Maksymalizacja wartości klienta i redukcja ryzyka w branży finansowej

ANALIZA DANYCH W INSTYTUCJACH FINANSOWYCH
Maksymalizacja wartości klienta
i redukcja ryzyka w branży
finansowej
Fuzje, globalizacja, intensywna rywalizacja i nowe rozwiązania prawne zmieniają
horyzont działania firm z obszaru finansów. Wiodące przedsiębiorstwa z powodzeniem radzą sobie z tymi przemianami, wykorzystując analizy predykcyjne i skupiając swoje działania na najważniejszych zasobach: klientach.
Analizy predykcyjne pomagają instytucjom finansowym maksymalizować wartość
klienta i minimalizować ryzyko, przekształcając posiadane dane w praktyczną
wiedzę o klientach. Pozwalają one wykorzystywać wielokanałowy charakter działań w obszarze usług finansowych i spożytkować siłę posiadanych danych w punkcie interakcji z klientem. Organizacje analizują dane pochodzące z różnych
kanałów kontaktu – transakcje bankomatowe, dane webowe, nawet dane tekstowe,
takie jak notatki z call center i z powodzeniem wykorzystują rezultaty analiz
w czasie rzeczywistym. Pozwala to firmom na przejście od zarządzania portfelem
produktów do zarządzania klientami. Koncentrują się na potrzebach finansowych
poszczególnych segmentów, równoważąc możliwości i ryzyko.
Instytucje finansowe używają analiz predykcyjnych SPSS do:
Segmentacji klientów – poprzez tworzenie bardziej precyzyjnych segmentów;
Pozyskiwania klientów – dzięki efektywnemu kosztowo pozyskiwaniu nowych
klientów;
Rozwoju posiadanych relacji z klientami – poprzez stosowanie sprzedaży
krzyżowej w czasie rzeczywistym;
Utrzymywania klientów – poprzez podtrzymywanie lojalności posiadanych
klientów;
Zarządzania ryzykiem – minimalizując ryzyko w codziennych interakcjach
z klientem.
tworzenie bardziej precyzyjnych segmentów
Efektywna segmentacja jest kluczowa dla finansów. Wiele firm zauważa, że
najbardziej wartościowe segmenty klientów mają przeważający udział w całym
dochodzie firmy, podczas gdy inne stanowią tylko niewielki ułamek dochodów lub
generują stratę. Zautomatyzowana segmentacja klientów w oparciu o rozwiązania
SPSS pomaga firmom branży finansowej, takim jak Wachowia (jeden z największych banków w USA), czy BRE Bank S.A. różnicować wartość ich klientów przy
użyciu zarówno danych, jak i wiedzy biznesowej. Zrozumienie wartości poszczególnych segmentów jest bowiem pierwszym krokiem przy tworzeniu każdej strategii
pozyskiwania wartościowych klientów, rozwoju relacji i dłuższego utrzymywania
klientów.
Wachowia (dawniej First Union), jeden z największych banków USA wraz z konsultantami Market Advantage, używa analiz predykcyjnych SPSS do identyfikowania
nowych segmentów klientów. Segmenty te zapewniają konsultantom Wachowii
wiedzę niezbędną do wprowadzania zmian w ofercie – do jednoczesnego powiększania wartości klienta i zmniejszania kosztów.
1
Korzystając z oferowanych przez specjalistów z SPSS rozwiązań, BRE Bank S.A.
zidentyfikował potrzeby swoich klientów. Pozwoliło to na modyfikację, a także stałe
aktualizowanie oferty produktowej pod kątem potrzeb klientów. W najbliższej przyszłości działania marketingowe banku będą koncentrować się na klientach aktualnie
przynoszących wartość oraz na klientach o wysokiej potencjalnej wartości.
efektywne kosztowo pozyskiwanie nowych
klientów
Kampanie pozwalające na skuteczne pozyskiwanie klientów zależą od precyzyjnych,
dobrze stargetowanych i rozłożonych w czasie ofert, kierowanych do potencjalnych
klientów przy niskich kosztach. Aby kontrolować chaos panujący na niezwykle
konkurencyjnym rynku usług finansowych, instytucje finansowe wdrażają rozwiązania analityczne do procesu pozyskiwania klientów, pozwalające im na kierowanie
właściwych produktów finansowych do odpowiednich osób.
Rozwiązania SPSS w tym zakresie pozwalają firmom, takim jak Standard Life,
na koncentrowanie ofert marketingowych na odbiorcach najlepiej rokujących jako
potencjalni wartościowi klienci. Organizacje redukują koszty marketingowe, przewidując, które programy marketingowe zaowocują najlepszym zwrotem.
Standard Life, jeden ze światowych liderów rynku finansowego, wykorzystał analizy
predykcyjne SPSS do zdobywania klientów na nowy produkt. Rezultatem tego są
przychody rzędu 47 milionów dolarów.
stosowanie sprzedaży krzyżowej w czasie
rzeczywistym
Możliwości stosownia cross–sellingu i up–sellingu pojawiają się w różnych kanałach
kontaktu. Wiodące firmy korzystają z tych możliwości w różnych punktach interakcji
z klientem, od biur i przedstawicielstw, po call center.
