Совмещение удалённого обслуживания и функционирования розничных отделений банков

Клиенты, с нетерпением дожидающиеся выплаты зарплаты, чтобы «до донышка» снять наличку в банкомате не станут целевыми в мобильном банкинге. Работяги, системно выстраивающиеся у устройств самообслуживания, чтобы проверить баланс и убедиться, что банк за ночь не присвоил средства, не станут этого делать через интернет: чек не получить и деньги не достать.

Граждане с излишками денежной массы, которые не любят толкаться в очередях, платить за парковку у банка, с радостью переместятся в каналы удалённого обслуживания и станут радостно избегать посещений офисов. Гаджетная молодёжь отчаянно ринется в мобильные приложения и счастливо там останется, если признает интерфейсы «годными».

Расскажу об успешном случае принудительной миграции клиентов в дистанционный банкинг. Небольшой китайский банк с базой в 16 миллионов физических лиц попросил провести пилот и математически обосновать будущие варианты разделения офлайн и онлайн обслуживания.

Согласовали цель проекта: увеличить количество Клиентов, которые будут активно использовать МБ (мобильный банкинг) для увеличения количества и объёма транзакций, проводимых в виртуальном банке, путём таргетированной коммуникации наиболее «откликабельному» сегменту Клиентов, определённому на основе кластерного анализа.

Согласовали задачи:

• произвести кластеризацию Клиентов;
• выделить перспективные сегменты Клиентов;
• произвести выборку «спящих» Клиентов, аналогичных перспективным сегментам;
• рассчитать стоимость возможных коммуникаций с Клиентом (План расходов);
• определить наиболее оптимальные каналы для коммуникации;
• предсказать уровень подключения;
• произвести коммуникацию;
• оценить точность прогноза.

Методом разделения клиентов на устойчивые группы с предсказуемым поведением я выбрал кластеризацию и провёл эксперимент на 10% клиентской базы. Учётом влияющих показателей выделил для перевода на мобильный банкинг три перспективных кластера суммарным размером в 64% для последующей разработки целевой модели коммуникации:

• платёжник- клиенты группы совершают многочисленные переводы
• целеустремлённый- накопители средств на депозиты
• солидный- крупные операции высокообразованной популяции.

Таблица 1. Результаты кластеризации, бальной оценки и приоритетности миграции клиентских групп в ДБО

Два кластера были признаны мною нецелесообразными к переводу на удалённое обслуживание:

• зарплатник- клиенты с наибольшей долей снятия наличных при поступлении
• консервативный- наиболее пассивный способ и низкая частота проведения операций в банке.

Учитывая предстоящие объёмы и стоимость коммуникации, решил остановиться на рассылке сообщений, к счастью у подавляющего числа клиентов оказались аккуратно заполнены адреса электронной почты и номера мобильных телефонов. Учитывая, что из личной почты легко перейти по ссылке в мобильный банкинг, сформировал персонифицированные письма из шаблонных блоков:

• N – переходите на новый функционал
• А – активизируйтесь
• T – спасибо за активность

учитывая категорию Клиентов:

• по доступному функционалу (старый-новый);
• по активности (пассивный, активный, гиперактивный).

Модульное письмо строилось следующим образом:

Опрос в письме на базе уникальных кодов позволил собрать статистику и провести анализ отношения клиентов к предложенной коммуникации. Годичное тестирование модели показало, что удаётся избежать каннибализма между офлайн-отделениями и онлайн-каналами. Закрытие отделений не потребовалось, так как на ДБО переводились только те операции, которые там действительно дешевле, и наоборот.

Дополнительным бонусом стал поведенческий анализ:

1. Уровень активности пользования сервисом взаимозависим с наличием у клиента банковской карты.
2. Высокий уровень login в кластерах позволяет разрабатывать МБ в качестве перспективного канала коммутации с клиентом, продвижения новых продуктов, проведении опросов.
3. Пользователи ориентированы больше на контроль за своими продуктами, чем на управление ими.
4. По количеству операций превалируют платежи из банка, но их суммарный объем невелик (оплата мобильной связи, коммунальные платежи). Рекомендуется фиксированная комиссия за операцию.
5. Основные деньги оперируются внутри банка (оплата кредитов, средства на депозиты). Рассмотреть возможность продвижения МБ как канала погашения кредитов, альтернативы отделению.
6. Из банка основной поток суммы денег идёт в виде пользовательского платежа. Рекомендуется устанавливать комиссию от суммы операции.
7. Существенный интерес пользователей с средствами в виде электронных денег. Рассмотреть возможность интеграции МБ с управлением электронных кошельков. Кредиты/депозиты в электронной валюте. Виртуализация бизнеса.
8. Рекомендуется провести фокус-группы в кластерах для выявления ожиданий пользователей от МБ.
9. В целевых кластерах МБ предпочитают пользоваться мужчины и, в общем, их доля составляет 62,9%. Соответственно женщин 37,1%. Предусмотреть в рекламных носителях.
10. Возраст пользователей целевых кластеров находится в пределе от 20 до 60 лет.

• средний возраст– 33,2 года
• медианный возраст– 31 год
• мода (наиболее часто встречающийся возраст)– 27 лет.

1. Можно отметить взаимную корреляцию между высшим образованием пользователя и отсутствия регистрации брака.
2. В разрезе классов карт наблюдается следующее распределение:

• Instant- 36,4%
• Electron (Maestro)- 39,8%
• Classic (Master)- 18,1%
• Gold (Gold)- 5,2%
• Platinum (Platinum)- 0,3%
• Infinite- 0,00004%

Легко решать подобные задачи в родной стране, на своей территории, понимая культуру, и совсем другое дело разделять клиентов между дистанционными каналами и банковскими отделениями «вслепую». Лучшей наградой служили удивленные возгласы – «как точно Вы угадали». Не угадывал, а рассчитывал, чего и Вам желаю.