Прежде чем рассказать о том, что такое цифровые метрики и почему они важны для цифрового банка, нужно вернуться к маркетингу и уделить несколько слов свойствам изменившегося продукта.
Вспомните банкинг «доцифрового» периода. Каков тогда был сценарий взаимодействия с клиентом? Банк публично в СМИ, на ТВ и по другим каналам объявлял о своих продуктах и призывал к посещению своих отделений с целью приобретения этого продукта. Ведь клиент, чтобы купить какой-либо продукт у банка, должен был как минимум в этот банк прийти. Так было до появления цифровых каналов.
[caption id="attachment_402948" align="alignright" width="200"]
Андрей Бухтияров,
основатель и руководитель цифрового банка ЧатБанк ПАО «Совкомбанк»[/caption]
Как банкинг решает эти задачи сейчас? Каждый банковский клиент является пользователем ДБО. Утверждение о том, что еще остались дееспособные люди, которые не пользуются ДБО, – в корне неверно. На практике тот, кто пользуется какими-либо банковскими услугами, всегда является клиентом ДБО, и только узкая группа населения – например, жена, мама, наконец, бабушка юнита (о том, что такое «юнит», поговорим чуть позже) – может действительно никогда не взаимодействовать с банком и не являться активным пользователем ДБО. Такие люди, конечно, до сих пор встречаются, но их либо крайне мало, либо они не пользуются банковскими услугами вообще и поэтому не влияют на рынок.
Давайте представим повседневную жизнь клиента ДБО. Как он взаимодействует с приложением ДБО? Клиент заходит в канал ДБО и пытается решить там все свои проблемы, связанные с финансами: платежи, вклады, кредиты, конверсия валюты, карты, консультация с сотрудником банка и т. п. Таким образом, клиент, заходя в ДБО, заходит в банк. У него в голове нет разницы между офисом банка и ДБО, для него ДБО – это и есть банк целиком. Отсюда и современные минимальные требования к ДБО в виде доступности всех операций, наличия чата и т. д.
Теперь выясним, что мы знаем о клиенте. В доцифровом мире – почти ничего, только те офлайн-данные, которые мы успели собрать при посещении клиентом банка, а также некоторые транзакции (и только в том случае, если клиент проводил их со счета или по карте, а не стоял в очереди с квиточком и оплачивал наличными).
И вот тут возникает вопрос, связанный с самым важным следствием цифровой трансформации: что мы знаем о клиенте цифрового банка? Ответ – мы знаем все! Мы знаем состав его семьи (потому что семья чаще всего обслуживается в одном банке). Мы знаем все объекты собственности и объекты с периодическими платежами клиента. Мы знаем примерные предпочтения клиента по шопингу и его тревел-локейшены. Мы знаем о кредитах, картах и счетах клиента в других банках – в том случае, если с наших счетов была хоть раз произведена оплата в их пользу. Мы знаем о друзьях и контрагентах клиента, в чью пользу были произведены платежи. Мы имеем карту локаций терминалов, где производились расходы по карте клиента, и карту локаций входов в мобильное приложение, при этом, если в одно время и в одном месте входило несколько клиентов, мы можем предположить, что они знакомы или связаны, и мы понимаем, что они были там вместе... Все это означает, что сегодня у каждого банка есть потенциально исчерпывающая информация о клиенте, достаточная для анализа и разработки любых индивидуальных предложений для клиента и продажи ему еще не используемых услуг.
Итак, теперь можно переходить непосредственно к цифровым метрикам. Сперва определим источники и направления анализа:
- Источники информации: клиентская база, транзакции по счетам.
- Направления анализа: транзакции внутри банка, транзакции в пользу внешних контрагентов, локационный анализ транзакций, поведенческий анализ транзакций, локационно-поведенческая аффилированность, потребительский анализ транзакций, юнит-анализ.
Большая часть подходов является нашей коммерческой тайной, поэтому о деталях я не стану распространяться. Но в то же время есть несколько открытых методов, которые я использовал и ранее, и о них я могу рассказать чуть подробнее.
Единица учета
Единицей учета в цифровой метрике является клиентский юнит. Клиентский юнит, или просто юнит (семья) – взаимосвязанная группа клиентов, которая потребляет банковскую услугу коллективно.
