Гиперперсонализация, или как компании стремятся изменить способы взаимодействия с клиентами.
Финансовая индустрия постоянно развивалась в технологическом плане: за последнее десятилетие финансовые организации очень активно инвестировали в переход на цифровые технологии. Большая часть этих инвестиций была связана с многоканальной конвергенцией, большими данными, аналитикой, картированием пути клиента, пользовательским опытом, чат-ботами и другими возможностями самообслуживания.
Сегодня пользователи могут получить доступ к своему балансу и выпискам на ходу, где бы они ни находились и когда им это нужно. А что если бы клиенты могли получить доступ к еще большему количеству информации? Каким было бы взаимодействие с их поставщиком услуг, если бы они получали информацию и рекомендации, основанные на их поведении, денежных потоках, поисковых запросах, использовании приложений, местоположении и демографических переменных? Эти вопросы мы адресовали Виталию Нижегородцеву, региональному управляющему SunFinance Group.
Что такое персонализация данных
По словам эксперта, сегодня машинное обучение и анализ данных можно использовать для предоставления клиентам многоканального цифрового взаимодействия. Для финансовых компаний, обладающих большим объемом доступных данных, гиперперсонализация помогает оставаться на шаг впереди с ценным предложением, которое заставляет клиентов чувствовать себя понятыми. Это также обещает значительную прибыль: по оценке Boston Consulting Group, успешная масштабная персонализация может привести к увеличению годового дохода организаций на 10%.
Построение отношений с клиентами с помощью данных
По мере того, как финтех-организации смотрят в будущее, новые технологии, такие как большие данные и искусственный интеллект, призваны раскрыть беспрецедентный потенциал для улучшения услуг и сближения учреждений с клиентами. Финансовая индустрия обслуживает невероятно разнообразный круг клиентов: от молодых выпускников, начинающих свою карьеру, и клиентов, планирующих выход на пенсию, до высокооплачиваемых людей, ищущих новые варианты инвестиций, и нетерпеливых предпринимателей, запрашивающих кредит для своего нового бизнеса.
"В прошлом предоставление индивидуального цифрового опыта для каждого из этих клиентов было бы просто мечтой, но искусственный интеллект и большие данные сделали его реальным и масштабируемым. Сегодня новые игроки в финтех-пространстве разрабатывают персонализированные решения, которые подчеркивают индивидуальность клиентов и удовлетворяют их потребности финансовых услуг, повышая удовлетворенность клиентов, их лояльность и активность. Фактически, 40% клиентов останутся лояльными к своему провайдеру финансовых услуг с более персонализированным обслуживанием", – говорит Виталий Нижегородцев.
Другие стартапы теперь помогают финансовым компаниям оптимизировать свои существующие данные, интегрируя новые источники информации, чтобы лучше понять текущие потребности своих клиентов и даже предсказать их будущие. Возьмите канадский стартап Flybits, который создает решения для персонализации с контекстной аналитикой. Благодаря сортировке данных, контента и контекста Flybits позволяет поставщикам финансовых услуг лучше понимать своих клиентов и сегментировать их. Более того, эти идеи затем можно направить в цифровой опыт с очень привлекательным контентом и рекомендациями для каждого из них.
Искусственный интеллект и интеллектуальные приложения
Имея доступ к огромному количеству данных о клиентах, финтех-организации смогут предоставлять собственные, персонализированные идеи и рекомендации, чтобы помочь клиентам оптимизировать свои финансы и достичь своих личных жизненных целей.
По словам Нижегородцева, многоканальная персонализация на основе ИИ и данных может не только улучшить взаимодействие между банком и клиентом и общее качество обслуживания, но также может быть развернута для улучшения или упрощения существующих систем и повышения ценности предложения компании. Сегодня инновационные стартапы по всему миру разрабатывают новые оригинальные приложения для обеспечения безопасности, сбережений, транзакций, обнаружения мошенничества и даже денежного потока, все они адаптированы к конкретным потребностям.
Одним из примеров является Trim, стартап со штаб-квартирой в Сан-Франциско, который позиционирует себя как "компания, занимающаяся финансовым здравоохранением", задача которой состоит в том, чтобы сократить расходы. Развернув помощника на основе искусственного интеллекта, Trim анализирует использование кредитных карт клиентами, показывает им, сколько они тратят на услуги, а затем упрощает процесс их отмены. На сегодняшний день технология компании помогла пользователям сэкономить более 20 миллионов долларов.
Другие компании используют персонализированные показатели в режиме реального времени, чтобы давать рекомендации о том, что нужно клиентам. Японский стартап Alpaca — один из них, предлагающий прогностические платформы для глобальных рынков капитала, которые не только помогают финансовым учреждениям анализировать рыночные модели, но и прогнозировать наиболее выгодные возможности для клиентов. В партнерстве с Jibun Bank "Альпака" разработала решение на основе искусственного интеллекта, которое в режиме реального времени оповещало клиентов, желающих использовать депозиты в иностранной валюте, о наиболее выгодном обменном курсе.
"Хотя это может показаться обычной проблемой, именно прогностические модели на основе машинного обучения помогают финтех-организациям прогнозировать потребность в наличных деньгах в банкоматах. Компания также предлагает решения для обнаружения мошенничества с моделями машинного обучения в реальном времени, которые могут обнаруживать потенциально мошеннические транзакции до их совершения, снижая потери от мошенничества и предоставляя клиентам первоклассный сервис", – говорит эксперт.
Использование потенциала ИИ и приложений для работы с данными открывает перед финансовыми учреждениями серьезную возможность получить представление о своих существующих данных и направить эти данные в гиперперсональный цифровой опыт, адаптированный к интересам их клиентов, с приложениями на протяжении всего жизненного цикла клиента. Успешное выполнение гиперперсонализации повышает ценность существующего предложения услуг за счет улучшенных процессов адаптации, повышения активности потребителей и укрепления лояльности клиентов.
"Персонализированное обслуживание становится реальностью, и ведущие организации стремятся изменить способы взаимодействия с клиентами. Финансовые учреждения, которые добиваются масштабной персонализации, могут значительно повысить производительность. Те финтех--организации, которые быстрее всего справятся с задачей и обеспечат настоящую комплексную персонализацию, получат значительное преимущество перед своими конкурентами. Но время имеет решающее значение, и сейчас самое время действовать", – заключает региональный управляющий SunFinance Group Виталий Нижегородцев.
