Analytický software zkoumá informace o klientech, předvídá, jak se budou klienti chovat v budoucnu a hledá pro ně vhodné produkty. Bance pomáhá vytvářet efektivnější marketingové kampaně a udržovat dobré vztahy se zákazníky.
Volný trh, na kterém se dá s minimálním úsilím prodat téměř vše, je snem mnoha obchodníků a marketérů. V současném světě, kdy je velmi silná konkurence, se však trhy zaplňují mimořádně rychle. Vidina velkého úspěchu se může snadno změnit v noční můru. Svědky rychlého naplňování a zrání trhů, jsou v posledních letech na Slovensku i banky. Zatímco kdysi měl poměrně vysokou odezvu direct mail směrovaný na skupinu klientů vybranou podle několika kritérií, dnes již základní segmentační proměnné nestačí. Potencionální kandidáty je třeba vybírat sofistikovaněji, zvlášť když někteří zákazníci, zahlceni reklamou, si nepřejí dostávat nabídky, které je nezajímají. To často ovlivňuje i jejich vnímání kvality bankovních služeb.
Mnoho dat, nedostatek znalostí
Slovenská sporiteľňa jako lídr slovenského bankovního trhu při obrovském množství dat nedokázala dostatečně rychle a jednoduše získat potřebné informace. Například vybrat nejvhodnější cílovou skupinu pro kampaň nebo předvídat chování určité skupiny klientů. V současnosti mají tyto informace však stále větší význam, a tak klientsky orientovaný přístup preferují banky více než kdykoli v minulosti. „Snažíme se hledat vhodné produkty pro klienty, ne klienty pro produkty,“ vysvětluje Pavol Čelko, vedoucí řízení cílových skupin ve Slovenské sporitelně. K tomu už nestačí tabulkový editor a databázový program, ale specializovaný software.
K analýze informací o klientech, k predikci chování klientů a k přiřazování nejvhodnějších produktů se Slovenská sporiteľňa rozhodla použít řešení od společnosti SAS. Aby banka maximalizovala přínosy analytického softwaru, musela nejprve dostat data do takové podoby, aby s nimi bylo možné co nejefektivněji pracovat. Slovenská sporiteľňa připravovala ve spolupráci se SAS tzv. data mart několik měsíců. Banka v něm má uloženo o každém klientovi tisíce atributů.
Výzva:
Slovenská sporiteľňa má k dispozici velké množství dat, na jejichž základě chce získat co nejvíce informací o chování klientů. Slovenský bankovní trh dozrává a banka potřebuje oslovovat své klienty co nejefektivněji.
Rychlá tvorba modelů
Kvalitní data mart výrazně urychluje přípravu podkladů pro jednotlivé kampaně. „Zatímco dříve jsme přípravě dat před kampaní věnovali dva týdny, dnes nám to trvá pouze několik hodin,“ říká Pavol Čelko.
Banka dnes díky kvalitně připraveným datům dokáže mnohem jednodušeji než v minulosti definovat modely, které analyzují klientské chování a vytváří typický profil zákazníka pro konkrétní produkty. V průběhu jednoho až dvou týdnů umí také vytvořit modely na křížový prodej spotřebitelských úvěrů, kreditních karet a hypoték nebo tzv. retenční modely pro výpočet pravděpodobnosti, s jakou klient odejde ke konkurenci.
Přístup, pro který se Slovenská sporiteľňa rozhodla, jí umožňuje bez dodatečných investic vytvořit libovolné množství modelů. Protože jejich počet se může časem počítat na desítky a výroba jednoho modelu na zakázku od externí konzultační firmy stojí tisíce eur, přínos vlastního softwaru se projeví hlavně z dlouhodobého hlediska.
Způsob, jakým banka analyzovala data v minulosti a jak to dělá dnes, je nesrovnatelný. Pavol Čelko po roce používání nového řešení hodnotí, že v minulosti musela banka investovat do kampaně více, pokud chtěla dosáhnout stejné úspěšnosti. Přímá úspora nákladů není však jedinou výhodou, kterou řešení SAS přineslo. Strategií banky je co nejlépe uspokojit požadavky svých klientů a zvyšovat jejich loajalitu, aby neměli důvod měnit banku. Analytický software pomáhá nabídnout zákazníkům možnosti, které lépe odpovídají jejich potřebám. „Za analýzou netřeba vidět pouze nový byznys. Vážíme si všech klientů. Naše banka má na Slovensku nejvíce klientů, a proto si nechceme zahrávat s jejich spokojeností a loajalitou nabídkami, které neodpovídají klientovým možnostem a potřebám, “ dodává P. Čelko.
Rozhodnutí na základě kvalitnějších podkladů
Rozhodnutí o tom, kam budou jednotlivé segmenty klientů směřovat a jaké kampaně by mohly být vhodné pro jednotlivé produktové skupiny, se dají činit s řešením SAS jednodušeji. „Pokud umím v určité skupině klientů předpovědět, že úspěšnost kampaně bude sedmiprocentní, dokáži odhadnout, kolik budou stát náklady na oslovení i jaký zisk to přinese,“ vysvětluje P. Čelko.
Pravděpodobnost koupě však není jistota. Software je významným pomocníkem, ale uzavření obchodu závisí zejména na komunikaci a přístupu lidí při prodeji. Celkový úspěch řešení proto ve velké míře závisí i na tom, jak zaměstnanci banky dokáží s novými nástroji pracovat. Pokud prodejci, produktoví manažeři i top management správně porozumí možnostem softwaru, investice do řešení se vrátí rychleji. Aby byl přínos co nejvyšší, Slovenská spořitelna zvažuje v budoucnu implementovat i systém pro automatizaci kampaní.