Что такое юнит, легко понять на простом примере: представьте, что у вас в банке всего 10 клиентов, 5 мужчин и 5 женщин. Вы проанализировали, кто платит и не платит за ЖКХ, и выяснили, что платят только 4 мужчины и 1 женщина. Известно, что за ЖКХ так или иначе платят все, и надо продать эти платежи всем. И вы начинаете бомбить всех тех, кто не платит, рекламой «купи-купи платежи за ЖКХ». В действительности же, если проверить адреса прописки или иную имеющуюся у вас информацию, вы сможете выяснить, что 4 мужчины, которые платят за ЖКХ, имеют одинаковый адрес и составляют пары с 4 женщинами, которые не платят за ЖКХ, а последние двое также составляют пару, но у них, наоборот, за ЖКХ платит женщина. Отсюда вывод – клиенты в большинстве своем образуют юниты, в которых расходы за основные услуги – связь, ЖКХ и т. п. – ведет только один человек. Поэтому нет смысла тратить деньги на рассылки или иную бесполезную маркетинговую активность, чтобы заставить платить всех участников юнита, только напрасно раздражая их таких подходом. Непонимание сути юнита ведет к бесполезным расходам банка, раздражению клиентов и искажению собственной управленческой информации о реальном проникновении услуг. В то же время понимание юнита улучшает точность оценки кредитных рисков (при кредитовании мы должны понимать и закредитованность партнера по юниту), экономит расходы на продвижение и сокращает управленческие усилия.
Карта возможностей – как ее построить?
На основе юнитов строится основной отчет в цифровой метрике – Карта возможностей. Это управленческий отчет для руководителей, который состоит из перечисления всех платных опций тарифов и продуктов и разнесения по ним количества использующих эти услуги клиентских юнитов и тех, кто не использует эти услуги и продукты. Объем возможного дохода от «неиспользующих» – упущенные возможности банка. Выявление групп, не использующих услуги, позволяет получить точные списки для дальнейшего таргетированного воздействия. Цель Карты возможностей – управлять объемом упущенных возможностей, сводя его к нулю, т. е. контрольное число – процент упущенных возможностей – должно стремиться к нулю.
В то же время Карта возможностей – это комитет, периодическая встреча руководителей, на которой можно увидеть динамику изменения карты, предложить и обсудить возможные методы воздействия по упущенным группам.
Как построить Карту возможностей? В таблицу Карты возможностей добавляются все возможности продаж услуг банка клиенту. Например, для индивидуального предпринимателя (ИП) здесь будут все базовые услуги и те, которые ИП может использовать в банке в рамках своей основной деятельности. Таким образом, для специфических видов деятельности, например валютного контроля, если валютой занимается только 200 ваших клиентов, в колонке «Доступно клиентам» будет стоять именно 200 ИП (а не все ИП, обслуживаемые в вашем банке), а в колонке «Сколько используют» – фактическое количество тех, кто из указанных двухсот клиентов осуществляет валютный контроль именно через ваш банк.
Также, если говорить об ИП, мы добавляем в таблицу все связанные с ИП финансовые активности – счет физлица и его расходы за телефон, ЖКХ, платежи картой и т. п.
Так, например, если клиент снимает много наличности, то для банка упущенными возможностями будет объем снятых наличных, помноженный на процент interchange fee по картам (если бы он те же суммы тратил картой). Мерой воздействия же может быть стимулирование клиента платить именно картой. Что в какой-то момент может привести к вопросу о введении в банке кешбэка. В этот момент комитет Карты возможностей может аргументировать, опираясь на цифры, тот факт, что если клиенты все равно снимают наличность, то банку будет выгоднее отдать половину ранее упускаемого interchange клиенту, но зато начать зарабатывать на их расчетах картами, чем упускать эту возможность целиком и при этом нести расходы по обслуживанию выдачи наличных. Таким образом, посчитав в этой точке ваши расходы и доходы с учетом того, что нововведение затронет и тех, кто и ранее платил картой, можно вынести на согласование комитетом изменение тарифов. Основанием будут цифры, а не предположения, как это было ранее в большинстве случаев в доцифровом мире.
