Segmentazione della clientela del retail banking

Il retail banking, noto anche come consumer banking, offre servizi finanziari al grande pubblico. I servizi tipici offerti dalle banche al dettaglio includono conti correnti e di risparmio, prestiti personali, accesso alle carte di credito e prestiti ipotecari.

Questa guida copre le definizioni di retail banking e segmentazione della clientela e una discussione che esplora i tipi comuni di segmentazione della clientela del retail banking, come l’analisi dei dati viene usata nella segmentazione della clientela e i benefici della segmentazione.

Come si presenta la segmentazione della clientela nel retail banking?

I servizi di retail banking sono comunemente forniti da istituzioni finanziarie in luoghi fisici, o filiali, dove i clienti possono gestire il loro denaro e parlare di persona con un agente bancario riguardo ad altri servizi o prodotti finanziari offerti.

La maggior parte dei servizi possono essere forniti presso gli sportelli automatici o attraverso piattaforme di mobile banking, che negli ultimi anni hanno guadagnato una trazione sostanziale. Poiché queste istituzioni hanno una vasta base di clienti, le banche spesso raggruppano i loro clienti in categorie basate su tratti simili, un processo noto come segmentazione della clientela.

I clienti che compongono la base di utenti di una banca al dettaglio possono variare ampiamente in base a numerosi fattori tra cui età, sesso, reddito, stile di vita, ecc. Le banche possono segmentare i loro clienti in liste che dividono i loro consumatori in gruppi basati su certe caratteristiche chiave e intraprendere azioni che si allineano meglio con ogni segmento.

Ottenere e agire sui dati dei clienti attraverso la lente della segmentazione può avere un impatto enorme su marketing e vendite, sforzi di ritenzione, servizio clienti e altro.

Analizzare accuratamente un tale volume di dati sui clienti può essere scoraggiante. Usando strumenti e software come WE Analyze, le banche al dettaglio possono facilmente catturare dati come le abitudini di spesa, la frequenza e la capacità, e poi usare queste informazioni per identificare il momento più appropriato per fare un’offerta di prestito. A sua volta, questa azione mirata migliora la probabilità che le banche al dettaglio guadagnino maggiori entrate attraverso i prestiti ai clienti.

L’approccio alla segmentazione dei clienti di una banca può variare ampiamente e deve essere basato sul modello di business e sulle priorità dell’organizzazione. I segmenti possono essere quantitativi, come per età e sesso, o possono essere qualitativi, come la separazione per valori e interessi.

Il massimo valore si ottiene quando le banche fondono entrambi i tipi di dati per capire meglio i desideri e i bisogni dei loro segmenti di clienti, permettendo loro di offrire il prodotto o servizio giusto al momento giusto.

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Tipi comuni di segmentazione della clientela del Retail Banking

Ci sono numerosi modi per segmentare i clienti. Tradizionalmente, i segmenti sono demografici, geografici o basati sul prodotto. E, come questo esempio di piano di marketing illustra, con informazioni demografiche e geografiche di base, una banca al dettaglio può adattare i suoi sforzi di marketing in modo che siano personalizzati per soddisfare la domanda dei consumatori.

Queste sono alcune delle categorie di segmentazione più tradizionali che le banche al dettaglio possono considerare:

• Località: Sforzi di marketing orientati verso specifiche aree geografiche.
• Genere: Utile quando si promuovono online prodotti specifici per uomini e donne.
• Età: Migliorare le previsioni basate sull’età dei clienti. Per esempio, i millennial sono più reattivi alle strategie di marketing digitale, con la maggior parte di loro che hanno un account di posta elettronica dedicato ai contenuti promozionali e oltre il 95% di loro che si iscrivono a liste di e-mail dopo aver “apprezzato” la pagina Facebook di una società, mentre i baby boomers tendono ad essere più stabili finanziariamente e hanno una maggiore fedeltà al marchio.
• Livelli di reddito: Pubblicizzare certi prodotti ai clienti in base al livello di reddito. Le banche possono creare segmenti basati su un modello di ricchezza, in cui i segmenti sono classificati in base a tratti simili e demografici e danno un’idea della spesa potenziale per questi consumatori.

I modelli patrimoniali sono utili perché convertono certi attributi qualitativi in punteggi quantitativi. I modelli patrimoniali permettono alle banche di sapere dove concentrare i loro sforzi di acquisizione e di marketing per indirizzare i clienti che producono il più alto ritorno sugli investimenti.

