Для развития банку, как, впрочем, и любой компании другого профиля, необходимо находить новых и стараться удержать уже существующих клиентов.
Банк Skandia Banken был основан в 1995 г. Для быстрого развития столь молодой компании необходимо было привлекать большое количество новых клиентов. Однако, как оказалось, сделать это весьма непросто.
С этой целью менеджер по маркетингу Йохан Хопстадиус и специалист отдела ИТ Томас Рэнди разработали хранилище данных, накапливающее различного рода информацию о заказчиках, чтобы выявлять закономерности в их действиях, уметь предсказывать их заранее и анализировать эффективность маркетинговых программ. В качестве средства обслуживания клиентов (front-end) используется инструмент исследования данных (data mining) BusinessMiner компании Business Objects.
По словам Хопстадиуса, для Skandia Banken крайне важно уметь выявлять целевые группы клиентов и устанавливать с ними как можно более тесные взаимоотношения. Помимо этого, необходимо знать, какие услуги интересуют ту или иную целевую группу потенциальных и существующих заказчиков.
До того как начали применять BusinessMiner, маркетинговые действия были малоэффективны. Даже на прямую почтовую рассылку существующим клиентам количество откликов не превышало 1%, иногда их и вовсе не было.
Использование BusinessMiner позволило маркетерам Skandia Banken увидеть скрытые зависимости в информации о своих клиентах. А это, в свою очередь, позволило сделать маркетинговые кампании более сфокусированными на определенных целевых группах. Теперь процент откликов повысился с 1% до 5%, т. е. на 400%.
Еще одно преимущество использования BusinessMiner — возможность оценки эффективности действий банка. Специалисты Skandia Banken получили огромный опыт и теперь знают, что делать для получения максимальной прибыли.
Кредитование
Зачастую менеджеру приходится анализировать представленную в отчете табличную информацию для того, чтобы выявить закономерности в данных и сделать соответствующие выводы. В России в настоящее время активно развивается такой вид услуг, как кредитование. BusinessMiner может существенно помочь банку определить степень рисков и предложить оптимальные схемы кредитования различным категориям клиентов.
К примеру, у нас есть таблица, содержащая информацию о клиентах банка, в которой, среди прочего, в отдельном столбце есть данные о том, насколько своевременно клиент возвращает кредит. При этом каждая ячейка в этом столбце содержит одно из следующих значений: «вовремя», »с опозданием на 60 дней» и «с опозданием на 30 дней». Мы хотим выяснить, какие клиенты не задерживают возврат кредита.
Допустим, что в нашей таблице 4070 клиентов. При этом 2470 из них возвращают кредит вовремя, 870 — опаздывают на 60 дней, а остальные 730 — на 30 дней. Эта информация и будет корнем дерева решений, которое мы будем строить с помощью BusinessMiner. Затем мы делим наших клиентов на две категории в зависимости от размера кредита. Пусть в нашем примере 2270 клиентов взяли большой кредит, а остальные 1800 — очень маленький, маленький и средний кредиты.
Теперь на каждом шаге построения дерева решений для каждой группы клиентов BusinessMiner автоматически строит таблицу с данными о том, насколько клиент задерживает возврат кредита.
Так, после первого разделения на две категории мы видим, что из 2270 клиентов, взявших большой кредит, только 41,9% возвращают кредит вовремя, а из тех 1800 клиентов, что взяли маленький или средний кредиты, 84,4% клиентов возвращают кредит вовремя. Уже после первого шага можно сделать простой вывод: чем больше кредит, тем меньше процент клиентов, выплативших этот кредит вовремя. Соответствующее дерево решений представлено на рисунке.
Рисунок
На последующих этапах построения дерева решений можно получить и более детальные выводы.
Вот еще пример: на нашем дереве решений можно легко увидеть, что клиенты, взявшие большой кредит, состоящие в браке и имеющие детей, гораздо добросовестнее относятся к своевременному возврату кредита, чем холостяки...
Дерево решений — один из наиболее эффективных инструментов поддержки принятия решений.
Управление взаимоотношений с заказчиками
Одним из продуктов компании Business Objects, не рассматривавшихся ранее, является Set Analyzer. Компания Business Objects представила его первую бета-версию в конце 1999 г. Основная идея, заложенная в Set Analyzer, — работа с множествами. Пользователь строит запросы, манипулируя не терминами своего бизнеса или объектами, а множествами. Соответственно и применяемые операции — не операции реляционной алгебры, а операции булевой алгебры.
