Миграция клиентов в каналы ДБО и банковское отделение: как избежать каннибализации?

Олег Брагинский, директор «Бюро Брагинского»

Опыт небольшого китайского банка с базой в 16 млн физических лиц, заказавшего ма- тематическое обоснование будущих вариантов разделения офлайни онлайн-обслуживания

Читайте также:

Отмена налога на долгосрочные вклады будет стимулировать кредитование

Не разделяю опасений, что миграция клиентов в дистанционные каналы обслуживания опустошит отделения розничных финансовых учреждений. Мы же не боимся, что охотники станут рыбаками, если ружей за сезон продали меньше, чем удочек. Разница в пристрастиях не приводит к кардинальной смене поведения.

Клиенты, с нетерпением дожидающиеся выплаты зарплаты, чтобы «до донышка» снять наличку в банкомате, не станут целевыми в мобильном банкинге. «Работники физического труда», системно выстраивающиеся у устройств самообслуживания, чтобы проверить баланс и убедиться, что банк за ночь не присвоил средства, не станут этого делать через интернет: чек не получить и наличные «не достать».

Напротив, граждане с излишками денежной массы, которые не любят толкаться в очередях, платить за парковку у банка, с радостью переместятся в каналы удаленного обслуживания и станут благодарно избегать посещений офисов. Гаджетная молодежь отчаянно ринется в мобильные приложения и счастливо там останется, если признает интерфейсы «годными».

Граждане с излишками денежной массы, которые не любят толкаться в очередях, с радостью переместятся в каналы ДБО

Чтобы не быть голословным, расскажу об успешном случае принудительной миграции клиентов в канал дистанционного банкинга. Небольшой китайский банк с базой в 16 млн физических лиц попросил провести подобный пилот и математически обосновать будущие варианты разделения офлайн- и онлайн-обслуживания.

Согласовали цель проекта: увеличить долю клиентов, которые будут активно использовать мобильный банкинг (далее – МБ), для увеличения количества и объема транзакций, проводимых в виртуальном банке. Был выбран путь таргетированной коммуникации с наиболее «откликабельным» сегментом клиентов, определенным на основе кластерного анализа.

Согласовали следующие задачи:
• произвести кластеризацию клиентов;
• выделить перспективные сегменты клиентов;
• произвести выборку «спящих» клиентов, аналогичных перспективным сегментам;
• рассчитать стоимость возможных коммуникаций с клиентом (план расходов);
• определить наиболее оптимальные каналы для общения;
• предсказать уровень подключения;
• произвести коммуникацию;
• оценить точность прогноза.

Методом разделения клиентов на устойчивые группы с предсказуемым поведением я выбрал кластеризацию и провел эксперимент на 10% клиентской базы. Учетом влияющих показателей выделил для перевода на мобильный банкинг три перспективных кластера суммарным размером в 64% для последующей разработки целевой модели коммуникации:

Методом разделения клиентов на устойчивые группы с предсказуемым поведением я выбрал кластеризацию и провел эксперимент на 10% клиентской базы. Учетом влияющих показателей выделил для перевода на мобильный банкинг три перспективных кластера суммарным размером в 64% для последующей разработки целевой модели коммуникации:
• платежник – клиенты группы совершают многочисленные переводы;
• целеустремленный – накопители средств на депозитах;
• солидный – высокообразованная популяция клиентов, осуществляющая крупные операции. Два кластера были признаны мною нецелесообразными к переводу на удаленное обслуживание:
• зарплатник – клиенты с наибольшей долей снятия наличных при поступлении;
• консервативный – отличаются наиболее пассивными способами и низкой частотой проведения операций в банке.

