W banku przyszłości dane cenniejsze od pieniędzy?
Seth Stephens‑Davidowitz, były analityk danych w Google’u i autor bestsellera Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are, stwierdza, że dane są rodzajem cyfrowego serum prawdy, które zrewolucjonizuje marketing i sprzedaż dzięki możliwości zaoferowania dokładnie tego, czego klient potrzebuje.
Behaviolytics[1] to koncepcja biznesowa, stworzona w ITMAGINATION, oparta o analitykę danych w czasie rzeczywistym, wraz z implementującą ją platformą analityczną. Jest skierowana głównie do sektora finansowego, e-commerce, ale i telekomunikacyjnego – czyli wszędzie tam, gdzie ma miejsce częsta, regularna interakcja klienta z systemami IT usługodawcy. We wdrożeniach w bankowości opieramy się na dwóch zasadniczych zbiorach danych: historii dokonywanych operacji, np. przelewów, zakupów oraz na tzw. clickstreamie, czyli strumieniu zdarzeń, które generuje użytkownik wchodząc w interakcję ze stroną internetową lub mobilną banku.
Celem Behaviolytics jest stworzenie wiarygodnego, indywidualnego modelu zachowań klienta – tak, aby system bankowy mógł być pomocnym asystentem, który troszczy się o finanse klienta i podpowiada, jakie najlepsze działania powinien podjąć „tu i teraz”. Przypomina na przykład o nadchodzącej płatności za prąd, ale uczy też oszczędzania.
[1] https://www.hbrp.pl/a/wszyscy-klamia/D1BpyDLw4G
„Next best action, next best offer” są pojęciami mającymi swoje korzenie w marketingu i tradycyjnych systemach klasy CRM. Obecnie jednak, poprzez wykorzystanie analityki online i urządzeń mobilnych, są zastosowane do samoobsługi klienta, dzięki czemu nie służą wyłącznie popychaniu klienta do zakupów (stosując up-selling i cross-selling), ale służą przede wszystkim do zarządzania relacjami z klientem, wspierając go w codziennym życiu i czyniąc zadowolonym z informacji przekazywanych przez bank, który o wszystkim pamięta i po prostu pomaga.
Z punktu widzenia banku, wdrożenie Behaviolytics pozwala na maksymalne dopasowanie banku do obecnych potrzeb klienta, ale też przewiduje jego przyszłe potrzeby i kreuje nowe. Behaviolytics ma także na celu nagradzanie użytkownika za określone działania, tak jak w przypadku programów lojalnościowych i grywalizacji. Nagradzać może na przykład za płatności zbliżeniowe, czy zakupy w danym sklepie.
Banki posiadają bardzo dużo informacji o kliencie i zaczynają je coraz lepiej wykorzystywać. W badaniu IBM i Uniwersytetu Oxfordzkiego[1] podsumowano to jednym zdaniem: „Banki powinny wreszcie dać coś cennego swoim klientom, w zamian za cenne dane, które o nich posiadają”.
[1] https://www.forbes.com/sites/ibm/2013/07/31/whats-driving-financial-services-think-big-data/#759369e36ef8
