БИНБАНК
БИНБАНК
Как Бинбанк Диджитал смог увеличить конверсию и повысить лояльность клиентов
ЦЕЛЬ
Бинбанк Диджитал (бывш. Бинбанк Кредитные карты) специализируется на предоставлении потребительских кредитов. Для этого рынка характерна высокая конкуренция и низкий уровень лояльности у клиентов – сменить банк сейчас можно даже не выходя из дома.
Злоупотребление маркетинговыми инструментами, например, регулярными массовыми рассылками, является распространенной практикой, что часто приносит больше вреда, чем пользы. Обилие рекламных сообщений может отпугнуть потенциального клиента, имеющего намерение воспользоваться услугами банка, но не готового к получению лавины предложений.
Для повышения релевантности маркетинговых кампаний Бинбанк нуждался в более эффективном использовании имеющихся данных. Проанализировав негативный опыт своих коллег по отрасли, эксперты банка сделали вывод о том, что инструмент для работы с большими данными должен быть гибким, понятным и быстро выдавать результаты.
ТРЕБОВАНИЯ
ГИБКОСТЬ
Используемые ранее инструменты для анализа данных не позволяли команде Бинбанка оперативно реагировать и быть гибкой. Невозможность реализации ad -hoc анализа до сих пор является одной из главных проблем для всей финансовой отрасли.
В Бинбанке понимали всю ценность имеющихся у них данных и хотели использовать это для повышения эффективности.
МАСШТАБ
В банке хотели анализировать в комплексе все имеющиеся данные: социально-демографические, транзакционные, портреты клиентов и историю покупок — всё, что позволило бы повысить релевантность и таргетированность маркетинговых коммуникаций.
АВТОМАТИЗАЦИЯ
Перед маркетинговыми коммуникациями Бинбанка была поставлена цель осуществлять целевое и своевременное информирование клиентов. Банк нуждался в решении, которое помогало бы не только быстро анализировать данные, но и сразу же использовать полученные результаты в работе.
РЕШЕНИЕ
По своей сути, требования банка не были экстраординарными – именно для этого и был создан аналитический инструмент Polymatica Analytics.
Интеллектуальный алгоритм, используемый в решении, распределяет вычисления между CPU и GPU. Гибридная архитектура значительно увеличивает скорость обработки информации, что позволяет анализировать неограниченные массивы данных за секунды, в отличие от других решений, которым необходимы дни, а порой и недели для достижения тех же самых результатов.
Polymatica Analytics позволил отделу аналитики Бинбанка быть гибким в работе с данными. Ряд усовершенствованных аналитических модулей позволяет пользователям анализировать данные за несколько кликов вне зависимости от уровня подготовки специалистов.
Бинбанк тестировал Polymatica Analytics наравне с SAS и Python. «Гибкость в группировке и запросах данных дает объективную картину сравнения», — вспоминает Юлия Юсуфова, начальник управления по работе с портфелем карт Бинбанка Дижитал. – «Нет других средств, способных обработать такой объём данных за столь короткий интервал времени».
После тестирования, которое длилось несколько месяцев, Бинбанк признал Polymatica Analytics лучшим решением для анализа данных, выбрав его в качестве главного инструмента для работы с большими объемами данных.
РЕЗУЛЬТАТЫ
ВОЗРОСШАЯ ГИБКОСТЬ
До использования Polymatica Analytics Бинбанк был строго ограничен «негибкими» отчетами. Было просто невозможно исследовать свои же данные. Теперь команда банка может анализировать данные в любых разрезах для постоянно появляющихся бизнес-задач.
Коммерческие департаменты компании получили возможность оперативно получать ответы аналитиков на любые вопросы, объективно действуя в дальнейшем, основываясь на фактах, а не на предположениях и интуиции.
ДОВОЛЬНЫЕ КЛИЕНТЫ
Одной из главных целей Бинбанка было повышение релевантности маркетинговых коммуникаций, направленных на укрепление отношений с клиентами и увеличение эффективности взаимодействия.
Polymatica Analytics помог выстроить новые рабочие процессы, позволяющие разрабатывать таргетированные кампании с высокой конверсией – положительная обратная связь от клиентов выросла с 14% до 34%.
Эта цифра показывает, насколько хорошо работают персонализированные коммуникации, отправленные с помощью правильного канала и в правильное время.
УВЕЛИЧЕНИЕ ЦЕННОСТИ КЛИЕНТА
Выбирая лучший инструмент для анализа больших данных, в Бинбанке хотели создавать новые продукты, которые будут пользоваться спросом у клиентов, используя только ту информацию, которой они уже обладали.
Вместе с возросшей эффективностью маркетинговых кампаний, банк также отмечает повышение дохода от перекрестных продаж, что, по словам Юлии, является важной сферой применения аналитики, полученной с помощью Polymatica.
