Segmentação de Clientes da Banca de Retalho

Banca de Retalho, também conhecida como banco de consumo, oferece serviços financeiros ao público em geral. Os serviços típicos oferecidos pelos bancos de varejo incluem contas correntes e de poupança, empréstimos pessoais, acesso a cartões de crédito e empréstimos hipotecários.

Este guia cobre definições de banco de varejo e segmentação de clientes e uma discussão explorando tipos comuns de segmentação de clientes de banco de varejo, como a análise de dados é usada na segmentação de clientes e os benefícios da segmentação.

Como é a segmentação de clientes no banco de varejo?

Serviços bancários de varejo são normalmente fornecidos por instituições financeiras em locais físicos, ou agências, onde os clientes podem gerenciar seu dinheiro e falar pessoalmente com um agente bancário em relação a outros serviços ou produtos financeiros oferecidos.

Mais serviços podem ser prestados em caixas eletrônicos ou através de plataformas bancárias móveis, que nos últimos anos ganharam uma tração substancial. Como essas instituições têm uma ampla base de clientes, os bancos freqüentemente agrupam seus clientes em categorias baseadas em características similares, um processo conhecido como segmentação de clientes.

Os clientes que compõem a base de usuários de um banco de varejo podem variar amplamente por inúmeros fatores, incluindo idade, sexo, renda, estilo de vida, etc. Os bancos podem segmentar seus clientes em listas, dividindo seus consumidores em grupos com base em certas características-chave e tomar ações que se alinhem melhor com cada segmento.

Obter e agir sobre os dados dos clientes através da lente de segmentação pode ter um impacto maciço no marketing e vendas, esforços de retenção, atendimento ao cliente, e muito mais.

Analizar cuidadosamente um volume tão elevado de dados de clientes pode ser assustador. Usando ferramentas e software como WE Analyze, os bancos de varejo podem facilmente capturar dados como hábitos de gastos, freqüência e capacidade, e então usar essas informações para identificar o tempo mais apropriado para fazer uma oferta de empréstimo. Por sua vez, essa ação orientada melhora a probabilidade de os bancos de varejo obterem maiores receitas através de empréstimos a clientes.

A abordagem de segmentação de clientes de um banco pode variar muito e deve ser baseada no modelo de negócios e prioridades da organização. Os segmentos podem ser quantitativos, como por idade e sexo, ou podem ser qualitativos, como a separação por valores e interesses.

O valor máximo é obtido quando os bancos fundem ambos os tipos de dados para melhor compreender os desejos e necessidades dos seus segmentos de clientes, permitindo-lhes oferecer o produto ou serviço certo no momento certo.

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Tipos comuns de segmentação de clientes do banco de retalho

Existem inúmeras formas de segmentar os clientes. Tradicionalmente, os segmentos são demográficos, geográficos, ou baseados em produtos. E, como este exemplo de plano de marketing ilustra, com informações demográficas e geográficas básicas, um banco de varejo pode adaptar seus esforços de marketing para que eles sejam personalizados para atender à demanda do consumidor.

Aqui estão algumas das categorias de segmentação mais tradicionais que os bancos de varejo podem considerar:

• Localização: Esforços de marketing orientados para áreas geográficas específicas.
• Género: Benéfico ao promover online produtos específicos de homens e mulheres.
• Idade: Melhorar as previsões baseadas na idade sobre os clientes. Por exemplo, os milenares são mais receptivos às estratégias de marketing digital, com a maioria tendo uma conta de e-mail dedicada a conteúdo promocional e mais de 95% deles assinando listas de e-mail após “gostar” da página de uma empresa no Facebook, enquanto os baby boomers tendem a ser mais estáveis financeiramente e a ter maior fidelidade à marca.
• Níveis de rendimento: Anunciar certos produtos aos clientes com base no nível de rendimento. Os bancos podem criar segmentos baseados em um modelo de riqueza, em que os segmentos são categorizados com base em traços e demografia semelhantes e dão uma visão dos gastos potenciais para esses consumidores.

Modelos de riqueza são úteis porque convertem certos atributos qualitativos em pontuações quantitativas. Os modelos de riqueza permitem aos bancos saber onde concentrar seus esforços de aquisição e marketing para atingir os clientes que geram o maior retorno sobre o investimento.

