Kako banke mogu da iskoriste AI segmentaciju klijenata

26. 03. 2021.

Segmentacija, metod kategorizacije klijenata na osnovu zajedničkih osobina, je moćno sredstvo u bankarstvu.

Ono što AI segmentaciju klijenata u bankarstvu čini posebno privlačnom jeste bogatstvo i raznolikost dostupnih podataka. Ovde se ne radi samo o podeli kupaca na grupe – to je prvi korak u dubljem razumevanju preferencija i ponašanja svake grupe.

Otključavanjem uvida kroz segmentaciju, banke mogu kreirati personalizovane marketinške strategije prilagođene jedinstvenim potrebama svake grupe.

Nastavite sa čitanjem dok:

• Definišemo segmentaciju klijenata vođenu veštačkom inteligencijom i objašnjavamo njen značaj u bankarskoj industriji,
• Ilustrujemo zašto je segmentacija kupaca važna u ovom sektoru,
• Razgovaramo o nekoliko tradicionalnih pristupa segmentaciji kupaca vođenoj veštačkom inteligencijom, i
• Objašnjavamo kako da izaberete idealan alat za segmentaciju klijenata sa veštačkom inteligencijom za bankarstvo.

Šta je segmentacija kupaca vođena veštačkom inteligencijom?

Segmentacija kupaca vođena veštačkom inteligencijom je proces kategorizacije baze korisnika u različite grupe ili segmente korišćenjem algoritama i tehnika veštačke inteligencije.

Za razliku od tradicionalnih metoda segmentacije koje se oslanjaju isključivo na manuelnu analizu, segmentacija vođena veštačkom inteligencijom,  oslanja se na mašinsko učenje, rudarenje podataka i prediktivnu analitiku kako bi se identifikovali obrasci, sličnosti i razlike među kupcima na osnovu različitih atributa, ponašanja i interakcija.

Ovaj pristup koristi napredne algoritme za analizu ogromne količine podataka o klijentima, uključujući sledeće:

• Demografija,
• Istorija transakcija,
• Oprema proizvoda,
• Ponašanje pri pregledanju,
• Interakcije na društvenim medijima i još mnogo toga.

Algoritmi zasnovani na veštačkoj inteligenciji mogu otkriti složene odnose i skrivene obrasce unutar ovih podataka, omogućavajući vam da kreirate detaljnije i preciznije segmente kupaca.

Ključna prednost segmentacije kupaca vođene veštačkom inteligencijom leži u njenoj sposobnosti da automatizuje i kontinuirano usavršava proces.

Kontinuiranom analizom i učenjem iz novih unosa podataka, AI algoritmi mogu da prilagođavaju i ažuriraju modele segmentacije, pružajući vam ažurne i preciznije uvide u preferencije kupaca, kao i njihove potrebe i ponašanje pri kupovini.

Ovo vam, zauzvrat, omogućava da prilagodite marketinške strategije, personalizujete iskustva i optimizujete donošenje odluka kako biste bolje zadovoljili različite potrebe različitih segmenata kupaca.

Zašto je segmentacija klijenata važna u bankarstvu?

Kao što verovatno već možete i da pretpostavite, segmentacija klijenata ima značajan značaj u bankarstvu. Razlozi za to su različiti:

Segmentacija omogućava bankama da prilagode svoje usluge, ponudu proizvoda i strategije komunikacije kako bi bolje odgovarale različitim potrebama svojih klijenata. Na primer, jedan segment bi mogao preferirati investicione proizvode, dok bi drugi mogao dati prioritet štednim računima ili kreditima.

Razumevanje segmenata klijenata omogućava bankama da personalizuju svoje interakcije i iskustva. Poznavajući segment klijenta, banke mogu ponuditi targetirane preporuke, prilagođene ponude i personalizovanu komunikaciju.

Kategorizacijom klijenata na osnovu njihovog finansijskog ponašanja i kreditne sposobnosti, banke mogu bolje da procene rizike povezane sa kreditiranjem, donoseći tačnije odluke o zajmovima i generišući strategije za smanjenje rizika.