Una volta raccolte queste informazioni, le banche affinano questi segmenti analizzando le abitudini di spesa e la capacità dei loro clienti di aumentare le entrate sapendo quale prodotto o servizio dovrebbe essere offerto e quando. Negli ultimi anni, è stata data più enfasi ai segmenti che incorporano il comportamento di spesa o gli interessi dei clienti, spesso diventando piuttosto granulare con le variabili, poiché ci sono molti fattori che influenzano la volontà di spesa di un cliente.

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Sample Retail Banking Segments

Una volta che una banca è in grado di categorizzare e capire il cliente con cui sta lavorando, può usare il software per imparare come assisterlo al meglio. Questi sono tre esempi di segmenti bancari al dettaglio e come potrebbero essere approcciati per servizi rilevanti e marketing:

• • Una famiglia che vive in periferia con due bambini sotto i sei anni in una casa di meno di 1200 piedi quadrati, che ha un patrimonio netto di oltre 500 mila dollari. Questo segmento potrebbe essere attraente per i candidati che cercano prestiti per la casa per trasferirsi in una casa più grande.
  • Un cliente esistente che ha solo un prestito per l’auto di $30.000 con la vostra banca, ma è anche un imprenditore. Questo segmento può essere avvicinato per il business banking, linea di credito, o prestito/leasing di attrezzature.
  • Un cliente esistente che ha meno di $50.000 nei vostri conti, ma che è stato anche segnalato come un investitore accreditato. Questo segmento potrebbe essere aperto ai vostri servizi di private banking o gestione patrimoniale.
  • Un cliente esistente che ha un patrimonio netto di oltre 500.000 dollari e un figlio di 17 anni che ha una carta di debito con la vostra banca. Questo segmento può essere sfruttato per mostrare come aiutare il figlio a costruire il credito usando una carta di credito assicurata. Questo funziona allo stesso modo di una carta di debito (che i loro genitori potrebbero essere disposti a finanziare), ma il loro utilizzo e la storia dei pagamenti sono riportati alle agenzie di credito per aiutare a iniziare a costruire una storia di credito.

Per le banche che cercano di ottenere il massimo dalla loro segmentazione, sapere come utilizzare le informazioni sulla ricchezza e lo stile di vita per indirizzare il pubblico giusto con i servizi corretti è la chiave per mantenere i clienti e prevedere le loro esigenze.

Come l’analitica dei dati viene usata nella segmentazione della clientela del retail banking

Una volta che le banche al dettaglio iniziano a raccogliere e vagliare i dati chiave della loro base di utenti, l’analitica può essere usata per trasformare i dati dei clienti in intuizioni utili per ciascuno dei loro segmenti di consumatori. Come detto in precedenza, i dati analitici sono più comunemente usati nella segmentazione dei clienti delle banche al dettaglio per identificare tratti o caratteristiche comuni tra i clienti per personalizzare il servizio o le offerte di prodotti.

Il software di marketing aiuta le aziende a colmare le lacune nel loro database di clienti utilizzando l’arricchimento dei dati, la pulizia dei dati, la consegna sicura e gli aggiornamenti in tempo reale per mantenere dati di alta qualità. L’automazione offre una maggiore efficienza rispetto alle risorse perse quando si spendono manualmente per mantenere e aggiornare i database, permettendo di allocare più tempo per costruire relazioni più forti con ogni segmento di clienti.

Banking Customer Buyer Persona

Un’accurata buyer persona del cliente bancario può portare più velocemente all’impegno dei clienti e alle vendite. È guidato dai dati. È qui che fare uno screening patrimoniale può davvero accelerare i vostri sforzi di marketing.

Lo screening patrimoniale attraverso WE Screen usa punteggi e valutazioni patrimoniali di proprietà e li fonde con i dati correnti dei clienti, permettendo alle aziende di conoscere meglio gli interessi dei consumatori, le affiliazioni politiche, il patrimonio netto e la capacità di spesa. Queste intuizioni possono essere applicate ai segmenti per creare una varietà di iniziative come la riduzione dei tassi di abbandono, il miglioramento della soddisfazione e altro ancora.

Con WE Screen, le banche possono raccogliere analisi sui clienti del loro segmento di stile di vita usando punteggi di affinità applicati ai loro dati.

Utilizzando un Look-alike Model

Utilizzando la segmentazione e i punteggi di affinità, le banche possono classificare i consumatori in base a variabili come il valore netto o la liquidità per identificare i loro segmenti di clienti più (e meno) preziosi, permettendo loro di concentrare gli sforzi di marketing speciali direttamente ai loro migliori consumatori.

