Các ngân hàng bán lẻ cần một lớp dữ liệu của khách hàng để đáp ứng sự mong đợi của khách hàng về các dịch vụ nhanh chóng, linh hoạt, được cá nhân hóa. Blog này đề cập đến các trường hợp sử dụng phổ biến mục tiêu giúp bạn tìm CDP giúp bạn đáp ứng nhu cầu kinh doanh hiện tại và tương lai.
Các ngân hàng bán lẻ phải cân bằng công việc cung cấp cho khách hàng loại trải nghiệm kết nối mà họ mong đợi từ mọi dịch vụ với quy định tiêu chuẩn, điều quan trọng là phải sử dụng lớp dữ liệu khách hàng có khả năng thu được Thu thập và kết nối khách hàng dữ liệu với cơ sở hạ tầng của họ một cách an toàn.
Để tìm được CDP phù hợp, các nhà tiếp tục cần xem xét mức độ thành công chính của dữ liệu hiện tại và cách sử dụng dữ liệu đó cũng như mục tiêu trong tương lai của họ là gì và dữ liệu nào cần thiết để đạt được được các mục tiêu đó. Mức độ hoàn thiện dữ liệu có thể được chia thành mức độ hoàn thiện, từ ít nhất đến trưởng thành nhất: Nền tảng nền tảng, Thông tin chuyên sâu và Thử nghiệm, Tương tác đa kênh và Tối ưu hóa liên tục. Blog này sẽ hướng dẫn bạn các trường hợp sử dụng ở từng cấp độ để giúp bạn xác định tính năng CDP nào phù hợp với vấn đề của bạn và tìm CDP sẽ giúp bạn đáp ứng nhu cầu kinh doanh hiện tại và tương lai của mình .
Cấp độ 1: Các trường sử dụng cơ sở dữ liệu
Khách quan:
Thiết lập các quy trình dữ liệu thiết yếu và phát triển các công nghệ tiếp thị tiêu chuẩn
Tổ chức trung tâm:
Dọn dẹp dữ liệu khách hàng, kết nối với các công cụ tiếp theo, BI và phân tích.
Tăng tốc độ định giá bằng các công cụ mới và dân dụng hóa việc truy cập dữ liệu
Các nhà thị tiếp hiện đại muốn đổi mới nhanh chóng như doanh nghiệp và khách hàng của họ nhưng lại gặp khó khăn trong công việc có nguồn lực kỹ thuật cần thiết để phát triển các công cụ mới. CDP được trang web tốt có thể là chủ sở hữu công việc truy cập dữ liệu xung quanh một nguồn thông tin xác thực duy nhất, cung cấp và duy trì nguồn cung cấp dữ liệu sạch, đầy đủ cho các hệ thống lựa chọn của các liên kết đến các thông tin kinh doanh khác qua các kết nối và/hoặc cài sẵn API mà không phụ thuộc vào kỹ thuật. CDP cũng có thể tạo, cập nhật và gửi giả lập đến nền tảng tiếp theo và quảng cáo mà không cần mở danh sách thủ công, mang lại tốc độ và linh hoạt tuyệt vời.
Trường sử dụng: Thông tin chi tiết chiết thủ thuật dựa trên dữ liệu
Ngân hàng bán lẻ trước đây thường áp dụng các công nghệ mới chậm hơn so với tính chất nhạy cảm của dữ liệu và các quy định liên quan. Việc chia sẻ dữ liệu khách hàng trong toàn bộ tổ chức rất phức tạp không chỉ vì nó được truyền qua các kênh và thiết bị mà còn có các quy định về dữ liệu nào có thể được truy cập bởi các bộ phận khác nhau của tổ hợp chức năng.
CDP có thể thu thập và thống nhất dữ liệu khách hàng để nâng cao hiểu biết sâu sắc về chiến lược sản phẩm và phát triển tính năng, đồng thời quan trọng là theo dõi và quản lý sự đồng ý về quyền riêng tư. Việc sử dụng CDP cho phép các ngân hàng bán lẻ chia sẻ dữ liệu mà mỗi nhóm cần và không làm bất cứ điều gì khác, cho phép tăng trưởng và tối ưu hóa đồng thời duy trì quyền riêng tư của khách hàng.