Zahvaljujući marketinškim kampanjama specifičnim za segment, banke mogu efikasnije da opredele marketinške resurse. Ovo često pretpostavlja kreiranje poruka koje su u skladu sa preferencijama svakog segmenta i dovodi do većih stopa angažovanja i konverzije.

Razumevanje segmenata omogućava bankama da identifikuju klijente visoke vrednosti i razviju strategije za njihovo zadržavanje. Istovremeno, pomaže u targetiranju specifičnih segmenata za akviziciju, fokusirajući napore na privlačenje novih klijenata koji su usklađeni sa uslugama banke.

Konačno, segmentacija može da podstakne profitabilnost davanjem prioriteta segmentima visoke vrednosti i razvojem usluga koje posebno zadovoljavaju njihove potrebe, što dovodi do povećanih mogućnosti za ostvarenje prihoda.

U suštini, segmentacija klijenata u bankarstvu je neophodna na mnogo načina. Ali pre nego što pređemo na njegovu implementaciju, hajde da brzo pređemo na neke od najpopularnijih pristupa segmentaciji.

Popularni pristupi segmentaciji klijenata u bankarstvu

U bankarstvu, pristupi segmentacije vam pomažu da kategorišete klijente na osnovu različitih kriterijuma. Ovo vam, zauzvrat, pomaže da bolje razumete njihovo ponašanje, potrebe i preferencije.

Evo nekih od najpopularnijih pristupa segmentaciji, tradicionalnih i zasnovanih na veštačkoj inteligenciji, koji će vam pomoći da donesete bolje informisane odluke o praksama segmentacije kupaca.

Tradicionalni pristupi segmentaciji

Tradicionalne metode segmentacije u bankarstvu obuhvataju različite pristupe kategorizaciji kupaca za prilagođene usluge i strategije. Neke od njih uključuju:

• Demografska segmentacija kategoriše kupce na osnovu demografskih kategorija kao što su starost, pol, prihodi, bračni status, itd. Ovo pomaže u ponudi proizvoda i usluga prilagođenih specifičnim demografskim grupama.
• Geografska segmentacija segmentira klijente na osnovu njihove lokacije ili geografskog regiona. Ovo može pomoći bankama da razumeju regionalne preferencije ili lokalne ekonomske uslove i da shodno tome prilagode ponudu.
• Segmentacija ponašanja analizira ponašanje klijenata, obrasce potrošnje, istoriju transakcija i interakcije sa bankarskim uslugama kako bi se klijenti kategorisali. Ova segmentacija pomaže u personalizovanom marketingu i pružanju usluga.
• Psihografska segmentacija grupiše kupce na osnovu njihovog životnog stila, vrednosti, stavova i motivacije. Razumevanje ovih aspekata pomaže u kreiranju targetiranih poruka i usluga koje su u skladu sa preferencijama kupaca.
• RFM (recentnost, učestalost, novčana vrednost) segmentacija kategoriše kupce na osnovu njihovog transakcionog ponašanja. Recentnost pokazuje koliko je nedavno klijent ostvario interakciju ili transakciju sa bankom. Učestalost meri koliko često klijent obavlja transakcije. Novčana vrednost se fokusira na novčanu vrednost transakcija klijenata, identifikujući klijente visoke vrednosti na osnovu njihovog doprinosa u potrošnji.

Pristupi segmentaciji kupaca zasnovani na veštačkoj inteligenciji

U bankarstvu, pristupi segmentacije zasnovani na veštačkoj inteligenciji mogu da revolucionizuju kategorizaciju klijenata korišćenjem napredne tehnologije. Neki od najčešćih pristupa segmentaciji koje pokreće AI uključuju:

• Prediktivna analitička segmentacija koristi algoritme mašinskog učenja za predviđanje budućeg ponašanja klijenata na osnovu istorijskih podataka. Ovo pomaže u predviđanju potencijalnih potreba i ponašanja za pružanje proaktivnih usluga.
• Klaster analiza funkcioniše na sledeći način: AI algoritmi identifikuju prirodne grupe ili klastere unutar skupa podataka o klijentima na osnovu sličnosti u ponašanju, preferencijama ili drugim atributima. Ovo može otkriti segmente koji možda nisu očigledni kroz tradicionalne metode.
• Analiza osećanja koristi obradu prirodnog jezika (NLP) za analizu povratnih informacija kupaca, interakcija na društvenim mrežama ili recenzija kako bi se razumela osećanja kupaca. Ovo pomaže u identifikaciji segmenata, a zatim u prilagođavanju usluga i rešavanju problema.
• Otkrivanje anomalija pomaže da se identifikuju neobični ili nepravilni obrasci u ponašanju kupaca. Ovo je od pomoći u otkrivanju prevare ili identifikaciji segmenata koji potencijalno zahtevaju posebnu pažnju zbog neočekivanih aktivnosti.
• Analiza mreže pomaže u razumevanju odnosa sa kupcima i mreža putem AI algoritama. Ovo može dovesti do segmentiranja kupaca na osnovu njihovih veza i omogućiti targetirani marketing ili programe preporuka.

RFM u odnosu na RFMT pristup

Hajde da se brzo vratimo na tradicionalni RFM pristup i vidimo kako nam je pomogao da dođemo do naprednijeg, RFMT pristupa segmentaciji sa AI.

RFM segmentacija je dugo bila kamen temeljac u marketingu i poslovnoj analitici.

Ovaj metod tradicionalno sabira i rangira kupce u skladu sa ovim karakteristikama, dodeljujući rangove od 0 do N na četiri ili pet nivoa za svaku kategoriju. Što je viši konačni rang segmenta, to je klasifikacija povoljnija – jednostavan, ali moćan pristup.

Međutim, njegova ograničenja leže u fiksnim korpama i potencijalnoj gruboj segmentaciji zbog malih varijacija u karakteristikama kupaca, što može dovesti do toga da slični klijenti spadaju u različite segmente.

Iako je pronicljiv, rigidnost ovog pristupa nas je navela da razmišljamo u pravcu RFMT-RFM sa dodatnom dimenzijom: zakup (T), koji predstavlja trajanje životnog ciklusa klijenta.

Za razliku od RFM-a, RFMT ne koristi grupisanje i rangiranje, odlučujući se za tehnike grupisanja vođene algoritmima mašinskog učenja.

Jednostavnost dominira unutar naše platforme. Svi moduli su lako razumljivi i upotrebljivi čak i za netehnološke korisnike. Sa anonimnim podacima, naša platforma autonomno sprovodi segmentaciju, minimizirajući manuelni rad i učešće klijenata.

Modul Studio za segmentaciju u okviru platforme Solver AI Suite dopušta praćenje tranzicija klijenata između segmenata, omogućavajući modeliranje putovanja kupaca i podešavanje okidača za automatizaciju marketinga. Segmentaticija, koja je sastavni deo vašeg proizvoda, kombinuje se sa sistemima preporuke i procenom životnog veka kupaca kako bi se omogućila automatizacija marketinga kroz kreiranje publike i vođenje kampanja.

Rezultati su izvanredni — targetiranje potencijalno lojalnih segmenata kupaca dovelo je do povećanja stope konverzije od 30%. Zanimljivo je da segment koji se naziva „šampioni“ zahteva minimalno targetiranje ili popuste, što ukazuje na povećanu prodaju i smanjenje nepotrebnih troškova.

Ovo ilustruje moć segmentacije vođene veštačkom inteligencijom u optimizaciji marketinških strategija i poboljšanju angažovanja klijenata u bankarskom sektoru.

Implementacija segmentacije klijenata vođene veštačkom inteligencijom u bankarstvu

Kao što vidite, implementacija segmentacije klijenata vođene veštačkom inteligencijom u bankarstvu u različitim sektorima uključuje korišćenje tehnologije za poboljšanje različitih aspekata korisničke usluge, upravljanja rizikom i ponude proizvoda.

