8
ПУЛЬС БАНКА
КАК РАЗРАБАТЫВАЕТСЯ
МЕНЮ БАНКА
Меню – основа любого ресторана. Это не просто список блюд, которые подают в за‑
ведении, а способ предложить посетителю то, что ему больше всего интересно. Уз‑
наем, что происходит на банковской кухне, как создается его меню, каким образом
мы хотим удивить клиента.
Проанализировав клиентов, которые
платили через наш интернет-банкинг,
коллеги узнали, что такие клиенты
более вовлечены во взаимодействие
с банком. Поэтому сейчас команда, соз‑
дающая мобильное приложение, рабо‑
тает над возможностью осуществления
в нем коммунальных платежей.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СИТУАЦИЙ
Аналитика данных
АНАЛИТИКА ПОВЕДЕНИЯ
Чтобы предложить клиенту необходи‑
мый ему продукт, банк внимательно
изучает его поведение. Команда Сергея
Караулова, директора Департамен-
та управления ценностью клиентов,
основываясь на проведенных клиентом
транзакциях, анализирует, сколько тот
зарабатывает, где живет, предпочита‑
ет кэш или проводит расчеты картой,
оплачивает онлайн или в торговых се‑
тях. Наши коллеги могут по поведению
понять, что у клиента есть автомобиль
(расчеты на АЗС) или он воспитывает де‑
тей (расчеты в детских магазинах).
Изучив профиль своего клиента, банк
пытается предугадать его потребность
и делает предложение или подсказ-
ку, чем клиент мог вы воспользоваться
для решения своих задач. К примеру, по‑
лучил человек на карту бОльшую сумму
денег, чем обычно, банк подсказывает
www.pumb.ua
ему, чтобы он не все тратил, а открыл
депозит и заработал дополнительные
средства. А когда клиент снял свои по‑
следние деньги, банк может предложить
ему оформить кредитную карту.
При помощи аналитики команда Депар‑
тамента управления ценностью клиен‑
тов влияет на принятие управленче-
ских решений, изменение процессов
и продуктов в банке. Так, коллеги вы‑
двигают гипотезы и просчитывают, что
будет, если какую-либо возможность
в банке реализовать. К примеру, про‑
анализировав поведение клиентов,
взявших что-либо в рассрочку в мага‑
зине электроники, мы узнали, что их
основная потребность – раз в месяц
заплатить по кредиту и знать, сколько
еще осталось погасить. Поэтому в пер‑
вую очередь в мобильном приложении
реализована возможность видеть всю
информацию по кредитной карте.
Кроме аналитики наши коллеги прогно‑
зируют определенные ситуации и про‑
считывают их эффективность. Сначала
определяют целевое действие. К при‑
меру, клиент оформит кредит после
звонка кол-центр а. Затем продумывают
предикторы – предсказывающие фак‑
торы, влияющие на принятие клиентом
решения оформить кредит, например,
у него низкий баланс на счету или он
из города-миллионника. Затем замеря‑
ется целевая переменная – оформил
или не оформил. При помощи матема‑
тических методов высчитывается, как и
какой из предикторов влияет на целе‑
вую переменную. Далее строится мо‑
дель, предсказывающая, что с опре‑
деленной вероятностью этот клиент
оформит кредит, а затем проверяется,
насколько она верна, через реальные
кампании – звонки клиенту.
Построение предиктивных моделей
позволяет достичь эффективности
процессов. Сейчас у банка есть около
2 млн предрассчитанных предложений
для клиентов, но через телемаркетинг
их можно обрабатывать до 150 тыс.
в месяц. Поэтому каждые 100 звонков
должны давать как можно больше про‑
даж.
СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ
Предложить каждому клиенту индиви‑
дуальное меню помогает правильная
сегментация. Сегодня для нее использу‑