Szybka decyzja o przyznaniu kredytu, pomoc w planowaniu wydatków, indywidualne promocje i zni?ki oferowane w czasie wizyty w galerii handlowej czy kinie – tak? mikro-personalizacj? oferty produktowej dla klientów banków zapewnia analityka behawioralna, wykorzystuj?ca big data i sztuczn? inteligencj?. ITMAGINATION zrealizowa? w?a?nie na polskim rynku jeden z takich projektów wykorzystuj?cych analityk? danych do indywidualizowania us?ug finansowych. Rozwi?zanie opracowane na rzecz klienta firmy zwi?ksza skuteczno?? akcji kredytowej i dzia?a? marketingowych, a konsumentom zapewni lepsz? obs?ug?.
Aby skutecznie walczy? o lojalno?? klientów, banki dzi? musz? rozumie?, kiedy i jak klienci korzystaj? ze swoich pieni?dzy oraz co kieruje ich decyzjami. Sami klienci spodziewaj? si? po bankach ju? nie tylko wygodnych systemów bankowo?ci elektronicznej, szybkich p?atno?ci w aplikacji mobilnej, mo?liwo?ci za?atwienia 100 proc. czynno?ci w banku online, czy uprzejmej obs?ugi w oddziale, ale te? o wiele bardziej zaawansowanych us?ug.
Jak pokazuj? dane McKinsey, wspó?czesny konsument od swojego banku oczekuje na przyk?ad rekomendacji produktów dopasowanych do potrzeb w sposób, jaki jemu samemu nie przyszed?by do g?owy (np. produkty komplementarne do wcze?niej kupowanych). Zale?y mu te? na informacji o mo?liwo?ci okazyjnego zakupu „tu i teraz” (np. promocja na kwiaty w dzie? rocznicy ?lubu), przypominaniu o sprawach, które mo?na ?atwo przeoczy? (np. informacja, ?e pojawi?a si? nowa linia wcze?niej u?ywanych perfum) czy personalizacji ??cz?cej do?wiadczenia online i offline (np. oferta butów do biegania dla osoby, która niedawno bieg?a w maratonie).
Z perspektywy technologicznej oznacza to konieczno?? analizowania w czasie rzeczywistym ogromnych ilo?ci danych o klientach, pochodz?cych z ró?nych ?róde? i wykorzystania inteligentnych algorytmów do tworzenia prognoz zachowa? i rekomendacji NBA (next best action) i NBO (next best offer). Takie mo?liwo?ci daje bankom umiej?tne wykorzystanie analityki behawioralnej opartej o big data i sztuczn? inteligencj? (AI).
Celem projektu by?o zapoznanie si? z ka?dym z klientów banku, ich aktywno?ci? w sferze finansów osobistych, potrzebami i preferencjami oraz usprawnienie wspó?pracy w obszarze ?wiadczonych przez bank us?ug. Dzi?ki projektowi zrealizowanemu z ITMAGINATION bank mo?e dzi? przygotowywa? w zautomatyzowany sposób, wykorzystuj?c uczenie maszynowe, indywidualne oferty i promocje dla swoich klientów. Z drugiej strony skuteczniej zarz?dza ryzykiem kredytowym, wykorzystuj?c modele predykcyjne tworzone na podstawie zanonimizowanych danych o aktywno?ciach poszczególnych osób, które prognozuj? tak wa?ne zmienne, jak np. ocena wiarygodno?ci klienta czy ryzyko nieregularno?ci w sp?acie kredytu.
Dzi? konkurencja pomi?dzy bankami toczy si? o jak najwi?ksz? grup? czynno?ci, które klient mo?e dokona? za pomoc? jednej aplikacji mobilnej, a co za tym idzie o jej jak najwi?ksz? u?yteczno?? i przydatno?? dla danej osoby w codziennym ?yciu. Analizy zachowa? konsumenta w czasie rzeczywistym w systemach, takich jak opracowany przez nas Behaviolytics®, umo?liwiaj? bankom przygotowanie najlepszej oferty dopasowanej do realnych i aktualnych potrzeb klienta – wyja?nia Adam J. K?pa, VP, Head of Growth w ITMAGINATION. – Dzi?ki wykorzystaniu zbiorów big data bank jest w stanie przeprocesowa? ogromn? liczb? danych w bardzo krótkim czasie, co rozwi?zuje problemy, takie jak d?ugie oczekiwania na decyzj? o przyznaniu lub odmowie kredytu czy zaproponowanie klientowi najlepszego dla niego narz?dzia finansowania – dodaje Adam J. K?pa.
Co w praktyce mo?e oznacza? wykorzystanie big data i AI dla klienta? Wyobra?my sobie, ?e bank jest w stanie poinformowa? nas, ?e przep?acamy za niektóre us?ugi i podpowiedzie?, jak mo?emy oszcz?dzi? cz??? swoich pieni?dzy. Przyk?adowo, gdy op?aty za telefon przekraczaj? ?redni? dla grupy wiekowej danego u?ytkownika, bank zaproponuje mu renegocjacj? umowy lub skorzystanie z us?ug innego operatora. Dodatkowo, dzi?ki mo?liwo?ci podpowiadania narz?dzia finansowego – do konkretnych sytuacji i potrzeb – bank mo?e dan? osob? w czasie rzeczywistym wspiera? w zarz?dzaniu finansami. Przyk?adowo, na podstawie dokonywanych regularnie przez klienta p?atno?ci, aplikacja mobilna powiadomi go o nadchodz?cych op?atach kilka dni wcze?niej, zanim potrzebne na nie pieni?dze zostan? wydane w inny sposób. Albo bank podpowie nam, czy w ?wietle planowanych w najbli?szym czasie wydatków, do op?acenia biletu na wakacje lepiej wykorzysta? saldo bie??ce z konta czy kart? kredytow?.
Analityka behawioralna daje równie? zupe?nie nowe mo?liwo?ci oferowania klientom specjalnych promocji czy rabatów. Oferta zni?ki na bilet do kina kierowana do wszystkich klientów w ca?ej Polsce to w ?wietle aktualnych mo?liwo?ci technologicznych anachronizm. Dzi? ofert? specjaln? na bilety do kina mi?o?nik tej rozrywki otrzyma np. w trakcie wizyty w centrum handlowym w sobotnie popo?udnie.
Wyobra?my sobie, ?e spacerujemy po galerii handlowej. Aplikacja mobilna banku, identyfikuj?c nasz? lokalizacj?, informuje nas o zni?ce, któr? bank oferuje tego dnia w wybranym sklepie pod warunkiem, np. p?atno?ci kart?. Podobnie klient, który niedawno sprawdza? w Internecie ceny telewizorów, otrzymuje od banku ofert? niskooprocentowanego kredytu gotówkowego na zakup towarów RTV i AGD. A osoba, która regularnie p?aci?a kart? za bilety do kina, dostanie kupon umo?liwiaj?cy jeszcze tego samego dnia obejrzenie najnowszej premiery ze zni?k? – t?umaczy Adam J. K?pa.
Dla banków big data i sztuczna inteligencja w analizie behawioralnej oznaczaj? efektywne i realne prognozy zachowa? klientów, precyzyjn? ocen? ryzyka kredytowego i wiarygodno?ci oraz lepsze zarz?dzanie relacjami z nimi. W?a?ciwe podpowiedzi finansowania w optymalnym czasie umo?liwiaj? im zwi?kszenie lojalno?ci klientów wobec marki oraz skuteczniejsze cross-selling i up-selling, np. w oferowaniu kredytów.
