Предиктивная коммуникация с клиентами банка

Заказчик:
ПАО Сбербанк
Руководитель проекта со стороны заказчика
Год завершения проекта
2022
Сроки выполнения проекта
Август, 2022 - Ноябрь, 2022
Масштаб проекта
2500000 абонентов
Цели
  • Уменьшение кол-ва обращений клиентов в банк. 
  • Улучшение клиентского опыта. 
  • Сокращений банковских расходов. 
  • Повышение финансовой грамотности клиентов.

Уникальность проекта

Запущена предиктивная коммуникация, которая автоматически отправляет клиенту уведомление с ссылкой на специальные страницы на сайте, где размещены самые популярные вопросы и ответы к ним по продукту, которым воспользовался клиент в конкретной жизненной ситуации. Система направляет уведомление именно в тот момент, когда клиент становится целевой аудиторией. (У каждого продукта свои параметры ЦА. К примеру, как только банк получает информацию, что клиент стал банкротам, банк “маркирует” данного клиента под маркер “банкрот”. Как только клиент получает соответствующий маркер – направляется автоматически уведомление (предиктивная коммуникации) 

Благодаря реализации данного алгоритма, клиенты, привыкшие к обслуживанию в традиционном канале (офис банка или колл-центр), имеют возможность получать необходимую информацию удаленно в любой момент времени без обращения в банк. 

Важно отметить 2 момента: 

1)      Система очень простая в работе и недорогая для реализации, но при этом достаточно эффективная. 

2)      Система универсальная и подойдет абсолютно под любой продукт, что делает ее ценность выше.

Использованное ПО

ППРБ УДДК, @900

Сложность реализации
Большой объем аналитических данных
Описание проекта

Проект начали с детального анализа обращений, по результатам которого выявили основные вопросы и корневые причины «болей» клиентов. После группировки и вычистки, оказалось, что у 90% клиентов стандартные вопросы, которые в 80% случаев повторяются.

По итогам исследований, выявили, что более половины клиентов готовы искать информацию в интернете до обращения в банк, но так как продукты сложные, клиенты редко находят ответ на свой вопрос, поэтому им проще обращаться в банк.

В результате реализовали систему предиктивной коммуникации. Сгруппировали все обращения клиентов, распределили по категориям и учли кол-во обращений по каждому вопросу (вес обращений). В итоге у нас получился ТОП 10-15 вопросов по каждому продукту. Далее прописали понятные ответы на каждый вопрос (без сложных формулировок и банковских терминов). Подготовили ссылки и текста для уведомлений. Настроили автоматические уведомления ЦА (целевой аудитории) при определенных событиях. (Как только клиент начинает пользоваться нашим продуктам и тд)

Раньше клиентский путь у большинства клиентов выглядил вот так:

1.       Стал пользоваться продуктом
2.       Возник вопрос
3.       Обратился в банк (как правило, звонок в колл-центр)

Сейчас клиентский путь выглядит вот так:

1.       Стал пользоваться продуктом
2.       Сразу приходит предиктивная коммуникация
3.       Возник вопрос
4.       Часть клиентов не стали обращаться в банк, так как нашли ответ на свой вопрос самостоятельно в рамках предиктивной коммуникации

Эффективность на примере 1 продукта:

- Снижение обращений по данной тематике после запуска предиктивной коммуникации: 30%
- Потенциальное снижение расходов за счет уменьшения кол-во обращений в банк (за год): 3.9 мл. руб.

Продуктовые метрики:

- CTR 35% (% клиентов, которые перешли на сайт после получения уведомления)
- Кол-во повторных заходов на сайт 30%
- Отказ 10%
- Среднее время на сайте: 3,5 мин.

Высокий CTR говорит о том, что уведомление направляется в актуальный для клиента момент. Низкий % отказов говорит о том, что инструмент (в том числе контент) для клиента понятный и удобный. А кол-во повторных визитов в 30-35% и время на сайте в 3,5 мин, говорит о том, что клиентам данный инструмент интересен и полезен. Все данные доводы подкрепляются главным показателем – снижение кол-во обращений на 30%.
География проекта
Вся Россия
Коментарии: 4

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Николай Беленьков
    Рейтинг: 107
    ITOGO.RU
    CIO
    05.12.2022 14:29

    Добрый день.
    Как вы замеряли % отказа и CTR?

  • Раффи Джагитян
    Рейтинг: 55
    ПАО Сбербанк
    Руководитель направления
    16.12.2022 12:25

    Николай, добрый день.

    1) Отказы смотрели через яндекс метрику

    2) CTR считали, как отношение “кол-во направленных смс” на “кол-во уникальных посещений страницы за одну единицу времени” (страница закрыта от индексации и выведена с сайта. На нее можно попасть только по прямой ссылке, которую направляли клиентам в коммуникации)

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4135
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    06.01.2023 00:28

    Добрый день, а в чем тут управление знаниями?

  • Дмитрий Турчановский
    Рейтинг: 2239
    Зарубежнефть
    Заместитель начальника Управления информационных технологий
    07.01.2023 12:51

    Интересное решение, но я как клиент вашего банка почему-то с ним не сталкивался, каким образом организовано продвижение данного продукта, где можно его посмотреть? Вы закончили проект только в ноябре, приведённые эффекты за какой период заверялись и как в целом организован процесс оценки результатов проекта, замеры в рамках опытной эксплуатации или в течении Какого-то периода после?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.