Analizy predykcyjne w czasie rzeczywistym pozwalają klientom SPSS, takim jak
Spaarbeleg na rozwój dochodowych relacji z klientami poprzez cross-selling
i up-selling. Firmy takie rozumieją rosnącą wartość interakcji z klientami i dostępnej
w odpowiednim miejscu i czasie wiedzy, która oferta przynosi najwyższe obustronne korzyści klientowi i firmie.
Spaarbeleg, członek AEGON Group, potrzebował łatwej identyfikacji nowych
możliwości sprzedaży w call center. Chciał też, aby ta informacja dostępna była
dla obsługi call center w czasie rzeczywistym. Analizy predykcyjne wdrożone
z SPSS zmieniły call center firmy z „centrum kosztów” na „centrum dochodów”
– generując rocznie dodatkowo 30 milionów dolarów przy minimalnym wzroście
średniego czasu rozmowy.
2
dłuższe utrzymywanie klientów
Strata klienta to duży problem, szczególnie w branży finansowej. W sektorze bankowym przeciętnie 10–20% klientów przechodzi rocznie do konkurencji, a koszty
pozyskania nowych to od 200 do nawet 3500 dolarów na jednym kliencie. Sprawia
to, że utrzymywanie zadowolonych klientów staje się problemem zasadniczym.
Analizy predykcyjne SPSS pomogły takim firmom, jak Banco Esprito Santo, utrzymywać klientów dłużej. Klienci skłonni odejść do konkurencji są identyfikowani, co daje
możliwość stworzenia akcji promocyjnych, które zapewnią ich lojalność.
Banco Esprito Santo walczy z kurczeniem się bazy klientów poprzez identyfikację
kluczowych cech klientów skłonnych do odejścia i koncentrowaniu działań na najbardziej wartościowych z nich. Bank zredukował w ten sposób liczbę rezygnacji
o 15 do 20 % i zwiększył dochodowość o 10 do 20 % .
minimalizacja ryzyka w codziennych
interakcjach z klientem
Branża finansowa jest w szczególny sposób narażona na ryzyko finansowe
i prawne, wynikające z nadużycia, czy ryzyka kredytowego. Według Datamonitor,
branża finansowa wydaje tylko w Europie na analizy powodowane potrzebą walki
z nadużyciami, praniem pieniędzy i realizacją postanowień Nowej Umowy Kapitałowej około 4,6 miliardów dolarów.
Rozwiązania SPSS w zakresie zarządzania ryzykiem pomagają firmom z branży
finansowej zwiększać efektywność, poprzez minimalizowanie nadużyć, złych
kredytów, zjawiska prania pieniędzy. W przeciwieństwie do innych tego typu systemów, bazujących na statycznych regułach biznesowych, SPSS zapewnia otwarte,
elastyczne środowisko oparte na renomowanym systemie analitycznym.
Analizy predykcyjne umożliwiające zarządzanie ryzykiem pomagają firmom
z branży finansowej:
identyfikować i przeciwdziałać nadużyciom – od wykrywania wniosków kredytowych składanych w celu wyłudzenia kredytu, do wykrywania transakcji dokonywanych kartami kredytowymi kwalifikującymi się jako nadużycie;
przeciwdziałać praniu pieniędzy i identyfikować podejrzane wzorce zachowań;
oceniać ryzyko związane z udzielaniem kredytów;
wdrażać założenia Nowej Umowy Kapitałowej w obszarze kredytów i ryzyka
operacyjnego.
Lloyds TSB, jedna z kluczowych firm finansowych w Wielkiej Brytanii, wykorzystuje analizy predykcyjne SPSS do proaktywnej identyfikacji nadużyć w obszarze
kart płatniczych. Dzięki integracji SPSS z istniejącym systemem identyfikacji nadużyć Lloyds zwiększył stopę wykrywalności nadużyć, co zaaowcowało rocznymi
oszczędnościami wielkości 3,5 milionów dolarów.
3
Działalność w obszarze prania brudnych pieniędzy jest o tyle skomplikowana,
że często ukrywa się pod siatką złożonych powiązań, które można wykryć dopiero
poprzez bardzo dogłębną analizę transakcji realizowanych w różnych systemach
finansowo-bankowych. Dlatego razem ze specjalistami z SPSS Polska i ComArch S.A.
Departament Informacji Finansowej Ministerstwa Finansów zbudował system analityczny, wspierający poszukiwanie w bazie zgłaszanych przez instytucje obowiązane transakcji ponad-progowych, przypadków mogących mieć związek z praniem
pieniędzy. Wynikiem analiz jest lista rankingowa grup transakcji ocenionych pod
kątem potencjalnej możliwości ich wykorzystywania w celu prania pieniędzy.
Dzięki temu analitycy do dalszych analiz otrzymują, jako punkt wyjścia, dane
o transakcjach najlepiej pasujących do wzorców zachowań typowych dla transakcji
podejrzanych.
SPSS Polska
ul. Racławicka 5 8
3 0 – 0 1 7 Kraków
tel./faks 0 1 2 .6 3 6 .0 7 .9 1
tel./faks 0 1 2 .6 3 6 .4 5 .3 5
tel./faks 0 1 2 .6 3 6 .9 6 .8 0
e – mail: info @ spss.pl
www.spss.pl
www.analizadanych.pl
www.webmining.pl