Tăng cường phân tích và phân bổ kế thừa
Phần lớn người dùng internet đang hoạt động vẫn tương tác qua trình duyệt, khiến nó trở thành kênh kỹ thuật số quan trọng nhất đối với người tiêu dùng. Do đó, phân tích trang web rất cần thiết đối với các tổ chức tiếp thị; tuy nhiên, việc chuyển sang tương tác với thiết bị di động và thiết bị được kết nối đã cho các thương hiệu thấy rằng họ cũng cần có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu từ mọi điểm tiếp xúc trong toàn bộ hành trình để hiểu cách tương tác ảnh hưởng đến khách hàng. Điều này có thể khó khăn vì các hệ thống cũ không được xây dựng dành cho thiết bị di động, nhưng CDP có thể trợ giúp; sử dụng SDK dành riêng cho thiết bị di động để thu thập dữ liệu từ ứng dụng, sau đó phân phối dữ liệu đó đến nền tảng phân tích trang web sẽ tạo ra cái nhìn hoàn chỉnh về hành trình của khách hàng, đồng thời cho phép phân tích và phân bổ sâu hơn.
Với cái nhìn đầy đủ về hành trình của khách hàng, các nhà tiếp thị không cần phải dựa vào phân bổ “nhấp chuột cuối cùng”. Thay vào đó, họ có thể thử nghiệm và tích hợp các công cụ mới để phân bổ trọng số cho từng tương tác bằng CDP. Các nhà tiếp thị có thể sử dụng dữ liệu từ dữ liệu của họ làm đầu vào cho các công cụ này để kiểm tra các thuật toán và giao diện khác nhau mà không cần trang bị riêng từng công cụ phân bổ. CDP cũng có thể theo dõi hiệu suất lâu dài của khách hàng có được thông qua quảng cáo bằng cách liên kết tư cách thành viên chiến dịch với các sự kiện và thuộc tính đầy đủ trong vòng đời với nguồn chuyển đổi để đưa ra quyết định phân bổ nguồn lực chiến lược hoặc chỉ đạo các hệ thống tính toán giá thầu theo chương trình để phản ánh giá trị của từng cơ hội.
Trường hợp sử dụng: Thu thập và kích hoạt dữ liệu khách hàng một cách an toàn
Ngân hàng bán lẻ thường gặp khó khăn khi tung ra các sản phẩm, công cụ và hệ thống mới do phải tuân thủ các hệ thống cũ và các tiêu chuẩn quy định xung quanh dữ liệu tài chính của khách hàng. Đồng thời, khách hàng hiện đại mong đợi trải nghiệm ngân hàng của họ sẽ được cá nhân hóa và sắp xếp hợp lý tương đương với trải nghiệm của các ngành dịch vụ khác. Điều đó có nghĩa là các ngân hàng cần có khả năng triển khai các công cụ mới cho phép họ sử dụng dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả, nhưng nhiều hệ thống quản lý dữ liệu không còn khả năng đáp ứng các tiêu chuẩn quy định. Ví dụ: trình quản lý thẻ và DMP không phù hợp vì chúng không thể gửi dữ liệu được mã hóa một cách an toàn và không thể lưu trữ thông tin nhận dạng cá nhân (PII). May mắn thay, CDP có thể thu thập dữ liệu từ mọi điểm tiếp xúc của ngân hàng, bao gồm các tài sản kỹ thuật số như trang web, ứng dụng di động hoặc máy ATM của ngân hàng, cũng như các điểm tiếp xúc thực tế như lượt ghé thăm cửa hàng một cách an toàn để ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu này để cá nhân hóa và tối ưu hóa các hoạt động tương tác trong tương lai. đề cao sự riêng tư của khách hàng.
Duy trì tính toàn vẹn của lộ trình và vận chuyển sản phẩm tốt nhất
Các thương hiệu muốn tạo ra trải nghiệm vượt trội cho người dùng, điều đó có nghĩa là họ cần một lộ trình cung cấp sản phẩm tốt nhất cho khách hàng một cách nhất quán. Đối với ứng dụng, điều đó có nghĩa là giảm thiểu sự phụ thuộc vào mã của bên thứ ba vốn yêu cầu thiết bị đo đạc và bảo trì bổ sung có thể gây gánh nặng cho trải nghiệm người dùng và làm mất thời gian kỹ thuật.
