Segmentarea clienților din retail banking

Obținerea și acționarea asupra datelor despre clienți prin prisma segmentării poate avea un impact masiv asupra marketingului și vânzărilor, eforturilor de retenție, serviciilor pentru clienți și multe altele.

Analizarea cu atenție a unui volum atât de mare de date despre clienți poate fi descurajantă. Utilizând instrumente și software precum WE Analyze, băncile de retail pot capta cu ușurință date precum obiceiurile de cheltuieli, frecvența și capacitatea, iar apoi pot folosi aceste informații pentru a identifica cel mai potrivit moment pentru a face o ofertă de împrumut. La rândul său, această acțiune țintită îmbunătățește probabilitatea ca băncile de retail să obțină venituri sporite prin intermediul împrumuturilor acordate clienților.

Abordarea de segmentare a clienților unei bănci poate varia foarte mult și trebuie să se bazeze pe modelul de afaceri și pe prioritățile organizației. Segmentele pot fi cantitative, cum ar fi în funcție de vârstă și sex, sau pot fi calitative, cum ar fi separarea în funcție de valori și interese.

Valoarea maximă este obținută atunci când băncile îmbină ambele tipuri de date pentru a înțelege mai bine dorințele și nevoile segmentelor de clienți, ceea ce le permite să ofere produsul sau serviciul potrivit la momentul potrivit.

Sursa

Tipuri comune de segmentare a clienților din retail banking

Există numeroase modalități de segmentare a clienților. În mod tradițional, segmentele sunt demografice, geografice sau bazate pe produse. Și, așa cum ilustrează acest exemplu de plan de marketing, cu ajutorul informațiilor demografice și geografice de bază, o bancă de retail își poate adapta eforturile de marketing astfel încât acestea să fie personalizate pentru a răspunde cererii consumatorilor.

Iată câteva dintre cele mai tradiționale categorii de segmentare pe care băncile de retail le pot lua în considerare:

• Locație: Eforturi de marketing orientate către anumite zone geografice.
• Sex: Benefic atunci când se promovează online produse specifice bărbaților și femeilor.
• Vârsta: Îmbunătățirea predicțiilor bazate pe vârstă despre clienți. De exemplu, milenialii sunt mai receptivi la strategiile de marketing digital, majoritatea având un cont de e-mail dedicat conținutului promoțional și peste 95% dintre ei abonându-se la listele de e-mail după ce au „apreciat” pagina de Facebook a unei companii, în timp ce baby boomerii tind să fie mai stabili din punct de vedere financiar și să aibă o loialitate mai mare față de marcă.
• Nivelurile de venituri: Publicitatea anumitor produse către clienți în funcție de nivelul veniturilor. Băncile pot crea segmente bazate pe un model de bogăție, în care segmentele sunt clasificate pe baza unor trăsături și caracteristici demografice similare și oferă o perspectivă asupra cheltuielilor potențiale pentru acești consumatori.

Modelurile de avere sunt utile deoarece convertesc anumite atribute calitative în scoruri cantitative. Modelarea averii permite băncilor să știe unde să își concentreze eforturile de achiziție și de marketing pentru a viza clienții care produc cel mai mare randament al investiției.

După ce aceste informații sunt colectate, băncile rafinează aceste segmente prin analiza obiceiurilor de cheltuieli și a capacității clienților lor de a crește veniturile, știind ce produs sau serviciu ar trebui oferit și când. În ultimii ani, s-a pus un accent mai mare pe segmentele care încorporează comportamentul de cheltuieli sau interesele clienților, adesea devenind destul de granular cu variabilele, deoarece există mulți factori care influențează disponibilitatea unui client de a cheltui.

Sursa

Eșantioane de segmente bancare cu amănuntul

După ce o bancă este capabilă să clasifice și să înțeleagă clientul cu care lucrează, aceasta poate folosi un software pentru a învăța cum să îl asiste cel mai bine. Iată trei exemple de segmente de retail banking și modul în care acestea ar putea fi abordate pentru servicii relevante și marketing:

