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銀行如何通過(guò)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)并防止用戶流
2017-11-27
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銀行如何通過(guò)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)并防止用戶流

用戶流失已經(jīng)成為產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的一項(xiàng)重要KPI

“全球有50%的用戶已經(jīng)更換或者正準(zhǔn)備更換他們使用的銀行。在美國(guó)和加拿大，消費(fèi)者變更自己銀行的比例正在上升?！?
—— Global Consumer Banking Survey 2012, Ernst& Young.
用戶流失以及用戶參與度已經(jīng)成為大多數(shù)銀行的一項(xiàng)最重要的議題
有研究表明：“發(fā)展一個(gè)新客戶的成本是維護(hù)一個(gè)老客戶的3-8倍，一個(gè)老客戶貢獻(xiàn)的利潤(rùn)是新客戶的10倍以上?！庇脩魠⑴c度每下降5%，則企業(yè)的利潤(rùn)將下降25%。獲得新用戶的代價(jià)要遠(yuǎn)高于保留住現(xiàn)有用戶，而重新獲得已經(jīng)流失的用戶代價(jià)更高。事實(shí)上，經(jīng)過(guò)一系列的測(cè)試以及研究證實(shí)，用戶流失是對(duì)公司利潤(rùn)的最大破壞。
近期，福布斯雜志上刊登了一篇由各公司領(lǐng)導(dǎo)層關(guān)于缺乏對(duì)客戶理解的文章，“缺少積極的、持續(xù)的來(lái)自企業(yè)或品牌關(guān)懷相關(guān)的用戶體驗(yàn)，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)丟失掉驚人的20%的年收入。這就是銀行類企業(yè)每年會(huì)有一筆數(shù)額巨大到上億元損失的原因！本質(zhì)上，理解用戶的需求、偏好、情緒、動(dòng)作以及更換銀行的傾向已經(jīng)成為銀行最為重要的事。
社交化本地化移動(dòng)化是如何影響到用戶情緒以及流失的？
在現(xiàn)今這個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，在爆炸式的社交媒體中，壞消息的傳播速度驚人。經(jīng)調(diào)查，調(diào)查顯示，有接近63%的用戶使用在線個(gè)人網(wǎng)絡(luò)以及社交網(wǎng)站作為獲取可靠銀行產(chǎn)品信息的來(lái)源。并且，有45%的用戶會(huì)在社交媒體中對(duì)他們獲得的服務(wù)作出評(píng)價(jià)。因此通過(guò)數(shù)據(jù)，跟蹤到用戶的想法并及時(shí)的作出相應(yīng)的決策為客戶提供更好的服務(wù)及合理的定價(jià)策略。
但是，不同渠道的用戶情感和用戶體驗(yàn)信息存在于各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中，這些數(shù)據(jù)可能會(huì)說(shuō)謊；更不幸是，各種數(shù)據(jù)之間沒(méi)有貫通，存在著信息孤島；這些現(xiàn)實(shí)情況使得銀行對(duì)客戶進(jìn)行全面整體的了解，銀行想較早獲得客戶流失預(yù)警信號(hào)并啟動(dòng)挽留措施變得異常困難。
最重要的是了解客戶以及預(yù)測(cè)流失
為了能夠盡早的鑒別潛在的用戶流失傾向，首先需要對(duì)你用戶的行為進(jìn)行分析并有一個(gè)全面的了解。需要了解銀行的客戶是怎樣使用銀行服務(wù)的，撥打客服電話、在網(wǎng)站上或移動(dòng)銀行上的交易、又或者是在社交媒體上的互動(dòng)？這些歷史數(shù)據(jù)能夠讓銀行較早的了解到一些預(yù)警信號(hào)，比如交易量減少了，自動(dòng)支付中止了，或者其他什么對(duì)于用戶的負(fù)面體驗(yàn)，根據(jù)這些預(yù)警采取具體的措施進(jìn)行補(bǔ)救來(lái)減少流失的發(fā)生。
但是，我們前面也提到，客戶的信息沒(méi)有貫通，這讓第一時(shí)間監(jiān)測(cè)到預(yù)警信號(hào)并采取措施變得很困難；結(jié)果就是，銀行最終從不同的碎片化的不完整信息進(jìn)行策略擬定與實(shí)施，導(dǎo)致客戶容易流失，損失慘重。
大數(shù)據(jù)是如何幫助預(yù)測(cè)潛在流失的？
用戶數(shù)據(jù)生成的數(shù)量、種類以及速度的快速增長(zhǎng)，使得利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)幾乎無(wú)法存儲(chǔ)更無(wú)法實(shí)時(shí)的進(jìn)行分析并提出有價(jià)值的信息。
現(xiàn)在大數(shù)據(jù)可以幫助我們解決這些困難，并平衡結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。例如銀行訪問(wèn)，客戶來(lái)電日志，網(wǎng)頁(yè)交互日志，信用卡記錄的交易數(shù)據(jù)，以及客戶在社交媒體上的交互數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)解決了數(shù)據(jù)管理問(wèn)題，通過(guò)解決存儲(chǔ)、分析、檢索大量多樣化的結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并且隨著數(shù)據(jù)的增加可以彈性的擴(kuò)展，這就讓銀行可以接觸到用戶的實(shí)時(shí)行為，能更好的提供流失預(yù)警。此外，精湛的數(shù)據(jù)匹配能力能鏈接客戶在各個(gè)渠道上的交互數(shù)據(jù)，建立起一個(gè)全面的360度畫(huà)像，全面了解客戶，將它轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)據(jù)決策。
建立預(yù)測(cè)流失模型
360度的客戶畫(huà)像，對(duì)于銀行預(yù)測(cè)潛在流失的客戶是否足夠呢？要想全面利用好用戶的信息，需要建立一個(gè)可行的預(yù)測(cè)流失的模型。有效的客戶流失模型的高預(yù)測(cè)值幫助識(shí)別具有高流失風(fēng)險(xiǎn)的客戶且能夠過(guò)濾“羊毛黨”，并且對(duì)每個(gè)流失模型能夠構(gòu)造出效果提升曲線，可視化的展示出相比于不使用模型，使用流失模型所起到的提升作用。
另外，如果銀行業(yè)不能針對(duì)單個(gè)客戶給出有針對(duì)性的營(yíng)銷方案，那么即使能夠準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)流失客戶也是不夠的。那些通用的基于大范圍客戶分類的營(yíng)銷方案會(huì)導(dǎo)致挽回率下降。我們需要更加精細(xì)化、有明確目的、并且有針對(duì)性的制定不同的營(yíng)銷方案，來(lái)挽回高流失風(fēng)險(xiǎn)用戶，降低流失率。西橋科技是一家國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)提供商，致力于為企業(yè)提供完整的基于大數(shù)據(jù)用戶行為分析的一站式解決方案。已在民生銀行、興業(yè)銀行、江蘇銀行等落地應(yīng)用，它可以助力企業(yè)有效的提供個(gè)性化的解決方案。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，基于業(yè)務(wù)流程的用戶智能管理，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，會(huì)讓銀行在預(yù)測(cè)以及阻止用戶流失，推行個(gè)性化推薦和提高用戶忠誠(chéng)度上取得一個(gè)全新的、更有競(jìng)爭(zhēng)力的進(jìn)步。


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