Bằng cách hoạt động như một trung tâm dữ liệu tập trung, nền tảng dữ liệu khách hàng có thể thu thập dữ liệu của bên thứ nhất, thứ hai và bên thứ ba thông qua một điểm cuối duy nhất, sau đó chia sẻ dữ liệu đó với nhiều hệ thống mà không gây thêm căng thẳng về công nghệ cho ứng dụng. Lớp dữ liệu tập trung này đảm bảo người dùng cuối không bị ảnh hưởng khi các công cụ bổ sung được giới thiệu hoặc cập nhật hoặc khi lược đồ dữ liệu được thay đổi. Việc giảm thiểu sự phụ thuộc vào mã của bên thứ ba cho phép sản phẩm và kỹ thuật tránh được các dự án triển khai và bảo trì SDK không lường trước được từ bộ phận tiếp thị và các bên liên quan kinh doanh khác, để họ có thể tập trung vào việc xây dựng sản phẩm tốt nhất, khác biệt nhất.
Trường hợp sử dụng: Luôn cập nhật thiết bị của khách hàng
Khách hàng truy cập các ứng dụng ngân hàng bán lẻ từ tất cả các loại thiết bị và các nhóm phát triển ứng dụng đó cần đảm bảo rằng mỗi ứng dụng đều hoạt động hoàn hảo. Khi các thiết bị có khả năng mới ra mắt hoặc các bản cập nhật hệ điều hành mới được tung ra, nhóm kỹ thuật và sản phẩm phải chuẩn bị bản cập nhật phiên bản cho những người bị ảnh hưởng. Ví dụ, với sự ra mắt của iPhone X, các ứng dụng ngân hàng cần chuẩn bị để phát triển cách thức cho khách hàng đăng nhập bằng nhận dạng khuôn mặt vì không có nút home để quét dấu vân tay. Quá trình đăng nhập này không chỉ cho phép khách hàng đăng nhập để sử dụng ứng dụng mà còn cho khách hàng thấy rằng ngân hàng đang cập nhật công nghệ mới nổi và sử dụng nó để tăng cường bảo mật cho khách hàng.
Để chuẩn bị cho bản cập nhật iOS, thay vì phải cập nhật SDK của từng dịch vụ để đảm bảo tất cả các công cụ có thể hoạt động chính xác và nhận loại dữ liệu mới này, việc sử dụng CDP để kết nối ứng dụng của họ với các dịch vụ có nghĩa là họ chỉ có một SDK để kiểm tra và cập nhật. Khi có những thay đổi về loại dữ liệu có sẵn, như việc bổ sung dữ liệu nhận dạng khuôn mặt, CDP có thể đảm bảo rằng 80 điểm nút được sử dụng để lập bản đồ khuôn mặt của khách hàng có thể được ánh xạ chính xác dưới dạng một đơn vị cho hồ sơ khách hàng của họ và có thể được phân tích để xác nhận dữ liệu nhân khẩu học bổ sung, như
Cấp độ 2: Hiểu biết và Kích hoạt
Mục tiêu:
Xây dựng phương pháp cấu trúc để thực hiện quy trình kiểm tra và học hỏi và xây dựng một văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này có thể bao gồm sử dụng dữ liệu không phải là dữ liệu tiếp thị.
Trọng tâm tổ chức:
Đo lường ROI và tác động đối với giá trị khách hàng cả đời (CLV) của các dự án tiếp thị và trải nghiệm khách hàng mới.
Tạo lộ trình sản phẩm tập trung vào khách hàng
Các thương hiệu muốn hiểu quá trình của khách hàng di động một cách toàn diện và sử dụng kiến thức này để ưu tiên các mục tiêu trong lộ trình dựa trên nhu cầu của khách hàng, và chứng minh các lợi ích kinh doanh của các đề xuất sản phẩm của họ. Việc sử dụng một CDP cho phép họ kết hợp sự kiện sản phẩm di động, tiếp thị và mua sắm thông qua một tập dữ liệu kết hợp duy nhất để họ có thể hiểu được các điểm nghẽn, xác định các khu vực quan trọng cần cải thiện và đưa ra quyết định lộ trình tốt hơn.
