Personalizace ve světě online bankovnicví

Personalizace ve světě online bankovnicví

Personalizace nabídek a přístupu ke klientovi obecně je trend, který se ve většině online firem silně projevuje už desítky let a stále posiluje. Začali s tím velikáni jako je Google, Amazon, Facebook či Netflix, ale postupně se obsah přizpůsobený každému uživateli na míru stává standardem ve všech oborech. Jednou z mála výjimek z tohoto pravidla je právě svět internetového a mobilního bankovnictví. Je to o to překvapivější i proto, že právě banky mají proti ostatním firmám k dispozici zdaleka nejvíc skutečně relevantních a užitečných informací o klientovi. Vzhledem k postupující digitalizaci procesů a přesunu obsluhy z poboček do online se ale ani banky tomuto trendu dlouhodobě nevyhnou. Personalizace, individuální nabídky a osobní přístup se i pro ně brzy stanou naprostou nezbytností pro udržení kroku s trhem.

Zatímco například eCommerce společnosti mohou využívat informace o minulých objednávkách nebo o chování klienta na webu, banka ví o klientovi mnohem víc. Má data o jeho chování v online kanálech, ale také detailní záznamy o všech produktech, které využívá, příchozích i odchozích platebních transakcích doma i v zahraničí, trvalých příkazech, účelech platby, fakturách, platbách kartou v obchodech i jinde, spoření i investicích. Banka má s trochou nadsázky celý klientův život, koníčky, úspěchy i nezdary jako na dlani. Jen v tom umět číst.

Banky i přesto s těmito informacemi pracují jen velmi málo. Běžným standardem je tzv. cílený marketing, tedy segmentace nabídky a péče, doplněná o next-best-offer kampaně. Proto třeba nabídku na novou hypotéku dostávají lidé, kteří si ji vzali sotva před několika měsíci, a to jen proto, že patří do daného segmentu a banka spustila na hypotéky kampaň.

Důvodů, proč banky nevyužívají celý potenciál dat, která o klientovi mají, je obvykle hned několik. Začíná to tím, že umět si z mnoha malých dílků v platebních traksacích poskládat ucelenou významnou informaci vyžaduje pokročilou analytickou zkušenost. Ne každá banka takové lidi má a pokud ano, tak obvykle mají jiné priority a úkoly. Druhá překážka bývá technická. Informace o klientovi bývají ve velkých bankách roztříštěné po mnoha systémech a chybí jeden pohled na klienta přes všechny oblasti. Data se potkávají až v datovém skladu, který to má k exekuci a využití v provozu poměrně daleko. Třetí obvyklou překážkou jsou regulace, nebo spíš obavy z nich. Lidé v bankách se do nových oblastí využití dat o klientovi často nepustí z obavy, aby třeba i nevědomky neporušili některá omezení daná legislativou a právem klienta na soukromí. Ani právníci nedají vždy jednoznačný verdikt, co je v pořádku a co už ne.

Analýza osobních a transakčních dat poskytuje bance příležitost lépe porozumět aktuálním potřebám klienta a přesněji předvídat potřeby budoucí. Využít tento vhled lze různě. Co napadne každého, jsou individualizované nabídky produktů relevantních pro tuto klientovu potřebu. Má klient na účtu často minimální zůstatek ? Banka může nabídnout kontokorent. Má naopak dlouhodobě vysoký zůstatek ? Lze nabídnout investiční produkty nebo automatický převod na spořící účet podle výše zůstatku. Navštívil v poslední době několikrát stránky s informacemi o úvěrech ? Zřejmě uvažuje o půjčce. Platí často v zahraničí ? Co nabídnout cestovní pojištění ? Utrácí často v nějakém typu obchodů nebo restaurací ? Co mu nabídnout slevu právě v nich ? Možnosti jsou neomezené. Čím přesněji se taková nabídka proaktivně trefí do aktuální potřeby, tím větší je šance, že klient produkt koupí. Bance tím i klesají náklady na tyto prodejní procesy. Nemluvě o vyšší spokojenosti klienta s tím, že banka rozumí jeho potřebám a situaci, a je mu partnerem.

Personalizace může ale jít mnohem dál než za poskytování relevantních nabídek v nejvhodnějším čase. Personalizace v bankovnictví by primárně neměla být o prodeji, ale o poskytování služby, informace a rady. Bankovní produkt si klient koupí v lepším případě několikrát do roka. Finanční poradenství je tématem každodenní interakce a lze na něm vystavět aktivní vztah s klientem. Představte si, že v jen o trochu vzdálenější budoucnosti jdete po obchodě a zaujme vás nová televize. Její fotku pošlete do svého mobilního bankovnictví. Dostanete zpátky orientační analýzu, jestli si tento nákup můžete dovolit, jak by se promítl do vašich financí, a případně i jaké má tento produkt nebo prodejce recenze,s doporučením, kde to koupit levněji. Pokud na nákup nemáte, získáte i přehled možností úvěrování nákupu. Pokud chcete, rovnou si to přes bankovnictví i vyřídíte.