Após a coleta dessas informações, os bancos refinam esses segmentos analisando os hábitos de gastos e a capacidade de seus clientes de aumentar a receita, sabendo qual produto ou serviço deve ser oferecido e quando. Nos últimos anos, tem sido dada maior ênfase a segmentos que incorporam o comportamento de gastos ou interesses dos clientes, muitas vezes ficando bastante granulares com as variáveis, pois há muitos fatores que impactam a disposição do cliente para gastar.

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Sample Retail Banking Segments

Após um banco ser capaz de categorizar e entender o cliente com quem está trabalhando, eles podem usar software para aprender a melhor forma de auxiliá-lo. Estes são três exemplos de segmentos bancários de varejo e como eles podem ser abordados para serviços e marketing relevantes:

• • Uma família vivendo nos subúrbios com duas crianças menores de seis anos em uma casa com menos de 1200 pés quadrados, que têm um patrimônio líquido superior a $500k. Este segmento poderia ser atraente para os candidatos que procuram empréstimos para casa para se mudarem para uma casa maior.
  • Um cliente existente que tem apenas um empréstimo de carro por $30.000 com o seu banco, mas que também é dono de um negócio. Este segmento pode ser abordado para negócios bancários, linha de crédito ou empréstimo/leasing de equipamentos.
  • Um cliente existente que tenha menos de $50k em suas contas, mas que também tenha sido marcado como um investidor credenciado. Este segmento pode ser aberto ao seu banco privado ou serviços de gestão de património.
  • Um cliente existente que tenha um património líquido superior a $500k e uma criança, com 17 anos de idade, que tenha um cartão de débito com o seu banco. Este segmento pode ser explorado para mostrar como ajudar a sua criança a construir crédito usando um cartão de crédito seguro. Isto funciona da mesma forma que um cartão de débito, (que seus pais podem estar dispostos a financiar), mas seu histórico de uso e pagamento é relatado às agências de crédito para ajudar a começar a construir um histórico de crédito.

Para os bancos que procuram tirar o máximo proveito de sua segmentação, saber como usar as informações sobre riqueza e estilo de vida para visar o público certo com os serviços corretos é fundamental para reter os clientes, e prever suas necessidades.

Como a Análise de Dados é Utilizada na Segmentação de Clientes do Banco de Varejo

Quando os bancos de varejo começam a coletar e triar dados-chave de sua base de usuários, a análise pode ser utilizada para transformar os dados dos clientes em insights acionáveis para cada um de seus segmentos de consumidores. Como foi dito anteriormente, a análise de dados é mais comumente usada na segmentação de clientes de bancos de varejo para identificar traços ou características comuns entre os clientes para personalizar as ofertas de serviços ou produtos.

O software de marketing ajuda as empresas a preencher as lacunas da sua base de dados de clientes, utilizando enriquecimento de dados, limpeza de dados, entrega segura e actualizações em tempo real para manter dados de alta qualidade. A automação oferece maior eficiência em comparação com os recursos perdidos quando gastos com manutenção e atualização manual de bancos de dados, permitindo que mais tempo seja alocado para construir relacionamentos mais fortes com cada segmento de clientes.

Comprador de Cliente Bancário Persona

Uma pessoa precisa de comprador de cliente bancário pode impulsionar muito mais envolvimento do cliente e vendas mais rapidamente. É movido por dados. É aí que fazer uma triagem de riqueza pode realmente acelerar seus esforços de marketing.

A triagem de riqueza através da WE Screen usa pontuações e classificações de riqueza proprietárias e as funde com dados atuais de clientes, permitindo que as empresas saibam mais sobre os interesses dos consumidores, afiliações políticas, patrimônio líquido e capacidade de gastar. Essas percepções podem ser aplicadas a segmentos para criar uma variedade de iniciativas, como a redução das taxas de rotatividade, melhoria da satisfação e muito mais.

Com WE Screen, os bancos podem reunir análises sobre os clientes do seu segmento de estilo de vida usando as pontuações de afinidade aplicadas aos seus dados.

Usando um modelo similar

Usando segmentação e pontuação de afinidade, os bancos podem classificar os consumidores por variáveis como patrimônio líquido ou dinheiro em caixa para identificar seus segmentos de clientes mais (e menos) valiosos, permitindo-lhes concentrar esforços especiais de marketing diretamente em seus principais consumidores.