Цель проекта: увеличить долю клиентов, которые будут активно использовать мобильный банкинг

Учитывая предстоящие объемы и стоимость коммуникации, я решил остановиться на рассылке сообщений: к счастью, у подавляющего числа клиентов оказались аккуратно заполнены адреса электронной почты и номера мобильных телефонов. Учитывая, что из личной почты легко перейти по ссылке в мобильный банкинг, были сформированы персонифицированные письма из шаблонных блоков:

Учитывая предстоящие объемы и стоимость коммуникации, я решил остановиться на рассылке сообщений: к счастью, у подавляющего числа клиентов оказались аккуратно заполнены адреса электронной почты и номера мобильных телефонов. Учитывая, что из личной почты легко перейти по ссылке в мобильный банкинг, были сформированы персонифицированные письма из шаблонных блоков:
• N – переходите на новый функционал;
• А – активизируйтесь;
• T – спасибо за активность. При этом учитывалась категория клиентов:
• по доступному функционалу (старый-новый);
• по активности (пассивный, активный, гиперактивный).

Модульное письмо строилось следующим образом:

Опрос в письме на базе уникальных кодов писем позволил собрать статистику и провести анализ отношения клиентов к предложенной коммуникации. Годичное тестирование модели показало, что удается избежать каннибализма между офлайн-отделениями и онлайн-каналами. Закрытие отделений не потребовалось, так как на ДБО переводились только те операции, себестоимость которых в каналах удаленного обслуживания действительно дешевле, и наоборот.

Дополнительным бонусом стал поведенческий анализ клиентской базы, который показал следующие результаты:

1. Уровень активности пользования сервисом МБ взаимозависим с наличием у клиента банковской карты.
2. Высокий уровень посещения системы теми или иными кластерами позволяет разрабатывать МБ в качестве перспективного канала коммуникации с клиентом, продвижения новых продуктов, проведения опросов.

3. Пользователи ориентированы больше на контроль своих продуктов, чем на управление ими.
4. По количеству операций на малые суммы превалируют платежи из банка (т. е. в адрес третьих сторон), но их суммарный объем невелик (оплата мобильной связи, коммунальные платежи). Рекомендуется введение фиксированной комиссии за такие операции.
5. Основные операции локализуются внутри банка (оплата кредитов, управление депозитами). Следует рассмотреть возможность продвижения МБ как канала погашения кредитов, альтернативы банковскому отделению.
6. Основной объем крупных транзакций идет из банка в виде пользовательского платежа в адрес поставщиков услуг. Рекомендуется устанавливать комиссию от суммы операции.
7. Существенный интерес пользователей к операциям с электронными деньгами. Стоит рассмотреть возможность интеграции МБ с управлением электронных кошельков, внедрение кредитов/депозитов в электронной валюте. Наблюдается тренд в сторону виртуализации бизнеса.
8. Рекомендуется провести фокус-группы в кластерах для выявления ожиданий пользователей от МБ.

9. В целевых кластерах МБ предпочитают пользоваться мужчины, их доля составляет 62,9%. Соответственно, доля женщин – 37,1%. Это обстоятельство следует предусмотреть при размещении рекламы.
10. Возраст пользователей целевых кластеров находится в пределе от 20 до 60 лет: • средний возраст – 33,2 года • медианный возраст – 31 год • мода (наиболее часто встречающийся возраст) – 27 лет.
11. Можно отметить взаимную корреляцию между высшим образованием пользователя и отсутствием зарегистрированного брака.
12. В разрезе категорий имеющихся у клиентов банковских карт наблюдается следующее распределение долей пользователей МБ: • Instant – 36,4% • Visa Electron/Maestro – 39,8% • Classic (MasterCard Standard) – 18,1% • Gold – 5,2% • Platinum – 0,3% • Visa Infinite / World MasterCard – 0,00004% В заключение отмечу: подобные задачи легко решать в собственной стране, хорошо понимая местную потребительскую культуру и специфику рынка. Совсем другое дело – «делить» клиентов между дистанционными каналами и банковскими отделениями «вслепую». Лучшей наградой мне служили удивленные возгласы – «как точно Вы угадали!» Нет, я не угадывал, а рассчитывал, чего и Вам желаю.