Konzultační společnost Adastra testuje princip textové analytiky popisků platebních transakcí v on-line bankovnictví, hojně využívaný ve Spojených státech. Celý proces začíná u definice klíčových slov, pomocí nichž se vytipují klienti, kteří se například chystají na dovolenou, budou rekonstruovat, mají děti nebo chtějí kupovat auto apod. K nim banka přiřadí relevantní bankovní produkty (případně vznikne idea produktu nového). Proces pak končí personalizovanou nabídkou produktu, který se klientovi může hodit.
Banky sice mají k dispozici enormní množství zákaznických dat, ale buď s nimi nepracují vůbec, nebo je vyhodnocují spíše v dlouhodobém horizontu (kolik klient utrácí a kolik mu proteče účtem) a pracují s omezenou segmentací zákazníků, většinou limitovanou šesti skupinami. Adastra oproti tomu operuje s aktuální situací klienta banky.
Hraje se o loajalitu
Zaplatí-li klient podle popisku v transakci 30 tisíc jako zálohu na dovolenou, měla by mu banka v tu chvíli nabídnout cestovní pojištění. Pokud klient přestává platit „nájem“, měl by jeho bankéř od systému dostat informace a zjistit u klienta, zda si například nesjednává hypotéku u jiné banky.
„Textová analýza popisků platebních transakcí může bankám pomoci vytvářet účinné kampaně i na opomíjené skupiny klientů,“ konstatuje Dagmar Bínová, datová analytička Adastry. Úspěšnost personalizované kampaně pro vytipované klienty na základě textové analytiky je ve srovnání s plošnou kampaní zhruba desetinásobně větší. Pohybuje se na 6-7 procentech oproti plošné kampani s dosahem 0,6 procenta.
Datové analytiky lze využít v marketingu i distribuci. Podle dat Adastry jsou klienti nejčastěji ve finančni tísni 1. září. Banka by tak měla ideálně zareagovat nabídkou debetního čerpání a informovat o tom klienty SMS zprávou.
Foto: Margetroid