Пример построения простой Карты возможностей. Дано: банк, в котором только 2 тыс. ИП и только одна услуга – SMS-информирование о приходе/расходе на расчетный счет, которое стоит 150 руб. в месяц за 1 расчетный счет. Каждый клиент имеет 1 расчетный счет. Итак, заполним Карту возможностей (см. рис. 1).
В нашем примере мы получили результат: банк на 60% не использует свои возможности по зарабатыванию денег.
Правило контекста
Как воздействовать? Конечно, каждый банк решает этот вопрос по-своему, и тут очень большое поле для фантазий – от акций, подарков до звонков и рассылок. Мы в Совкомбанке приняли для себя правило контекста и по возможности отказываемся от доцифровых методов – звонков и рассылок. Старые методы сегодня менее эффективны и более затратны, чем правило контекста.
Что представляет собой правило контекста? Вернемся к началу нашего разговора и вспомним, что, входя в отделение банка или логинясь в канале ДБО, клиент оказывается в одном и том же месте – в самом банке. В каждой точке банка, будь то офис или веб-страница, у него есть контекст, а именно – какой-либо ведущий элемент того помещения, где он находится. Например, в банке в общем холле отделения – это так называемый велком-контекст, здесь обычно размещена реклама всех основных услуг, которые есть в банке. Если отделение банка или зал предназначен для физлиц, то будут рекламироваться услуги для «физиков», если для юрлиц – то для «юриков» – и это тоже контекст. Когда вы зайдете в кассу отделения, там вы тоже встретите «спецпредложения» – «поменяйте валюту» или «купите памятные монеты». Это тоже является контекстом того места, где в этот момент находится клиент, – в данном случае кассы.
В ДБО существует такой же контекст, как и в отделениях. Например, на странице расчетного счета можно показать строку «будь в курсе с сервисом SMS-информирования» или «30% бизнеса работают эффективнее, когда мгновенно узнают о поступлении средств через SMS-информирование» и т. п. Данная информация в контексте экрана расчетного счета будет полезной для клиента, и те, кому оперативность действительно важна, с высокой вероятностью подключат эту услугу. Неиспользование услуг – очень часто следствие банального незнания клиента об их существовании. Правило контекста помогает информировать клиента, не превращая сам контекст в назойливую рекламу.
Здесь надо добавить, что для клиента, у которого SMS-информирование уже подключено, такая информация не показывается, и для банка этот клиент имеет уже более сложный контекст. Это «более прокаченный» клиент на фоне остальных, ему уже можно показать «50% бизнеса работают эффективнее, используя мгновенный овердрафт при необходимости быстро выкупить выгодный контракт» или что-то в этом роде. В контексте расчетного счета, а также в случае с клиентом, которому уже действительно важна оперативность (подключенное SMS-информирование – мы же уже знаем об этом), – данное предложение окажется полезным и с определенной вероятностью будет клиентом востребовано.
Набор услуг, используемых клиентом, а также иная информация, известная о нем банку, формирует контекст для банка, своего рода «угол зрения», под которым мы видим конкретного клиента и можем ему предложить что-либо, не вызвав у него отрицательной реакции как на спам.
Как строятся остальные отчеты и комитеты?
Общий подход везде аналогичен Карте возможностей. На основании простых линейных гипотез мы строим большие отчеты, группируем похожих клиентов и определяем им наш банковский контекст или рейтинг – то есть насколько клиент продвинулся в отношениях с банком и использует ли он весь спектр наших услуг. Из этих клиентов формируются группы, и в зависимости от присвоенного рейтинга и контекста им предлагаются различные услуги. Большая часть предложений осуществляется через ДБО в режиме контекстной информации. Таким образом, клиент получает иллюзию самостоятельного поиска и нахождения нужной ему услуги. В то же время есть чат, где клиент может задать вопрос и «найти» нужную услугу, а также раздел информации в ДБО с поиском, который также заточен на контекстную продажу услуг и сокращение упущенных возможностей.
По такому же принципу, но с большим количеством взаимосвязей и вычислений, строятся другие карты, которые мы используем в своей работе.
Вот краткое описание основных из них.
Карта транзакций внутри банка – здесь мы ищем взаимосвязи клиентов для рисков и юнит-анализа, а также заполняем Карту возможностей в части операций между своими счетами – валюта, вклады.