• • O familie care locuiește în suburbii, cu doi copii sub șase ani, într-o casă cu o suprafață mai mică de 1.200 de metri pătrați, care are o avere netă de peste 500.000 de dolari. Acest segment ar putea fi atractiv pentru candidații care caută credite imobiliare pentru a se muta într-o casă mai mare.
  • Un client existent care are doar un credit auto de 30.000 de dolari la banca dvs. Acest segment poate fi abordat pentru servicii bancare pentru afaceri, linie de credit sau împrumut/leasing de echipamente.
  • Un client existent care are mai puțin de 50.000 de dolari în conturile dumneavoastră, dar care a fost, de asemenea, semnalat ca investitor acreditat. Acest segment ar putea fi deschis la serviciile dvs. de private banking sau de gestionare a averii.
  • Un client existent care are o avere netă de peste 500.000 de dolari și un copil, în vârstă de 17 ani, care are un card de debit la banca dvs. Acest segment poate fi exploatat pentru a arăta cum să își ajute copilul să își construiască un credit folosind un card de credit garantat. Acesta funcționează la fel ca un card de debit (pe care părinții lor ar putea fi dispuși să îl finanțeze), dar istoricul de utilizare și de rambursare este raportat la agențiile de credit pentru a ajuta la construirea unui istoric de credit.

Pentru băncile care doresc să profite la maximum de segmentarea lor, știind cum să utilizeze informațiile privind averea și stilul de viață pentru a viza publicul potrivit cu serviciile corecte este esențial pentru a păstra clienții și pentru a le prezice nevoile.

Cum se utilizează analiza datelor în segmentarea clienților din sectorul bancar de retail

După ce băncile de retail încep să colecteze și să selecteze date cheie din baza lor de utilizatori, analiza poate fi utilizată pentru a transforma datele clienților în informații utile pentru fiecare dintre segmentele de consumatori. După cum s-a afirmat anterior, analizele de date sunt utilizate cel mai frecvent în segmentarea clienților din retail banking pentru a identifica trăsăturile sau caracteristicile comune ale clienților pentru a personaliza ofertele de servicii sau produse.

Software-ul de marketing ajută companiile să completeze lacunele din baza de date a clienților lor prin utilizarea îmbogățirii datelor, a curățării datelor, a livrării securizate și a actualizărilor în timp real pentru a menține datele de înaltă calitate. Automatizarea oferă o eficiență sporită în comparație cu resursele pierdute atunci când sunt cheltuite manual pentru menținerea și actualizarea bazelor de date, permițând alocarea mai mult timp pentru construirea unor relații mai puternice cu fiecare segment de clienți.

Banking Customer Buyer Persona

Un buyer persona precis al clienților din sectorul bancar poate determina mult mai mult angajament din partea clienților și vânzări mai rapide. Acesta este condus de date. Aici este locul în care efectuarea unui screening al averii poate accelera cu adevărat eforturile dvs. de marketing.

Screeningul averii prin WE Screen utilizează scoruri și evaluări patentate ale averii și le îmbină cu datele actuale ale clienților, permițând companiilor să știe mai multe despre interesele, afilierile politice, averea netă și capacitatea de a cheltui a consumatorilor. Aceste informații pot fi aplicate segmentelor pentru a crea o varietate de inițiative, cum ar fi reducerea ratelor de dezabonare, îmbunătățirea satisfacției și multe altele.

Cu WE Screen, băncile pot aduna analize privind clienții din segmentul lor de stil de viață folosind scoruri de afinitate aplicate la datele lor.

Utilizând un model de asemănare

Utilizând segmentarea și scorurile de afinitate, băncile pot clasifica consumatorii în funcție de variabile precum averea netă sau numerarul pe care îl au la îndemână pentru a identifica cele mai valoroase (și cele mai puțin valoroase) segmente de clienți, permițându-le să concentreze eforturile speciale de marketing direct către consumatorii lor de top.

Crearea unui model de asemănare pentru acești clienți duce mai departe această aplicație a analizei datelor, permițând băncilor să țintească segmentele de potențiali clienți despre care știu că vor aduce un profit mai mare. Modelarea look-alike permite băncilor să adune și să identifice trăsăturile comune ale unui anumit segment de clienți și să găsească noi prospecți care corespund acelorași criterii.

Băncile pot folosi aceste informații pentru a crea mesaje personalizate pentru potențialii clienți care rezonează cu ei încă de la prima interacțiune, pe baza segmentului (segmentelor) în care se încadrează. Acest lucru crește adesea conversiile și construiește relații mai puternice cu consumatorii.

