http://hawkhouse.ru/wp-includes/images/media/default.png		

Кейс: автоматизация выдачи автокредитов

captcha

Чем больше у банка клиентов, тем выше его преимущество перед конкурентами. Эффективная политика сохранения клиентской базы повышает лояльность последних к финансовому учреждению. Это избавляет банк от необходимости увеличивать расходы на пополнение клиентской базы. Что выливается в суммы, в 5 раз превышающие затраты на удержание существующих клиентов.

Оформление кредита на автомобиль

В сфере автокредитования лояльность клиентов к банку-кредитору особенно важна

Поиск путей эффективного взаимодействия с клиентами – важная задача для российских банков. Клиентов нужно не только внести в базу, но и стимулировать к совершению новых покупок. Все это актуально в отношении автокредитов, где важны информационный и психоэмоциональный контакты с клиентами, причем не только прямые, но и дистанционные. Поэтому многие банки заинтересованы во внедрении автоматизированной системы коммуникации с клиентами – отправке персонализированных e-mail и SMS-сообщений.

С какой задачей обратился заказчик?

У банка большая база клиентов по автокредитам, с которыми работа ведется не напрямую, а через автодилеров. Схема взаимодействия выглядит так:

  • клиент обращается к дилеру с целью приобрести в кредит автомобиль конкретной марки;
  • дилер отправляет кредитную заявку в банк, где проводят скоринг – оценивают, насколько клиент благонадежен;
  • банк принимает решение о выдаче займа;
  • дилер сообщает о принятом решении клиенту.

В базе банка собрана информация по всем клиентам, которые когда-либо обращались через дилера в банк за кредитом на покупку авто. Но проблема в том, что нет схемы эффективной работы с клиентами.

Цель заказчика: за 12 месяцев продать 5 000 кредитов с помощью новой системы коммуникаций.

Задача заказчика: разработать автоматизированную систему, которая будет взаимодействовать с клиентами и подогревать их интерес к приобретению нового автомобиля.

Предложение от компании HHI

Специалисты компании HHI после анализа ситуации предложили систему коммуникации с помощью рассылки персонализированных сообщений по различным каналам: e-mail, OBTM, SMS, Viber, мобильному приложению. Руководство банка одобрило предложенную систему, и на данный момент разработка находится на стадии формализации требований.

Клиент получает из банка SMS-сообщения

Система автоматизации коммуникаций обеспечивает эффективное дистанционное взаимодействие с клиентами

Как будет действовать система

Предположим, клиент является владельцем автомобиля Nissan Qashqai, который был приобретен через автокредит. Банку известны все критерии покупки автомобиля: год выпуска, цвет, пакет, условия кредитования. К моменту, когда автомобилю исполнится 3 года, система должна автоматически сформировать и отправить клиенту персонализированное сообщение с предложением приобрести новый Nissan X-Trail в обмен на старую машину, для чего можно взять в банке дополнительный кредит с такой же ставкой, как по прошлому кредиту.

Чтобы составить предложение, которое с максимальной долей вероятности заинтересует клиента, система анализирует список определенных параметров: финансовые возможности клиента, его предпочтения и пр. Система должна понимать, что предложить клиенту: бюджетный или дорогой вариант, с каким пакетом, по какой программе – трейд-ин, автокредит, госпрограммы по утилизации и системе трейд-ин, льготному автокредитованию.

Плюсы для банка: постоянно ведет клиента, предлагая ему удачную покупку нового автомобиля той же марки, и при этом укрепляет взаимоотношения с дилером.

Плюсы для клиента: на выгодных условиях покупает новую машину и получает новый пакет обслуживания. Кроме того, если новыми клиентами банка становятся друзья и родственники старого клиента, он, в свою очередь, может рассчитывать на программу лояльности от банка.

Семья в новой машине

Новая система позволит банку удерживать клиентов, а клиентам – иметь доступ к лучшим предложениям банка

Текущие задачи

На данном этапе разработчикам системы предстоит решить три основные задачи:

  1. Формализовать коммуникации: разработать четкий алгоритм формирования сценариев коммуникаций.
  2. Формализовать паттерны: собрать пул критериев, по которым будут построены персонализированные предложения.
  3. Формализовать алгоритмы прогнозов.

Система должна спрогнозировать момент обращения, в который вероятность согласия клиента на покупку будет максимальной. И самообучаться за счет рассылок контрольным группам клиентов и анализа полученных данных. К примеру, работающий человек может не отреагировать на полученное утром сообщение по причине занятости, а вечером, когда закончит работу, сможет спокойно прочитать и даже ответить. Вывод для системы – этому и подобным клиентам в дальнейшем отправлять сообщение в вечернее время.

Кроме того, если человеку интересно предложение, но у него по каким-то причинам не хватает денег, система должна рассчитать комфортный срок кредита для этого клиента. А также с помощью опроса определить, почему клиент отказался от предложения, дополнить полученной информацией его профиль и на основе этих данных сформулировать для него новое предложение. За счет такого механизма обратной связи планируется получить высокую конверсию клиентов.

Рост продаж автомобилей

Внедрение системы автоматизации коммуникаций даст высокую конверсию клиентов

Обратная связь выстраивается по такой логике: если сообщение прочитано (SMS доставлено), но ответа нет, система высылает автоматизированный опрос для выяснения, почему человек не согласился на предложение. Если снова не получен ответ, запускается бизнес-процесс – звонок оператора, который уточняет детали, дает разъяснения и формирует таким способом лояльность клиента.

Решение планируется реализовать на базе платформы AMBER. Это будет CRM/BPM-система, настроенная на разработанную бизнес-логику и включающая аналитическую и коммуникационную части. Реализация проекта займет 2,5–3 месяца.

Назвать более точный срок исполнения сложно: нельзя определенно сказать, сколько времени понадобится, чтобы привести данные к общему виду, а это часто делается вручную. Могут возникнуть сложности и при интеграции с закрытыми банковскими системами, которые требуют особых условий обмена данными.

Планируемые результаты после внедрения системы

Ключевая задача банка – продать с помощью новой системы 5 000 кредитов в течение года. В базе данных около 250 000 клиентов, значит, возможная конверсия составляет 5 %.

В среднем на практике с подобными системами коммуникаций удается добиться конверсии 1–2 %, причина – стагнация в экономике. В нашем случае понижающим фактором выступит то, что не все клиенты в базе актуальны. Но с учетом персонализации и анализа причин отказа вполне достижим показатель конверсии 3–4%.