Карта транзакций в пользу внешних контрагентов – здесь мы определяем состав собственности клиента и набор периодических платежей, которые могут быть проведены через наш банк. Пояснение: если клиент вдруг заплатил за газ для дачи, за который он никогда ранее не платил, то это, скорее всего, означает, что за газ дачи он платил с другого счета, но в этот момент там не было средств, и он заплатил через нас. Для таких случаев важно перевести клиента на полное обслуживание к нам и сделать платеж за этот газ более удобным именно в нашем банке.
Локационный анализ транзакций: этот анализ позволяет понять географию движения и потребления клиента, используется рисками и для определения взаимосвязей клиентов.
Поведенческий анализ транзакций: позволяет предположить периодичность расходов, спонтанность или плановость расходов, склонность клиента к спонтанным покупкам. Пояснение: мы ставим различные гипотезы и проверяем их на большой массе транзакций. Транзакции, попадающие в среднюю часть расчетов, – типичные для гипотезы, маргинальные транзакции – не типичные для гипотезы. То есть на практике это означает буквально следующее: если карта клиента всегда «гуляет» только по бюджетным магазинам, то предлагать премиум-кредит ему не стоит (он, может, и взял бы, но для него это будет нетипичное поведение). А вот если клиент при большинстве бюджетных магазинов периодически пробивается на брендовые, есть смысл расширять его финансовые возможности, так как такое поведение для него типично, ведь он так привык потреблять на протяжении анализируемого периода.
Локационно-поведенческая аффилированность: риски и связанность клиентов.
Потребительский анализ транзакций: очень интересный анализ о потребительских предпочтения клиентов в разрезе регионов и сезонности. Если банк обслуживает большой поток карточных транзакций, то он может определить и посчитать отраслевую принадлежность расходов клиентов в разрезе сезонов. Он может выявить тенденции, проверить собственные гипотезы и посчитать, что изменилось бы при введении в эту игру, например, его собственной сезонной акции. На практике это может означать буквально следующее: банк проанализировал транзакции за несколько лет и выявил, например, закономерность роста потребления в магазинах одежды и обуви в марте-апреле, при этом уровень снятия наличных в этот период также растет. Гипотеза: люди переодеваются на сезон и ведут расходы как по карте, так и наличными. На этом фоне предлагается увеличить/ввести кешбэк на этот вид товаров на данный период, чтобы уменьшить снятие наличных и стимулировать платить картой (тут также можно добавить несколько совместных с ритейлерами акций). Считаем, какие цифры были бы, если бы присутствовал кешбэк на выбранные группы, принимаем данную гипотезу и риски доходов/расходов, реализуем и проверяем. Таким образом, на следующий год на подобный сезон мы будем выходить уже с имеющейся статистикой «до» и проверенной гипотезой «после» за прошедший период, что позволит сделать мероприятия на следующий период еще более точными и прибыльными для банка.
Юнит-анализ: это анализ и группировка клиентов в юниты. Он очень важен – например, при 1 млн клиентов может оказаться, что мы имеем дело всего с 500 тыс. юнитов, то есть существуют только 500 тыс. реальных клиентов, которым можно что-либо продать. Также юниты имеют тенденцию к разделению. Детские карты объединятся в юниты их родителей. При взрослении и появлении собственных расходов на ЖКХ – дети уже как взрослые образуют новые юниты – собственные семьи. Для банка это новая единица учета, но потенциально связанная с юнитом-источником. Тут мы понимаем, что общее финансовое положение обоих образовавшихся юнитов всегда будет потенциально связано.
Вместо послесловия
Вот лишь примерная картина того, чем являются цифровые метрики для цифрового банка. Это не голые цифры, это не большие цифры, не Big Data и не блокчейн. Это чистый маркетинг и поведенческая аналитика, реализуемая методом гипотез и прогнозирования на основе фактических данных о клиентах и их транзакциях. Каждый этап и год проведения таких расчетов обогащает базу знаний банка о своих клиентах и рынке и позволяет уже на следующий год выходить с более точными действиями. Напротив, отсутствие цифровых метрик в цифровом банке ведет к недопониманию современного рынка и, как следствие, к необъективному прогнозированию и принятию решений категории «пальцем в небо».