Băncile de retail pot folosi alte informații de bază despre consumatori pentru a identifica mai rapid tendințele în rândul segmentelor de clienți și pentru a le folosi pentru a personaliza și mai mult interacțiunile. Unele dintre aceste puncte de date includ:

• Sursa achiziției: Notarea locului în care a fost achiziționat un nou consumator. Acest lucru ajută la urmărirea provenienței noilor clienți, permițând băncilor să valorifice aceste canale.

• Cheltuieli inițiale: Băncile pot identifica prima achiziție pe care o face un nou consumator, ajutându-le să facă predicții mai bune cu privire la nevoile și achizițiile viitoare ale clienților.

• Utilizarea dispozitivelor: Acest lucru permite băncilor să înțeleagă ce dispozitive folosesc clienții pentru diverse servicii, clarificând ce acțiuni pot optimiza aceste interacțiuni și angajamente.

Pentru că există atât de multe date despre clienți care pot fi analizate, extragerea de date devine din ce în ce mai populară pentru instituțiile financiare mai mari. Băncile folosesc mineritul de date pentru a aplica analize extinse la datele curente și pentru a detecta tendințe care altfel nu s-ar putea evidenția.

De exemplu, o bancă poate folosi analizele de data mining pentru a descoperi primele 5 atribute împărtășite de clienții cu cea mai mare valoare pe viață (LTV). Cunoscând aceste caracteristici cheie, băncile își pot concentra eforturile de marketing prin crearea de campanii personalizate care să vizeze clienții cu valoare ridicată.

Analizele de date efectuate pe segmente de clienți pot fi, de asemenea, utilizate pentru a crea modele predictive mai eficiente pentru băncile de retail. Atunci când învățarea automată este integrată, aceasta poate folosi aceste modele pentru a crea o experiență mai plăcută pentru clienți, prevăzând mai bine ce au nevoie clienții și când.

Sursa

Învățare mecanică

Învățarea mecanică câștigă teren și se preconizează că va avea un impact pozitiv asupra aproape tuturor aspectelor organizațiilor mai mari bazate pe tehnologie, 57% dintre profesioniștii din domeniul tehnologiei așteptându-se ca învățarea mecanică să contribuie la îmbunătățirea experienței clienților.

Beneficii ale segmentării clienților din retail banking

Prin intermediul unei înțelegeri solide a segmentelor de clienți, băncile de retail pot personaliza experiențele consumatorilor și pot forma rapid relații autentice cu clienții noi și existenți. Îmbunătățirea acestor eforturi duce la reducerea costurilor și la creșterea veniturilor. Urmează o listă de beneficii comune derivate din segmentarea clienților:

• • Costuri de achiziție mai mici

Prin segmentarea clienților, băncile pot desfășura inițiative mai personalizate care cresc probabilitatea ca potențialii clienți să devină clienți. De asemenea, băncile pot genera eforturi specializate către segmentele care generează cea mai mare profitabilitate. O modalitate prin care se poate realiza acest lucru este utilizarea unui model de asemănare.

• • Vânzări sporite

Cunoscând interesele, obiceiurile și dorințele clienților, băncile pot oferi clienților exact ceea ce aceștia caută atunci când au cea mai mare nevoie, ceea ce duce la creșterea veniturilor.

• • Predicția valorii pe durata de viață a clientului (CLV)

CLV ajută băncile să își identifice cele mai valoroase segmente de clienți, astfel încât să se poată concentra pe achiziția de clienți care generează cele mai multe venituri în timp.

• • Diminuarea ratei de dezabonare

Crearea unei experiențe personalizate pentru segmentele de clienți de retail crește satisfacția clienților, ceea ce duce adesea la creșterea retenției clienților și a loialității față de marcă, scăzând rata de dezabonare.

• • Campaniile de marketing îmbunătățite

Utilizând segmentele de clienți, băncile de retail pot determina cea mai bună modalitate de a atrage noi clienți, de a construi loialitatea față de marcă și de a promova produse specifice. O mai bună înțelegere a segmentelor țintă va duce la creșterea ratelor de conversie.

Segmentarea clienților face ca marketingul, dezvoltarea de produse și chiar serviciile pentru clienți să fie mai eficiente, ajutând băncile de retail să obțină o mai bună înțelegere a grupărilor specifice din cadrul bazei lor de clienți.

Pentru a începe să vă segmentați lista de clienți, vizitați WealthEngine astăzi pentru a vedea toate instrumentele puternice pe care platforma noastră le oferă pentru a ajuta organizațiile să transforme datele în acțiuni.