Poskytování služby se od cílených kampaní významně liší v jednom důležitém detailu. Kampaň klient vnímá jako něco, co mu chcete prodat. Pokud k tomu využíváte data, která vám poskytl, může to vnímat negativně, jako jejich zneužívání. Aby k tomu nedocházelo, efektivní personalizace staví na několika zásadách.

První zásadou je užitek pro klienta. Klient musí vnímat, že to, co o něm víte, používáte v jeho prospěch a je mu to užitečné. Proto například využití pro poradenství, kdy klient získává souvislosti, rady a vhled, je vítáno mnohem pozitivněji než využití pro reklamnní bannery a newslettery. Jeden ze známých webů specializujících se na bankovnictví přirovnává vztah klienta k bance ke vztahu k zubařovi. Klient z kontaktu moc radost nemá, ale ví, že párkrát do roka je to prostě potřeba. Poradenství posouvá vztah banky a klienta víc směrem k rodinnému příteli. Klient zhruba ví, co chce, ale rád si nechá poradit a nasměrovat od někoho, kdo o tom něco ví. A ví také, že se na něj může obrátit kdykoliv.

Druhou zásadou je relevantnost. Zavedené marketingové pravidlo říká, že „Každý zákazník je jiný, ale všichni zákazníci jsou stejní.“ Znamená to, že pokud se bavíte s jednotlivými lidmi, každý je v trochu jiné situaci, má trochu jinou potřebu, trochu jiné možnosti, trochu jiné zkušenosti a preference. Pokud ale potkáte takových lidí tisíc nebo víc, zjistíte, že všechno jsou to stále stejné variace jedné obecné potřeby, a dají se popsat pravidly. Personalizace proto obvykle funguje na systému takových behaviorálních a produktových pravidel. Tato pravidla definují model chování platný pro všechny klienty, tento model ale díky odlišnému kontextu každému jednomu zákazníkovi může poskytnout jiný výsledek, nejvhodnější právě pro něj. Přesnost tohoto modelu pro jednotlivé kontexty je vlastně to nejdůležitější, co rozhoduje o relevanci nabídky pro klienta. Podobně jako u předchozího bodu zde platí, že je-li model relevantní, klient ho vnímá jako užitečný, a obráceně.

Třetí zásadou je transparentnost. Klient by měl rozumět, jak jsou jeho data použita a měl by s tím mít možnost souhlasit nebo odmítnout. Proto je velmi důležité vysvětlovat a informovat, ideálně dát i možnost volby. Velmi pozitivně jsou vnímány společnosti, které klientovi vysvětlí, jaké typy dat jak zpracovávají a co díky tomu klient získá. A dají mu možnost se rozhodnout, které z těchto služeb chce využívat a kde raději personalizaci oželí výměnou za anonymitu a pocit soukromí. Tato možnost upřednostnit pocit soukromí a moci to ovlivnit je nezanedbatelnou konkurenční výhodou proti firmám, které se takto transparentně nechovají, a významně přispívá k vyšší loajalitě klienta ke značce. Že by banka takový slib měla skutečně dodržet, je doufejme samozřejmé.

Personalizace je jednoznačným trendem, kterým se bude vývoj bankovnictví v nejbližších letech ubírat. Přirozeným způsobem navazuje na již probíhající digitalizaci a násobí její potenciál. Personalizované procesy jsou způsobem, jak významně šetřit náklady díky tomu, že prodejní procesy se i při individuálním přístupu přesunou z drahých poboček do online. Díky personalizaci totiž klient může dostat stejnou úroveň osobní péče jako na pobočce, a to z pohodlí domova.

Vhodné vyvážení datové analytiky, behaviorálních věd a respektování klientových preferencí je náročné jak technicky, tak obchodně a marketingově. Mohou s tím pomoci technologie jako pokročilá datová analýza, umělá inteligence, systémy pro vyhodnocování behaviorálních pravidel, ale stále to hlavní je člověk a jeho schopnost najít vzorce a význam. Hlavní výzva leží ve schopnosti přetvořit data do užitečných vhledů a pochopení, a schopnosti tento vhled pak v reálném čase využít.

Bankám ale jiná cesta nezbývá. Pokud se touto cestou nevydají samy, udělá to za ně konkurence a fintechové společnosti.

SOUVISEJÍCÍ ČLÁNKY

PIM, díl 6: Reálné příklady použití a jejich řešení

PIM, díl 5: A proč zrovna “chytrý” produktový katalog?

PIM, díl 4: Produktový katalog v telekomunikacích, energetice a výrobě