Trường hợp sử dụng: Xây dựng các tính năng mà khách hàng muốn
Việc đến ngân hàng có thể là một công việc mệt mỏi đối với khách hàng có thời gian hạn chế để làm việc, đặc biệt nếu họ chỉ có thời gian vào cuối tuần khi ngân hàng có giờ mở cửa ngắn. Thay vì buộc khách hàng phải dành thời gian nghỉ trưa tại ngân hàng, các ngân hàng bán lẻ có thể thu thập phản hồi từ khách hàng để tìm hiểu phần nào trong trải nghiệm ngân hàng có thể được cải thiện. Trong trường hợp này, thời gian chờ đợi và giờ mở cửa có thể là điểm đau đầu mà nhóm có thể giải quyết bằng cách tận dụng ứng dụng di động của họ. Bằng cách sử dụng một CDP, ngân hàng bán lẻ không chỉ thu thập phản hồi từ khách hàng, mà còn giúp tạo ra lộ trình tập trung vào khách hàng dựa trên phản hồi này và giúp kết nối dữ liệu khách hàng với công nghệ tốt nhất cần thiết để tạo ra một trải nghiệm khách hàng xuất sắc. Ví dụ, một ngân hàng bán lẻ có thể giới thiệu các tính năng giúp thực hiện các nhiệm vụ ngân hàng đơn giản như gửi tiền mặt vào ứng dụng của họ, qua đó cho phép khách hàng tránh việc phải đến ngân hàng và giúp khách hàng có nhu cầu ngân hàng phức tạp hơn có thời gian chờ đợi ngắn hơn.
Bổ sung và kích hoạt thử nghiệm sản phẩm, tiếp thị và dịch vụ
Các thương hiệu muốn biết không chỉ những gì khách hàng đang làm, mà còn cách họ có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng trong quá trình họ đang làm điều đó. Cải thiện chỉ có thể đến từ việc thử nghiệm các tính năng sản phẩm mới, nội dung và quy trình công việc, và việc sử dụng một CDP giúp bạn thử nghiệm các phần khác nhau của doanh nghiệp một cách dễ dàng và nhanh chóng hơn. Một CDP giảm bớt công việc xử lý dữ liệu cần thiết cho mỗi thử nghiệm, giảm chi phí thiết lập thất bại bằng cách làm cho việc quay trở lại dễ dàng, và giúp tạo ra các phân đoạn thử nghiệm và nhóm thử nghiệm. Các biến thể thử nghiệm có thể được tạo dựa trên các thuộc tính và hành vi của khách hàng trên các hệ thống, bao gồm kênh đầu vào, sản phẩm ban đầu mua, nội dung tiêu thụ, giai đoạn cuối cùng của quy trình bán hàng hiện tại, vv. Hành vi biến thể sau đó được thu thập từ các hệ thống nguồn và các cải thiện từ bên ngoài để phân tích. Dù thương hiệu đang thực hiện thử nghiệm trên phần mềm được xây dựng đặc biệt hay bằng tay, một CDP làm cho việc thử nghiệm dễ dàng và mở rộng hơn.
Trường hợp sử dụng: Kiểm tra các tính năng khác biệt
Các ứng dụng ngân hàng trực tuyến cho phép thanh toán ngang hàng luôn tìm cách cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tạo sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh. Bằng cách sử dụng CDP, các ứng dụng ngân hàng có thể thu thập dữ liệu tương tác của khách hàng và đưa dữ liệu đó vào các mô hình học máy để hiểu rõ hơn về cách họ có thể cải thiện ứng dụng của mình. Hoạt động lập mô hình của một ứng dụng ngân hàng đã phát hiện ra rằng nguồn cấp dữ liệu xã hội của họ có thể bị thay đổi để tác động đáng kể đến trải nghiệm của khách hàng; việc sửa đổi sản phẩm đã dẫn đến mức độ tương tác tăng 30%.
Cấp độ 3: Tương tác đa kênh
Khách quan:
Tối ưu hóa các sáng kiến trên toàn tổ chức bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng và hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị
Trọng tâm tổ chức:
Tối ưu hóa hoạt động tiếp thị, quảng cáo kỹ thuật số và tỷ lệ giữ chân/tăng trưởng nhờ sản phẩm thúc đẩy hành vi, thử nghiệm và nhắm mục tiêu của khách hàng trên các kênh và điểm tiếp xúc.