Sledi pregled kako se segmentacija veštačke inteligencije može primeniti u bankarskim poslovima sa stanovništvom i privredom, kao i u digitalnom bankarstvu:

Poslovi banaka sa stanovništvom

Segmentacija vođena veštačkom inteligencijom u bankarskim poslovima sa stanovništvom fokusira se na personalizovana iskustva kupaca.

Analizom podataka o transakcijama i ponašanja klijenata, banke mogu da kategorišu klijente u segmente na osnovu potrošačkih navika, preferencija i nivoa angažovanja.

Ovo omogućava prilagođene preporuke proizvoda, personalizovane marketinške kampanje i targetirane ponude usluga, što na kraju povećava zadovoljstvo i lojalnost kupaca.

Digitalno bankarstvo

Sa digitalnim bankarstvom, segmentacija vođena veštačkom inteligencijom igra ključnu ulogu u optimizaciji korisničkih iskustava u digitalnim kanalima.

Korišćenjem algoritama mašinskog učenja, banke mogu da analiziraju interakcije korisnika, preferencije i obrasce angažovanja unutar digitalnih platformi. Ovo dovodi do personalizovanih interfejsa aplikacija, targetiranih promocija i intuitivne korisničke usluge, podstičući povećano digitalno angažovanje i zadržavanje kupaca.

Konačno, AI algoritmi mogu sledeće:

• Da pomognu u detektovanju anomalija u ponašanju transakcija,
• Da Identifikuju potencijalno prevarne aktivnosti, i
• Da pojačaju mere bezbednosti.

Komercijalno bankarstvo

Segmentacija vođena veštačkom inteligencijom u poslovnom bankarstvu usredsređuje se na procenu rizika i prilagođena finansijska rešenja za preduzeća.

Analizom podataka o transakcijama, kreditne istorije i obrazaca poslovnog ponašanja, banke mogu da kategorišu poslovne klijente u segmente na osnovu profila rizika, kreditne sposobnosti i finansijskih potreba.

To omogućava bankama da ponude personalizovane finansijske proizvode, kreditna rešenja i strategije upravljanja rizicima, posebno zadovoljavajući zahteve svakog poslovnog segmenta.

U svakom sektoru, implementacija segmentacije klijenata vođena veštačkom inteligencijom omogućava bankama da:

• Bolje razumeju njihovu bazu klijenata,
• Isporuče personalizovana iskustva,
• Efikasnije ublaže rizike i
• Preciziraju ponudu proizvoda radi zadovoljenja specifičnih potreba kupaca.

Kako odabrati savršen AI alat za segmentaciju klijenata za bankarstvo?

U bankarskom sektoru, izbor idealnog alata za segmentaciju klijenata vođenog veštačkom inteligencijom zahteva pažljivu procenu nekoliko ključnih faktora kako bi se osiguralo da je u skladu sa specifičnim potrebama i ciljevima institucije.

Evo 8 ključnih faktora koje treba da uzmete u obzir:

#1 Kompatibilnost podataka i integracija

Uverite se da se alatka može besprekorno integrisati sa postojećom infrastrukturom podataka banke. Kompatibilnost sa različitim izvorima podataka, bilo strukturiranim ili nestrukturiranim, ključna je za sveobuhvatan uvid u kupce.

#2 Napredni algoritmi veštačke inteligencije

Potražite alate koji koriste napredne algoritme veštačke inteligencije i mašinskog učenja. Oni bi trebalo da budu u stanju da analiziraju velike količine podataka da bi:

Identifikovali složene obrasce,

Omogućili preciznu segmentaciju kupaca i prediktivnu analitiku.

#3 Prilagođavanje i fleksibilnost

Alat koji odaberete treba da ponudi fleksibilnost u kreiranju prilagođenih segmenata prilagođenih specifičnim zahtevima banke.

U ovom slučaju, želite da tražite opcije koje omogućavaju kreiranje različitih segmentacija na osnovu različitih parametara relevantnih za bankarsko poslovanje.

#4 Analiza i uvidi u stvarnom vremenu

Mogućnosti analize u stvarnom vremenu su ključne u današnjem dinamičnom bankarskom okruženju.

