Повсеместное внедрение промышленных аналитических систем в банках Казахстана – всего лишь вопрос времени

Актуальный тренд, который наблюдается в банковской сфере Казахстана в последнее время – рост бюджетной аудитории вкладчиков. По данным портала ranking.kz на июнь 2015 года, совокупный портфель розничных депозитов БВУ за год увеличился на 65,4 млрд тенге и достиг 4,3 триллиона тенге.  В свете этой тенденции вопросы клиентской аналитики становятся особенно актуальными: аудитория растет, но суммы вкладов снижаются, и те банки, которые сумеют подобрать работающее целевое предложение для каждого конкретного клиента, окажутся в преимуществе. При огромных клиентских базах, которыми располагают ведущие банки Казахстана, без действенного автоматизированного аналитического инструмента ни в клиентской, ни в маркетинговой аналитике сегодня просто не обойтись.


Точно в цель

Представьте ситуацию, клиент ломает голову, как накопить на досрочный платеж и быстрее расплатиться по ипотеке, а вы предлагаете ему новый кредит. И совсем другое дело, когда тот же клиент видит предложение об интересном пополняемом депозите под выгодный процент. Что он выберет и что ему предложить? Может показаться, что задача по донесению до клиентов информации о предложениях не так сложна: каждому из миллиона или нескольких миллионов клиентов можно послать десятки сообщений, – глядишь, какое-то из них и сработает. Но насколько высока будет лояльность потребителя, которого засыпают неинтересной ему информацией? Кроме того, предложения, летящие мимо цели, – это деньги, выброшенные на ветер, а доход, получаемый в результате маркетинговых компаний, должен быть максимальным. Соответственно, система должна быть не только автоматизированная, но и оптимизированная и определять не только продукты, которые будут предлагаться клиенту, но и каналы коммуникации с учетом всевозможных ограничений (например, бюджета кампании или пропускной способности канала). За счет такой оптимизации минимизируются затраты и максимизируется вероятность отклика клиентов, а значит, и выручка.
 
Закономерно, что со стороны банков наблюдается большой интерес к системам для управления целевыми маркетинговыми кампаниями. Банки активно внедряют инструменты, которые позволяют экономить ресурсы, но при этом увеличивать маркетинговую активность за счет перевода количества в качество. Стоит отметить, что эти инструменты эффективны и в тех банках, где объем формируемых предложений и проводимых кампаний поставлен на поток, и на этапе стартапа, как это было в случае с созданным три года назад российским Лето Банком. Ключевыми элементами при автоматизации целевого маркетинга становятся системы сбора и очистки данных, анализа клиентского поведения, оптимизации и выбора наиболее эффективного сценария и, конечно, система отчетности, позволяющая судить о результатах.

Не только продвижение

Обычно ключевой задачей промышленных систем аналитического CRM видят адресное продвижение продуктов и услуг по заданному списку клиентов. На деле их возможности гораздо шире. Такие системы способны сегментировать и профилировать клиентские базы по поведенческим критериям, управлять продажами путем исходящего и входящего целевого маркетинга, вести событийный маркетинг в режиме реального времени, оптимизировать маркетинговые кампании с учетом всех ограничений. Благодаря системам аналитического CRM и клиентской аналитики становится возможным решение таких задач, как перекрестные продажи текущей клиентской базе, увеличение количества активных продуктов на одного клиента, повышение лояльности клиентов, снижение уровня оттока, повышение прибыльности продуктов банка, увеличение срока жизни активных продуктов банка и других.

Накопленный опыт

Есть немало примеров того, как это работает на практике – и не только на Западе, но и в нашей стране. Так, в «Евразийском банке» для автоматизации целевых маркетинговых кампаний активно используется SAS Campaign Management. В kaspi bank в дополнение к такой системе недавно было внедрено решение SAS Rela-Time Decision Manager (SAS RTDM), благодаря которому теперь банк может мгновенно выбирать наиболее подходящее для клиента предложение, реагируя на события-триггеры. SAS RTDM обеспечивает real-time реакцию на карточные транзакции, может выявлять сомнительные действия с картами, способна формировать особые кредитные условия для крупных транзакций, отменяет запланированные коммуникации, потерявшие актуальность (например, звонок коллектора при поступлении платежа) и многое другое.   

Интересен и российский опыт в силу схожести рыночной специфики, а также возможности быстро перенять наработки. Так, в российском подразделении ЮниКредит Банка после внедрения решения SAS Marketing Automation удалось повысить эффективность работы с клиентской информацией, автоматизировать процесс формирования отчетности, оптимизировать процессы целевого маркетинга с использованием прогнозных аналитических моделей, повысить отклик на целевые предложения и, как следствие, увеличить доходность клиентской базы. Например, при проведении карточной кампании по «спящим» клиентам отклик составил 3,7%, в то время как ранее стандартным результатом был отклик не более 1%.  

Не менее успешным был и опыт внедрения клиентской аналитики SAS в российском подразделении Ситибанка. Интеграция данных и создание комплексного решения на основе хранилища и аналитики от SAS позволили ИТ-департаменту Ситибанка сократить расходы на поддержку ИТ-инфраструктуры, а бизнес-подразделениям – получить полноценное представление о клиентах. У банка появилась возможность параллельно проводить большее число маркетинговых кампаний. При этом выросла их эффективность: растут показатели лояльности, снижается отток клиентов. За счет того, что улучшилась возможность анализировать эффективность кампаний и сравнивать варианты настроек кампании на этапе моделирования и прогнозирования, появилась возможность влиять на результативность маркетинговых активностей.  

Время - деньги

Естественно, возникает вопрос, о том, насколько долгим и затратным будет процесс внедрения системы клиентской аналитики и автоматизации целевого маркетинга. По опыту тех банков Казахстана, где такой инструментарий уже используется, можно сказать, что само по себе внедрение не требует большого времени – можно уложиться в несколько месяцев, причем окупаться системы начинают уже после запуска первых функциональных модулей, то есть через 3-4 месяца. Как показывает практика, быстрой окупаемости проектов внедрения способствует параллельное обучение сотрудников работе с новыми решениями. Это позволяет не только быстрее освоить фукнционал, но и избежать банального сопротивления персонала переходу на новые принципы работы.

Но есть и длительные процессы. В частности, становление аналитического подразделения не бывает быстрым – необходима перестройка банка на клиентоориентированные рельсы. Требуется время и на становление в банке процессов test&learn, которые для целевого маркетинга являются ключевыми. Прежде чем коммуницировать и предлагать что-то значительной части целевой аудитории, сначала нужно провести некоторое число небольших маркетинговых кампаний, посмотреть на их результат, провести тестирование на фокус-группах и т.д.

Учитывая эволюцию информационных решений и все более активное внедрение технологий клиентской аналитики, через пару лет банки Казахстана будут в ситуации, схожей с той, что наблюдается в Европе или России: наличие интегрированной системы клиентской аналитики и целевого маркетинга постепенно станет нормой. И кто-то будет в авангарде этого движения, а кому-то придется догонять своих коллег.

Авторы:
Андрей Суставов, менеджер SAS по работе с финансовыми компаниями в Казахстане
Сергей Исаев, руководитель практики клиентской аналитики и CRM компании SAS Россия/СНГ