Cho phép tiếp thị theo phân khúc
Các nhà tiếp thị hiện đại muốn cá nhân hóa thông điệp theo phân khúc hoặc tính cách để cải thiện trải nghiệm và kết quả, nhưng nhiều hệ thống cũ không thu thập và lưu trữ đúng dữ liệu khách hàng, ở đúng cấp độ, đúng cách, vào đúng thời điểm. CDP cho phép các nhà tiếp thị thu thập thông tin về sở thích và thông tin hồ sơ của khách hàng để xác định thông tin, nội dung hoặc ưu đãi nào có khả năng thu hút họ nhất. Bằng cách sử dụng phân khúc dựa trên quy tắc, khách hàng sẽ tự động được xếp vào các phân khúc đối tượng bao gồm những khách hàng có hồ sơ tương tự. Phân khúc này có thể được sử dụng để hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị trên các kênh, bao gồm cả tìm kiếm.
Trường hợp sử dụng: Tìm thêm khách hàng
Các ứng dụng thanh toán ngang hàng thường phải sáng tạo trong hoạt động tiếp thị của mình. Vì các ứng dụng thanh toán còn khá mới nên các thương hiệu này phải rất cụ thể khi nhắm mục tiêu đến khách hàng nếu họ không muốn lãng phí chi tiêu quảng cáo bằng cách phục vụ những khách hàng không thấy có nhu cầu hoặc cảm thấy thoải mái khi cung cấp quyền truy cập vào thông tin tài chính cần thiết để sử dụng. ứng dụng. Bằng cách phân tích cơ sở khách hàng của mình, các ứng dụng thanh toán đã phát hiện ra rằng một nhóm nhân khẩu học quan trọng bao gồm các chuyên gia trẻ tuổi thường xuyên có nhu cầu chuyển tiền cho bạn bè hoặc gia đình của họ. Với kiến thức này, các ứng dụng thanh toán có thể sử dụng các thuộc tính của khách hàng như độ tuổi, vị trí và mức thu nhập để xác định khả năng một chuyên gia trẻ có bạn cùng phòng, điều này sẽ đảm bảo số lượng thanh toán lớn hơn cho mỗi khách hàng và mang lại cơ hội có được khách hàng thứ cấp. Việc tạo phân khúc này có thể được thực hiện trong CDP của họ và có thể được sử dụng để hướng dẫn kênh và ngôn ngữ nào được sử dụng trong các chiến dịch tiếp thị nhằm tăng chuyển đổi.
Thu hút khách hàng đã biết và chưa biết tại các điểm nghẽn cụ thể để tăng chuyển đổi
Các thương hiệu cần biết đối tượng của họ là ai để tiếp thị hiệu quả. Điều đó có nghĩa là khả năng chuyển đổi một khách hàng từ chưa biết sang đã biết và liên kết lại dữ liệu chưa biết của họ có thể xác định những khách hàng chưa đăng ký và kích hoạt các chiến dịch nhắn tin để khuyến khích đăng ký giúp đưa khách hàng từ chưa biết đến đã biết. Tính năng nhắn tin tương tự này cho phép CDP kích hoạt bất kỳ loại tin nhắn nào tới khách hàng dựa trên hành vi của ứng dụng/web hoặc hành vi không phải email khác được tải vào CDP. Việc xác định người dùng sản phẩm đã biết và chưa biết cho phép truyền tải thông điệp riêng biệt dựa trên mục tiêu cuối cùng của thương hiệu dành cho khách hàng.
Trường hợp sử dụng: Tăng tỷ lệ đăng ký
Các ngân hàng bán lẻ có thể sử dụng ứng dụng của họ để cung cấp cho khách hàng một cách dễ dàng để kích hoạt chiết khấu thẻ tín dụng, thực hiện thanh toán, kiểm tra tiền gửi, xem bảng sao kê và kiểm tra trạng thái tài khoản của họ. Khách hàng sử dụng ứng dụng ngân hàng có thể đăng ký để nhận được lời nhắc về ngày đến hạn thanh toán, cảnh báo gian lận, xác nhận tiền gửi và ưu đãi của đối tác. Ví dụ: khách hàng có thể tải séc lên bằng cách chụp ảnh séc bằng ứng dụng ngân hàng của họ, sau đó nhận được tin nhắn vào ngày hôm sau khi có tiền trong tài khoản của họ. Giúp khách hàng thực hiện các công việc ngân hàng thường xuyên một cách thuận tiện bằng cách cung cấp các dịch vụ này thông qua ứng dụng, giúp giữ chân khách hàng đồng thời khuyến khích khách hàng mua thêm. Bảo mật dữ liệu tài chính rất quan trọng đối với chức năng của ứng dụng ngân hàng và vì vậy, khách hàng của ngân hàng muốn bắt đầu sử dụng ứng dụng này có thể được nhắc nhập thông tin thích hợp để xác minh danh tính của họ.
