevésbé értékes) ügyfélszegmenseket, és így közvetlenül a legjobb fogyasztókra összpontosíthatják speciális marketingtevékenységüket.

Ezeknek az ügyfeleknek a hasonmás modelljének létrehozása továbbviszi az adatelemzés ezen alkalmazását, lehetővé téve a bankok számára, hogy olyan potenciális szegmenseket célozzanak meg, amelyekről tudják, hogy nagyobb nyereséget fognak termelni. A hasonmás modellezés lehetővé teszi a bankok számára, hogy összegyűjtsék és azonosítsák egy bizonyos ügyfélszegmens közös jellemzőit, és megtalálják azokat az új potenciális ügyfeleket, akik megfelelnek ezeknek a kritériumoknak.

A bankok ezt az információt felhasználhatják arra, hogy személyre szabott üzeneteket hozzanak létre a potenciális ügyfelek számára, amelyek már az első interakciótól kezdve rezonálnak rájuk, a szegmens(ek) alapján, amely(ek)be tartoznak. Ez gyakran növeli a konverziókat, és erősebb kapcsolatot épít ki a fogyasztókkal.

A kiskereskedelmi bankok más alapvető fogyasztói információkat is felhasználhatnak az ügyfélszegmensek közötti trendek gyorsabb azonosítására és az interakciók további személyre szabására. Néhány ilyen adatpont a következő:

• Beszerzési forrás: Annak megjegyzése, hogy egy új fogyasztót hol szereztek meg. Ez segít nyomon követni, hogy honnan érkeznek az új ügyfelek, lehetővé téve a bankok számára, hogy kihasználják ezeket a csatornákat.

• Kezdeti kiadások: A bankok azonosítani tudják az új fogyasztó első vásárlását, ami segít nekik abban, hogy jobb előrejelzéseket készítsenek az ügyfelek jövőbeli igényeiről és vásárlásairól.

• Eszközhasználat: Ez lehetővé teszi a bankok számára, hogy megértsék, mely eszközöket használják az ügyfelek a különböző szolgáltatásokhoz, tisztázva, hogy milyen intézkedésekkel lehet optimalizálni ezeket az interakciókat és elköteleződéseket.

Mivel rengeteg elemezhető ügyféladat áll rendelkezésre, az adatbányászat egyre népszerűbbé válik a nagyobb pénzintézetek számára. A bankok az adatbányászatot arra használják, hogy az aktuális adatokra kiterjedt elemzést alkalmazzanak, és olyan trendeket is kiszúrjanak, amelyek máskülönben nem tűnnének fel.

Egy bank például adatbányászati elemzésekkel felfedezheti a legmagasabb élettartam-értékkel (LTV) rendelkező ügyfelek által osztott 5 legfontosabb jellemzőt. E kulcsfontosságú jellemzők ismeretében a bankok marketingtevékenységeiket a magas értékű ügyfeleket célzó, személyre szabott kampányok létrehozásával összpontosíthatják.

Az ügyfélszegmenseken végzett adatelemzés arra is felhasználható, hogy hatékonyabb előrejelző modelleket hozzanak létre a lakossági bankok számára. Ha a gépi tanulást integrálják, akkor ezeket a modelleket arra használhatják, hogy gördülékenyebb ügyfélélményt teremtsenek azáltal, hogy jobban előre jelzik, hogy az ügyfeleknek mire van szükségük és mikor.

Forrás

Gépi tanulás

A gépi tanulás egyre nagyobb teret nyer, és az előrejelzések szerint pozitív hatással lesz a nagyobb, technológiavezérelt szervezetek szinte minden aspektusára, a technológiai szakemberek 57%-a számít arra, hogy a gépi tanulás hozzájárul a jobb ügyfélélményhez.

A lakossági banki ügyfélszegmentálás előnyei

A lakossági bankok ügyfélszegmenseik alapos ismerete révén személyre szabhatják a fogyasztói élményeket, és gyorsan valódi kapcsolatokat alakíthatnak ki az új és meglévő ügyfelekkel. Ezen erőfeszítések javítása a költségek csökkenéséhez és a bevételek növekedéséhez vezet. Az ügyfélszegmentálásból származó általános előnyök listája következik:

• • Kisebb akvizíciós költségek

Az ügyfélszegmentálás révén a bankok személyre szabottabb kezdeményezéseket alkalmazhatnak, amelyek növelik annak valószínűségét, hogy a potenciális ügyfelekből ügyfelek lesznek. A bankok speciális erőfeszítéseket is generálhatnak a legmagasabb jövedelmezőséget eredményező szegmensek felé. Ennek egyik módja a hasonmás modell alkalmazása.

• • Eladások növelése

Az ügyfelek érdeklődési körének, szokásainak és vágyainak ismeretében a bankok pontosan azt kínálhatják az ügyfeleknek, amit keresnek, amikor a legnagyobb szükségük van rá, ami a bevételek növekedéséhez vezet.

• • Az ügyfél élettartam-érték (CLV) előrejelzése

A CLV segít a bankoknak azonosítani a legértékesebb ügyfélszegmenseket, így olyan ügyfelek megszerzésére összpontosíthatnak, akik hosszú távon a legtöbb bevételt generálják.

• • csökkent elvándorlás

A kiskereskedelmi ügyfélszegmensek személyre szabott élményének megteremtése növeli az ügyfelek elégedettségét, ami gyakran az ügyfélmegtartás és a márkahűség növekedéséhez vezet, csökkentve az elvándorlási arányt.

• • Javított marketingkampányok

Az ügyfélszegmensek felhasználásával a lakossági bankok meghatározhatják a legjobb módját az új ügyfelek bevonzásának, a márkahűség kialakításának és az egyes termékek népszerűsítésének. A célszegmensek jobb megértése a konverziós arányok növekedéséhez vezet.

Az ügyfélszegmentálás hatékonyabbá teszi a marketinget, a termékfejlesztést és még az ügyfélszolgálatot is, mivel segít a kiskereskedelmi bankoknak abban, hogy további betekintést nyerjenek az ügyfélkörükön belüli konkrét csoportosításokba.

Az ügyféllista szegmentálásának megkezdéséhez látogasson el még ma a WealthEngine oldalára, hogy megismerje a platformunk által kínált összes hatékony eszközt, amelyek segítségével a szervezetek az adatokat tettekre válthatják.