Creare un modello “look-alike” per questi clienti porta questa applicazione dell’analitica dei dati oltre, permettendo alle banche di mirare a segmenti di prospetti che sanno che produrranno un profitto maggiore. La modellazione di look-alike permette alle banche di raccogliere e identificare i tratti comuni di un certo segmento di clienti e trovare nuovi potenziali clienti che corrispondono agli stessi criteri.

Le banche possono usare queste informazioni per creare messaggi personalizzati per i potenziali clienti che entrano in risonanza con loro fin dalla prima interazione in base al segmento in cui rientrano. Questo spesso aumenta le conversioni e costruisce relazioni più forti con i consumatori.

Le banche retail possono utilizzare altre informazioni di base sui consumatori per identificare più rapidamente le tendenze tra i segmenti di clienti e utilizzarle per personalizzare ulteriormente le interazioni. Alcuni di questi dati includono:

• Fonte di acquisizione: Annotare dove un nuovo consumatore è stato acquisito. Questo aiuta a tracciare la provenienza dei nuovi clienti, permettendo alle banche di capitalizzare su quei canali.

• Spesa iniziale: Le banche possono identificare il primo acquisto di un nuovo consumatore, aiutandole a fare previsioni migliori sulle esigenze e gli acquisti futuri dei clienti.

• Uso del dispositivo: Questo permette alle banche di capire quali dispositivi i clienti usano per vari servizi, chiarendo quali azioni possono ottimizzare quelle interazioni e impegni.

Perché ci sono così tanti dati dei clienti che possono essere analizzati, il data mining sta diventando sempre più popolare per le grandi istituzioni finanziarie. Le banche usano il data mining per applicare un’analisi approfondita ai dati attuali e per individuare tendenze che altrimenti potrebbero non emergere.

Per esempio, una banca può usare il data mining per scoprire i 5 principali attributi condivisi dai clienti con il più alto valore di vita (LTV). Conoscendo queste caratteristiche chiave, le banche possono concentrare i loro sforzi di marketing creando campagne personalizzate rivolte ai clienti di alto valore.

La data analytics eseguita sui segmenti di clienti può anche essere utilizzata per creare modelli predittivi più efficienti per le banche al dettaglio. Quando il machine learning è integrato, può utilizzare questi modelli per creare un’esperienza cliente più fluida prevedendo meglio ciò di cui i clienti hanno bisogno e quando.

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Machine Learning

Il machine learning sta guadagnando terreno e si prevede che avrà un impatto positivo su quasi tutti gli aspetti delle grandi organizzazioni guidate dalla tecnologia, con il 57% dei professionisti della tecnologia che si aspettano che il machine learning contribuisca a migliorare la customer experience.

Benefici della segmentazione della clientela del Retail Banking

Attraverso una solida comprensione dei loro segmenti di clientela, le banche al dettaglio possono personalizzare le esperienze dei consumatori e formare rapidamente relazioni genuine con clienti nuovi ed esistenti. Migliorare questi sforzi porta alla riduzione dei costi e all’aumento delle entrate. Segue una lista di benefici comuni derivati dalla segmentazione della clientela:

• • Costi di acquisizione più bassi

Attraverso la segmentazione della clientela, le banche possono implementare iniziative più personalizzate che aumentano la probabilità che i potenziali clienti diventino clienti. Le banche possono anche generare sforzi specializzati verso i segmenti che producono la più alta redditività. Un modo in cui questo può essere ottenuto è usando un modello di look-alike.

• • Aumento delle vendite

Conoscendo gli interessi, le abitudini e i desideri dei clienti, le banche possono offrire loro esattamente ciò che stanno cercando quando ne hanno più bisogno, portando ad un aumento delle entrate.

• • Previsione del Customer Lifetime Value (CLV)

Il CLV aiuta le banche a identificare i segmenti di clienti di maggior valore in modo da potersi concentrare sull’acquisizione di clienti che generano il maggior reddito nel tempo.

• • Riduzione del churn

Creare un’esperienza personalizzata per i segmenti di clientela al dettaglio aumenta la soddisfazione del cliente, spesso portando a una maggiore fidelizzazione e fedeltà al marchio, diminuendo il churn rate.

• • Campagne di marketing migliorate

Utilizzando i segmenti di clienti, le banche al dettaglio possono determinare il modo migliore per attrarre nuovi clienti, costruire la fedeltà al marchio e promuovere prodotti specifici. Avere una migliore comprensione dei segmenti di destinazione porterà ad un aumento dei tassi di conversione.

La segmentazione dei clienti rende il marketing, lo sviluppo dei prodotti e persino il servizio clienti più efficace, aiutando le banche al dettaglio a ottenere ulteriori informazioni su specifici raggruppamenti all’interno della loro base di clienti.

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