V České republice klesá počet poboček bank. Ruku v ruce s tím klesá i počet pracovníků v bankovním sektoru. Za redukcí není jen snaha snižovat náklady, ale také dlouhodobý trend digitalizace, urychlený pandemií. Spotřebitelé si od technologických firem jako jsou Amazon, Spotify či Netflix zvykli na vysoký standard služeb, a obdobná očekávání začínají mít i u bank a pojišťoven.
Digitální sny
Přirozeně banky i pojišťovny se na tyto změny snaží reagovat. Chtějí prodávat a obsluhovat klienty přes mobilní telefon, sociální sítě či přes hlasové asistenty. Většina z nich však dosud vyniká v tradičním pobočkovém prodeji, kde dosahují násobně vyššího konverzního poměru, než při prodeji přes internet. Jedním z hlavních důvodů je nedostatečná personalizace zákaznické interakce, a to napříč všemi dostupnými komunikačními a obchodními kanály.
Podle letošní studie softwarové a poradenské společnosti SAS, která analyzovala 29 finančních institucí ve čtyřech zemích střední Evropy včetně České republiky, nedokáže více než polovina bank interakci s klienty. Analýzy dat v reálném čase umí pouze 36 % z nich a 29 % tvrdí, že poskytují personalizovanou zákaznickou zkušenost.
Oboustranné benefity
Co vlastně přináší schopnost zaznamenávat a analyzovat klientské interakce v reálném čase dostupnými kanály – od webu, mobilní aplikace, přes chat, call centrum až například po tablet v kamenné pobočce?
Z pohledu klienta to znamená, že s ním banka komunikuje individuálně a relevantně a bere v úvahu širší kontext – ať už životní situaci, jeho vlastní preference, geolokalitu nebo transakční historii. Neznamená to jen, že dostává nabídky služeb šité na míru v době, kdy by o ně opravdu mohl mít zájem. Automatizovaná personalizace může zahrnovat i kreativní zprávy, které budují vztah klienta k bance. Nebo automatizované individuální finanční poradenství přes mobilní aplikaci, které dává spotřebiteli lepší přehled o jeho nákupním chování, a zároveň slouží jako osobní poradce pro lepší zacházení s penězi.
Pro banku a její akcionáře přináší personalizace vyšší tržby – podle analýzy SAS v horizontu tří až pěti let minimálně o 10 %. Martin Stiller, vedoucí poradenských služeb pro finanční sektor ve společnosti SAS a spoluautor studie Towards AI-Driven Hyper-Personalisation: Reimagining Customer Engagement, dodává, že jde o konzervativní odhad a skutečnost může být i dvoj až trojnásobně vyšší.
Hyperpersonalizace - jak funguje a jak ji dosáhnout
Technologie pro automatizovanou hyperpersonalizaci ve finančním světě fungují přesně tak, jako například ve vyspělých internetových obchodech typu Amazon nebo ve službě Netflix. Umožňují detekovat zájem o produkty či služby na základě sekvence událostí, které vznikly v online prostředí, a zvolit tak optimální prodejní a komunikační strategii.
„Díky pokročilým metodám, jako je například zpětnovazbové učení, umí banka pochopit, které aktivity historicky vedly k úspěšnému prodeji pro obdobný typ klienta a tyto zkušenosti pak automaticky aplikovat,“ dodává Martin Stiller.
Dosáhnout na takové mety však není triviální. Nestačí zainvestovat do hlasového asistenta, který by nahradil konverzaci s prodejcem a dodal digitálnímu kanálu lidskou tvář – jen málo zákazníků je dnes například ochotno řešit otázky kolem svých financí s chatbotem či hlasovým asistentem.
Tři pilíře
Prvním, základním předpokladem úspěšného automatizovaného digitálního prodeje je jednoduchý produkt s čistou digitální DNA. „Zjednodušením služeb a podmínek se lze často samotné potřebě komunikace klienta s bankou zcela vyhnout,“ říká Martin Stiller.
Ve světě zahlceném reklamou je ovšem podle něj větší výzvou získat si pozornost klienta a zvolit optimální prodejní strategii. „A pro tento účel jsou nezbytné pokročilé analytické nástroje, které pomáhají přecházet od plošných marketingových kampaní k personalizovaným zákaznickým cestám,“ dodává.
Třetím nezbytným pilířem na cestě ke schopnosti personalizovat je změna způsobu práce, a to ve všech ohledech – od technologického, přes lidský, až po procesní. Kromě propojení řady disciplín, jako je digitální marketing, kampaňový management a produktový management, to znamená najít nebo integrovat do týmů lidi schopné pracovat s daty.
„Protože datových analytiků je na trhu nedostatek, poskytujeme ve společnosti SAS nejen špičkové technologie s prvky umělé inteligence, ale také intenzivní školení pro zaměstnance, aby byla transformace co nejjednodušší a měřitelné efekty projektů co nejvyšší,“ uzavírá Martin Stiller.