Как оказалось, такой подход по своей природе является очень понятным для человека. Одна из наиболее перспективных сфер применения Set Analyzer — системы CRM (Customer Relationship Management), т. е. системы управления взаимоотношениями с клиентами, позволящие компаниям более эффективно проводить работу с заказчиками.
С помощью Set Analyzer пользователь может визуально определять условия выбора заказчиков из БД (например, путем пересечения множеств «Клиенты из города N», «Клиенты с уровнем дохода более 1000 долл. в месяц», «Клиенты, имеющие не более одного ребенка»), разделять их на различные категории (создание нового множества) и использовать пошаговое выполнение запросов. Таким образом, Set Analyzer представляет собой удобнейший инструмент сотрудника отдела маркетинга и позволяет ему существенно упростить и ускорить выполнение различного рода операций по отбору заказчиков.
В Bank One, одном из крупнейших эмитентов кредитных карточек, огромное внимание уделяется работе с клиентами (всего их более 22 млн), и Set Analyzer используется для сегментации клиентов, а также анализа доходности различных групп заказчиков и направлений деятельности самого банка. С помощью этого продукта аналитики могут быстро создавать новые категории пользователей, применяя операции булевой алгебры к существующим множествам, и определять возможный эффект от выполнения тех или иных маркетинговых программ.
В банке Abbey National, работающем с частными лицами, Set Analyzer помог специалистам отдела маркетинга в сегментации групп клиентов. Визуализация и возможность предвидеть общую картину помогли им не только получить ответы на свои вопросы, но также решили проблему их формулирования.
Помимо функциональных возможностей Set Analyzer имеет еще одну особенность — архитектура, обеспечивающая работу с множествами данным, позволяет существенно увеличить скорость выполнения запросов. Именно благодаря ей банки могут обрабатывать огромные объемы информации о своих клиентах.
Самое главное — экономический эффект
Понятно, что вложения в информационные технологии необходимо рассматривать как инвестиции в бизнес. Именно при таком подходе следует ожидать экономический эффект. Business intelligence — одно из наиболее быстро развивающихся направлений ИТ и, следовательно, должно окупаться. Однако подсчитать эффект от использования этих систем крайне проблематично, и особенно до того, как ее стали использовать.
Конечно, можно вычислить, сколько времени уходит у программистов на подготовку отчета стандартными инструментами, можно к этому добавить стоимость издержек на согласование требований пользователя и т. д. Abbey National считает, что их вложения должны окупиться в течение полугода.
Однако подсчитать, какую прибыль принесли правильное управление, быстрое реагирование на события неустойчивого мира и информированность, невозможно. В NatWest Bank за счет активного использования аналитической системы «случайно» были выявлены хищения на сумму в 4,5 млн долл.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Классика сбережений - вклад в банке. Услуги на рынке валютных обменов FOREX. Дилинговые центры FOREX. Стратегии управления инвестиционным портфелем. Оптимальный выбор — фьючерсы. Отечественный рынок производных финансовых инструментов. Есть ли вечные ценности или имеет ли смысл инвестировать в золото, серебро, платину и платиноиды? Модели ипотечного кредитования и перспективы их применения. Зарубежная недвижимость. Домик у моря. Инфляция или укрепление рубля: какое из зол меньше? Золото как инструмент оптимизации инвестиционного портфеля.Виды инвестиционных качеств ценных бумаг и методы их оценки
Что должен знать клиент, прежде чем заключить договор с банком
Ипотека. Сегодня это слово у всех на слуху. Однако далеко не все знают...
Первичный и вторичный рынки ценных бумаг
Инновационные программы должны быть подвергнуты "усушке"
Лучше банка может быть только… брокер!
425 000 000 клиентов Facebook, которые не приносят доход
Патентная неизбежность для малого бизнеса
Ипотека: монополия или конкуренция
Информация, размещенная на сайте, получена из открытых источников, не претендует на полноту, актуальность и гарантированную достоверность, не предоставляется с целью оказания консультативных услуг и не является публичной офертой к осуществлению каких-либо инвестиций. Редакция проекта и авторы текстов не несут ответственности за возможные убытки, связанные с использованием содержащейся на страницах портала bankmib.ru информации. Финансовое инвестирование сопряжено с повышенным риском, в связи с чем инвесторам необходимо провести самостоятельный анализ ситуации и объектов инвестирования перед вложением средств.