Criar um modelo similar para estes clientes leva esta aplicação de análise de dados mais longe, permitindo aos bancos visar os segmentos de clientes em potencial que eles sabem que irão gerar um lucro maior. A modelagem similar permite aos bancos reunir e identificar características comuns de um determinado segmento de clientes e encontrar novos clientes em potencial que correspondam a esses mesmos critérios.

Os bancos podem utilizar estas informações para criar mensagens personalizadas para potenciais clientes que ressoam com eles desde a primeira interação baseada no(s) segmento(s) em que eles se enquadram. Isto frequentemente aumenta as conversões e constrói relações mais fortes com os consumidores.

Os bancos podem usar outras informações básicas do consumidor para identificar mais rapidamente as tendências entre os segmentos de clientes e usá-las para personalizar ainda mais as interações. Alguns destes pontos de dados incluem:

• Fonte de aquisição: Observando onde um novo consumidor foi adquirido. Isso ajuda a rastrear de onde novos clientes estão vindo, permitindo que os bancos capitalizem nesses canais.

• Gastos iniciais: Os bancos podem identificar a primeira compra que um novo consumidor faz, ajudando-os a fazer melhores previsões sobre as necessidades e compras futuras dos clientes.

• Uso do dispositivo: Isto permite aos bancos entender quais dispositivos os clientes usam para vários serviços, esclarecendo quais ações podem otimizar essas interações e compromissos.

Porque há tantas peças de dados de clientes que podem ser analisadas, a mineração de dados está se tornando cada vez mais popular para grandes instituições financeiras. Os bancos utilizam a data mining para aplicar análises extensivas aos dados atuais e para detectar tendências que podem não se destacar de outra forma.

Por exemplo, um banco pode usar a análise de data mining para descobrir os 5 principais atributos compartilhados pelos clientes com o maior valor de vida útil (LTV). Conhecendo essas características-chave, os bancos podem concentrar seus esforços de marketing criando campanhas personalizadas direcionadas a clientes de alto valor de vida.

A análise de dados realizada em segmentos de clientes também pode ser usada para criar modelos de previsão mais eficientes para bancos de varejo. Quando a aprendizagem da máquina é integrada, pode usar esses modelos para criar uma experiência mais suave para o cliente, prevendo melhor o que os clientes precisam e quando.

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Machine Learning

Machine learning is gaining traction and is predicted to have a positive impact on almost all aspects of larger technology-driven organizations, with 57% of technology professionals expecting machine learning to contribute towards improved customer experience.

Benefícios da Segmentação de Clientes do Banco de Varejo

Através de uma sólida compreensão de seus segmentos de clientes, os bancos de varejo podem personalizar as experiências dos consumidores e rapidamente formar relacionamentos genuínos com clientes novos e existentes. A melhoria destes esforços leva à redução de custos e ao aumento da receita. Segue-se uma lista de benefícios comuns derivados da segmentação de clientes:

• • Baixos custos de aquisição

Por meio da segmentação de clientes, os bancos podem implantar iniciativas mais personalizadas que aumentam a probabilidade de clientes potenciais se tornarem clientes. Os bancos também podem gerar esforços especializados em segmentos que geram a maior rentabilidade. Uma forma de conseguir isso é usando um modelo similar.

• • Vendas Incrementadas

Ao conhecer os interesses, hábitos e desejos dos clientes, os bancos podem oferecer aos clientes exatamente o que eles estão procurando quando eles mais precisam, levando ao aumento da receita.

• • Previsão do valor de vida do cliente (CLV)

CLV ajuda os bancos a identificar os seus segmentos de clientes mais valiosos para que possam concentrar-se na aquisição de clientes que geram a maior receita ao longo do tempo.

• • Churn reduzido

Criar uma experiência personalizada para segmentos de clientes de varejo aumenta a satisfação do cliente, levando frequentemente a uma maior retenção de clientes e fidelidade à marca, diminuindo a taxa de churn.

• • Campanhas de Marketing Melhoradas

Usando segmentos de clientes, os bancos de varejo podem determinar a melhor maneira de atrair novos clientes, construir fidelidade à marca e promover produtos específicos. Ter uma melhor compreensão dos segmentos-alvo levará a um aumento das taxas de conversão.

A segmentação de clientes torna o marketing, o desenvolvimento de produtos e até mesmo o atendimento ao cliente mais eficaz, ajudando os bancos de varejo a obter mais informações sobre grupos específicos dentro de sua base de clientes.

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