Как помочь клиенту среди ночи. Что такое RTM и как он меняет банковский рынок РК
Банки накопили огромные массивы данных, правильное использование которых открывает для них и их клиентов новые возможности
Одной из важнейших стратегических задач современного банка является умение предугадывать предпочтения клиентов и предлагать им эффективные финансовые решения «здесь и сейчас». Эта тема обсуждалась на первой международной конференции Alfa Data Conference, в который участвовали представители Альфа-Банка из России, Беларуси, Украины и Казахстана. Мероприятие не было публичным, однако можно обсудить несколько тезисов.
Первый тезис является базовым – большие данные (Big Data) открывают грандиозные возможности, причем не только для бизнеса, но и для самих клиентов. Прежде всего потому, что большие данные лежат в основе современной системы управления рисками. Портрет потенциального заемщика, составленный аналитиками банка, может рассказать о нем намного больше, чем те данные, которые предоставил сам клиент. Речь идет не о какой-то бизнес-разведке, а только об открытых источниках. Ведь в умелых руках большие данные помогают банкирам предлагать потребителям продукты и услуги в нужное время и в нужном месте.
Сегодня мы должны точно знать, чего хочет наш клиент и как этому соответствовать. Без анализа данных предугадать действия человека – а значит предложить действительно нужный продукт – невозможно. Именно для этого мы разрабатываем и внедряем систему Real time marketing (продажи в реальном времени, RTM). Иногда такие системы называют «кредитными конвейерами». В казахстанском Альфа-Банке такая платформа будет запущена уже этой весной. Она позволяет обрабатывать большие массивы данных, предугадывать и моментально решать проблемы клиента. Можно назвать это заботой о клиенте.
6 мифов о больших данных: что мешает бизнесу заработать на Big Data
Чем шире используются большие данные, тем больше мифов возникает вокруг них... →
Второй тезис заключается в том, что сегодня уже недостаточно знать, чего клиент хочет в моменте. Важно предвосхищать его ожидания. Здесь снова включается «магия» больших данных. К примеру, при попытке снять деньги в банкомате система выдает отказ. У клиента установлен лимит на снятие наличных по карте, о котором он забыл. В тот момент, когда на экране банкомата появляется отказ, на номер клиента приходит СМС-сообщение с рекомендацией изменить лимиты. При этом сразу дается несколько вариантов того, как это можно сделать. Например, можно изменить лимиты через мобильное приложение или чат-бот. Мы отправляем клиенту СМС с «подсказками». То же самое – в отношении бизнес-клиентов. Мы видим, что предприниматель пришел в отделение и отправляем ему сообщение, где подсказываем, что сделать ту или иную операцию он может в интернет-банке, мобильном приложении или другим способом. Другими словами, мы максимально убираем ненужный технический диалог между банком и клиентом; мы учимся не спрашивать, а сразу предлагать то, что нужно.
Особым преимуществом RTM являются индивидуальные предложения клиенту. Например, когда клиент заходит в торговый центр, банк отправляет ему сообщение с выгодными акциями от партнеров: совершить покупку в том или ином бутике и получить при этом не только скидку, но и повышенный кешбэк.
Третий тезис – большие данные играют серьезную роль и в безопасности. Анализируя поведение клиента, система может выявить подозрительные изменения, например, несвойственную активность по транзакциям. Допустим, идет запрос на перевод большой суммы денег в 4 утра из Уганды, хотя, по данным системы, последнее обращение клиента было 5 часов назад с обычного казахстанского IP-адреса. Система автоматически «подозревает» мошенничество и временно останавливает транзакцию. Если после проверки оказывается, что это действительно вы, деньги уйдут адресату. Такая бдительность позволяет предотвратить мошеннические действия со стороны третьих лиц и сохранить деньги клиента.
Четвертый тезис – благодаря хранению и обработке данных, в Альфа-Банке значительно увеличилась доля вторичных продаж. Правильное структурирование клиентской базы позволило довести уровень доставки СМС-сообщений с предложениями «здесь и сейчас» до 90%.
Эффективное управление рисками, обеспечение безопасности и анализ клиентского поведения невозможны без соответствующих кадров. На повышение зрелости аналитиков мы выделили серьезные инвестиции: открыли школу по обучению большим данным – Alfa Data School, в которой преподают приглашенные специалисты и сотрудники Альфы. Лучших выпускников мы с удовольствием берем на работу в нашу команду.
