Khai thác Dữ liệu Cấp vi mô và Vĩ mô trong Ngân hàng

Tiết kiệm chi phí với các tính năng tự phục vụ từ lâu đã là trọng tâm của các ngân hàng, nhưng quan điểm “bức tranh toàn cảnh” đặt ra câu hỏi: Rủi ro thất thoát doanh thu do không thảo luận trực tiếp là gì? Việc cân bằng hai vế đó đang trở nên phức tạp hơn khi ngành ngân hàng phát triển. 

Các ngân hàng muốn cải thiện sự gắn kết với khách hàng và giữ chân họ lâu dài. Điều đó đòi hỏi những hiểu biết thu thập được từ nhiều nguồn dữ liệu, phần lớn được lưu trữ trong các hệ thống khác nhau và sau đó được chuyển vào các kho lưu trữ dữ liệu khác. Thật khó để thực hiện, đặc biệt là để theo dõi và sắp xếp các hành trình của khách hàng. Mặc dù dữ liệu có thể được truy cập khi khách hàng tương tác và bạn có thể thêm thông tin đầu vào từ các nguồn dữ liệu của bên thứ ba, nhưng bạn có thể bỏ lỡ chế độ xem toàn cảnh bao gồm nhiều sắc thái hơn về hành trình của khách hàng. 

Thấu hiểu khách hàng ở cấp độ vi mô và vĩ mô 

Phân tích hành trình vi mô — biết khách hàng đang ở đâu trên hành trình hiện tại của họ và họ đang gọi về vấn đề gì — trao quyền cho các giao dịch viên trong contact center truyền thống. Ngược lại, các nhà quản lý tài sản và nhân viên ngân hàng chi nhánh truyền thống đạt được mục tiêu của họ khi họ có cái nhìn sâu sắc về hành trình cấp vĩ mô cho thấy cơ hội tăng trưởng dài hạn cho các hồ sơ khách hàng rất cụ thể. Các phân tích cấp vĩ mô này hiện tận dụng các thuật toán máy học và vượt xa các hồ sơ khách hàng dựa trên quy tắc đơn giản. 

Mặc dù luôn có các phân tích ở cấp độ vi mô và vĩ mô, nhưng chúng thường không trộn lẫn với nhau. Việc phát triển khả năng chia sẻ dữ liệu đó rất tốn kém hoặc tốn nhiều công sức. Ngày nay, tất cả các vai trò tiếp xúc trực tiếp với khách hàng đều cần phân tích dữ liệu hành trình ở cấp độ vi mô và vĩ mô để thúc đẩy thành công của họ, đặc biệt là đối với cam kết dự đoán hướng đến kết quả. 

Một lý do cho xu hướng này là bức tường ngăn cách giữa những nhân viên contact center trước đây và nhân viên ngân hàng truyền thống đang dần sụp đổ. Họ hiện đang sử dụng cùng một công nghệ để tương tác với khách hàng — và các vai trò đang bắt đầu chồng chéo lên nhau. 

Khi các giải pháp tự phục vụ ngày càng trả lời các câu hỏi dễ dàng hơn, thì các tương tác trực tiếp đang trở nên phức tạp và khó khăn hơn. Vai trò truyền thống của nhân viên ngân hàng đang thay đổi. Điều này có nghĩa là các phân tích vi mô và vĩ mô phải trở nên phổ biến, cho phép các chủ ngân hàng và giao dịch viên nhìn khách hàng qua các lăng kính khác nhau. 

   >>> Giải pháp Contact Center cho các ngân hàng

Dữ liệu phong phú; nhưng lại không phải dữ liệu phù hợp 

Không thiếu dữ liệu. Các ngân hàng có thể tìm ra những người sống trong bán kính 10 dặm vuông của mã zip; ai sẽ giàu có trong 10 năm nữa; và như thế. Nhưng việc truy cập dữ liệu đó đòi hỏi các bài tập phân tích phức tạp, thường được thực hiện cho các chiến dịch tiếp thị một lần. Nhưng những người khác trong tổ chức thường không nhìn thấy dữ liệu này trong thời gian thực. Đó là một trong những vấn đề khi hệ thống bị ngắt kết nối và nó tạo ra các vấn đề về trải nghiệm của khách hàng với những nguyên nhân gốc rễ khó xác định. 

Các nền tảng phân tích thế hệ tiếp theo cần cung cấp cho bạn chế độ xem hồ sơ và phân khúc khách hàng trên các trục khác nhau, dự đoán hành vi theo thời gian và xác định các cơ hội có thể thành hiện thực — bất kể trên kênh tương tác nào. Nhiều nền tảng trong số này sử dụng các công cụ phát triển “không cần kiến thức lập trình ”, cung cấp các giao diện kéo và thả đơn giản để phát triển các chế độ xem rất phức tạp. Điều này cho phép siêu người dùng từ phía doanh nghiệp xây dựng các khả năng nâng cao mà không cần sự tham gia của các lập trình viên hay kỹ sư. Lý tưởng nhất là nền tảng phân tích “no-code/ low-cod” đó cũng sẽ được đưa vào hệ thống tương tác theo thời gian thực của bạn. 

Download: Kịch bản telesale ngành ngân hàng miễn phí

Contact Center đang phát triển 

Các contact center có thể sử dụng tương tác dự đoán để tự động cung cấp chatbot hoặc nhân viên hỗ trợ cho cuộc trò chuyện — hoặc thậm chí gọi lại trong thời điểm xác thực. Thông thường, các hành trình cấp vi mô này không được kết nối theo cách hỗ trợ mục tiêu xây dựng giá trị lâu dài tập trung vào vĩ mô. Cách tiếp cận chiến thuật này không tính đến giá trị trọn đời tiềm năng của khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng. Ngay cả khi bạn có thể cung cấp dữ liệu của bên thứ ba vào các công cụ ra quyết định, chúng vẫn thường tập trung vào các hành trình vi mô. Ví dụ: bạn có thể thiếu thông tin chi tiết về việc nên phục vụ khách hàng bằng bot hay nhân viên trực tiếp có kỹ năng giữ chân cao. 

Các số liệu cấp vĩ mô cần phải là một phần của công cụ ra quyết định theo thời gian thực để bạn không gặp rủi ro rời bỏ khách hàng có giá trị lâu dài cao. Với chế độ xem chỉ ở mức vi mô, thật khó để đưa ra quyết định “bức tranh lớn” vì các phân tích của bạn chỉ dựa trên một cửa sổ quyết định hẹp. 

   >>> Dịch vụ khách hàng trong ngành ngân hàng & tài chính

Chìa khóa thành công 

Cạnh tranh đang buộc các ngân hàng phải đánh giá lại các mô hình hoạt động cốt lõi của họ. Bất kể chúng phát triển như thế nào — cho dù đó hoàn toàn là kỹ thuật số, gạch và vữa hay giải pháp kết hợp — thì việc hiểu hành trình cấp vi mô và vĩ mô của khách hàng vẫn là chìa khóa dẫn đến thành công. Chỉ với những loại thông tin chi tiết tinh vi này, các ngân hàng mới có thể kết hợp thành công giữa tự động hóa với dịch vụ do con người hỗ trợ để mang lại sự đồng cảm có giá trị cao — trên quy mô lớn. 

MP Transformation