Obavezno izaberite alatku koja pruža uvid u ponašanje kupaca u stvarnom vremenu, omogućavajući pravovremeno donošenje odluka i reagovanje.

Na primer, platforma Solver AI Suite se izdvaja svojom mogućnošću da automatski ažurira segmente kako ponašanje kupaca evoluira. Ovo će vam biti više nego dovoljno da obezbedite preciznu i aktuelnu segmentaciju i donesete odluke brzo i bez mnogo napora.

Pored toga, ona koristi algoritme veštačke inteligencije za izvlačenje praktičnih uvida iz ogromnih skupova podataka. Ovo omogućava bankama da otkriju nijansirane obrasce i trendove u ponašanju klijenata, omogućavajući preciznije strategije prodaje i unakrsne prodaje.

#5 Interfejs prilagođen korisniku

Interfejs prilagođen korisniku je od suštinskog značaja, posebno ako će alat koristiti i netehničko bankarsko osoblje.

Platforma treba da bude intuitivna, sa jasnim vizuelizacijama i lako razumljivim izveštajima To će osigurati da se svi bankarski profesionalci lako kreću i ostvaruju uvide bez napora.

#6 Bezbednost i usklađenost

S obzirom na osetljivost bankarskih podataka, uvek treba da date prioritet alatima koji se pridržavaju strogih bezbednosnih mera i standarda usklađenosti. Uverite se da alat ispunjava industrijske propise i zahteve za privatnost podataka kako biste izbegli bilo kakve komplikacije u nastavku.

#7 Skalabilnost i podrška

Uzmite u obzir skalabilnost alata kako biste prilagodili budući rast i povećanje obima podataka. Pored toga, procenite nivo podrške i obuke koju nudi dobavljač alata kako biste obezbedili nesmetanu implementaciju i stalnu pomoć.

#8 Isplativost

Na kraju, procenite koliko ćete morati da uložite u ovaj alat da biste ga efikasno koristili.

Ovde bi trebalo da uzmete u obzir cenu alata u odnosu na vrednost koju pruža. Drugim rečima, pobrinite se da uzmete u obzir ne samo početnu investiciju već i tekuće održavanje, ažuriranja i potencijalne troškove skalabilnosti.

Temeljnom procenom ovih faktora, možete donositi informisane odluke kada birate alatku za segmentaciju klijenata vođenu veštačkom inteligencijom koja najbolje odgovara vašim jedinstvenim bankarskim potrebama, podstiče bolji uvid u klijente i poboljšava operativnu efikasnost

Razmotrite platformu Solver AI Suite za poboljšane bankarske strategije

Segmentacija klijenata vođena veštačkom inteligencijom predstavlja transformativnu silu u bankarstvu. Ne radi se samo o podeli kupaca; radi se o razumevanju svake njihove nijanse. Od bankarskih poslova sa stanovništvom do poslova sa privredom, AI segmentacija preoblikuje iskustva, ublažava rizike i poboljšava ponude.

U svetu prepunom podataka, znamo da AI segmentacija nije samo strategija; ona je neophodna bankama kako bi napredovale.

Zato smo naporno radili da razvijemo platformu Solver AI Suite i pretvorimo je u robusno rešenje za bankarske institucije koje žele da efikasno iskoriste AI segmentaciju. Verujemo da prihvatanjem platforme Solver AI Suite banke mogu da transformišu svoj pristup segmentaciji klijenata, poboljšavajući svoju sposobnost da isporuče personalizovana iskustva i podstiču poslovni uspeh u bankarskom okruženju koje se stalno razvija. Ona prevodi podatke u praktične uvide, vodeći banke ka ostvarivanju vrhunskog zadovoljstva klijenata i operativnoj efikasnosti bez premca.

Ako ste spremni da prihvatite segmentaciju vođenu veštačkom inteligencijom, ne oklevajte da nam se obratite! Otključajmo suštinu banklarsktva zajedno — zakažite demonstraciju danas i počnite da razumete, angažujete i da uslužujete kupce bolje nego ikad pre.