Segmentacja klientów w oparciu o korzystanie z usług konkurencji

Tekst przeczytasz w: 2 minuty.
Celem projektu było pogłębienie wiedzy o klientach i ich relacjach z innymi bankami.

Projekt odpowiadał na pytania, jakie produkty klient prawdopodobnie posiada poza naszym bankiem, z jakimi innymi bankami współpracuje  i który bank jest prawdopodobnie jego „pierwszym” bankiem. Dawało to możliwość pogrupowania klientów w segmenty o spójnych cechach relacji, w celu poprawy zarządzania ryzykiem churnu i wypracowania strategicznych kierunków  dosprzedaży produktów i usług.

PROBLEM

  • Aby utrzymać klienta potrzebne jest zrozumienie jego relacji z Bankiem wyrażającej się w posiadaniu i korzystaniu z jego produktów – model antychurn nie wystarcza do tego celu.
  • Czym dla klienta jest wybór pomiędzy „pierwszym” a „drugimi” bankami? – czy mogę wiedzieć jakie produkty posiada u mnie, a jakie u konkurencji?
  • Skoro my widzimy, że nasz klient posiada kredyt u konkurencji, to co konkurencja wie na nasz temat? Czy mogą próbować przejąć tego klienta?

ROZWIĄZANIE

  • Grupowanie klientów korzystających w podobny sposób z produktów w banku.
  • Opisanie klientów cechami współpracy z innymi bankami.
  • Segmentacja klientów ze względu na współpracę z naszym bankiem i z innymi bankami.
  • Wypracowanie wskaźników opisujących lojalność klienta (np.: „pierwszy vs drugi bank”) i wykorzystanie tych elementów do modelowania i scoringu churn oraz w interfejsach pierwszej linii kontaktu.

 

 

Efekt/korzyści:

  • Skuteczniejsze prowadzenie działań utrzymaniowych.
  • Redukcja kosztów działań utrzymaniowych (mniejsze nastawienie na bonusy a większe na poprawę dopasowania oferty produktowej).
  • Łatwiejsze dobieranie treści kampanii cross sell nastawionych na utrzymanie klientów ( w oparciu o czynniki wpływające na wybór „pierwszego” banku).
  • Poszerzanie wiedzy banku o klientach i czynnikach ich „delojalizacji”.

 

Kredyt w rachunku

Zrozumienie, którzy klienci są bardziej narażeni na działania konkurencji jest jednym z elementów kompleksowej strategii anty-churn

 

Szczegóły projektu

 

Czas realizacji

6 tygodni

Oprogramowanie

PS CLEMENTINE PRO

Zaangażowany zespół

Predictive Solutions - 2 osoby.

Po stronie klienta - 1 osoba zaangażowane bezpośrednio i 1 osoba odbierająca wyniki.


Udostępnij artykuł w social mediach


Branże:
bankowość

Zainteresowaliśmy Cię?

Chętnie porozmawiamy na tematy dotyczące zastosowania analizy danych w twoich działaniach.
Dysponujemy wiedzą z wielu obszarów i znamy specyfikę branż.

Ustawienia dostępności
Zwiększ wysokość linii
Zwiększ odległość między literami
Wyłącz animacje
Przewodnik czytania
Czytnik
Większy kursor