Thu hút lại và tìm thêm khách hàng tốt nhất của bạn dựa trên tiêu chí dựa trên giá trị
Các thương hiệu biết rằng việc thu hút những khách hàng hiện tại và xác định những khách hàng bổ sung phù hợp với hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) của bạn là một chiến lược tăng trưởng vững chắc, nhưng việc áp dụng điều này vào thực tế có thể khó khăn. Việc sử dụng CDP cho phép bạn chọn và gửi tin nhắn được nhắm mục tiêu đến các nhóm khách hàng khác nhau dựa trên điểm số dựa trên giá trị bằng cách chuyển các thuộc tính số và ID khách hàng tới các nền tảng truyền thông trả phí, như Facebook. Bạn cũng có thể tạo đối tượng tương tự bằng cách sử dụng điểm dựa trên giá trị để tìm thêm khách hàng giống khách hàng có giá trị cao nhất hiện tại của bạn với mức độ chi tiết cao hơn mức có sẵn trong kho dữ liệu hạn chế của hệ thống truyền thông.
Trường hợp sử dụng: Thu hút lại khách hàng có giá trị cao bằng các ưu đãi tín dụng độc quyền
Ngân hàng bán lẻ chủ yếu dựa vào mong muốn của khách hàng để kiếm được nhiều tiền hơn khi sử dụng thẻ tín dụng của họ. Việc đăng ký thẻ tín dụng mới khiến nhiều khách hàng cảm thấy có nguy cơ cao vì nó liên quan đến việc kéo điểm tín dụng của họ, vì vậy ưu đãi thẻ tín dụng cần phải có giá trị cao để khách hàng đó có giá trị “rủi ro”. Về cơ bản, phần thưởng càng tốt và phù hợp thì khách hàng càng có nhiều khả năng sẵn sàng đăng ký thẻ tín dụng mới.
Các ngân hàng bán lẻ có thể sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng của họ để phân tích nhóm khách hàng đã đăng ký và được phê duyệt thẻ tín dụng mới để tìm ra những đặc quyền đã thúc đẩy họ đăng ký, sau đó sử dụng dữ liệu này để xác định những khách hàng sử dụng thẻ tín dụng tương tự. Ví dụ: thẻ tín dụng hợp tác với một hãng hàng không lớn và cung cấp thêm dặm bay cho mỗi đô la chi tiêu cho việc đi lại và nhà hàng là lý tưởng cho những khách hàng thường xuyên đi công tác và đã là thành viên trung thành với hãng hàng không đó. Mặt khác, thẻ tín dụng cung cấp thêm điểm cho mỗi đô la chi tiêu cho hàng tạp hóa và nhiên liệu có thể hấp dẫn nhất đối với khách hàng ở ngoại ô phải đi làm và đi làm dài ngày. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng của cả hai khách hàng hiện đang sử dụng một trong những thẻ tín dụng này, ngân hàng có thể xác định những khách hàng nào khác trong cơ sở dữ liệu của họ phù hợp với các thông số này và cung cấp loại thẻ có khả năng thu hút nhu cầu của khách hàng nhất.
Tương tự, các ngân hàng có thể xác định một cách an toàn những khách hàng có trạng thái tốt với ngưỡng thu nhập nhất định để tăng hạn mức tín dụng theo thời gian và nâng cấp thẻ tín dụng để giữ chân những khách hàng này tiếp tục tham gia vào các dịch vụ tín dụng của ngân hàng.
Ngăn chặn người dùng/khách hàng hiện tại nhận được những quảng cáo không liên quan
Giống như bạn có thể nhắm mục tiêu chính xác những người nhìn thấy quảng cáo, CDP có thể tạo và đồng bộ hóa danh sách ngăn chặn với các nền tảng truyền thông trả phí để đảm bảo tiền của chiến dịch không bị chi tiêu nhầm mục tiêu. Bằng cách sử dụng các quy tắc tùy chỉnh do nhà tiếp thị đặt ra, CDP có thể di chuyển khách hàng cá nhân vào và ra khỏi danh sách ngăn chặn vì các thuộc tính và hành động của họ đủ điều kiện hoặc không đủ điều kiện nhận nội dung quảng cáo nhất định.
Trường hợp sử dụng: Chặn quảng cáo tới khách hàng đã hoàn thành các ưu đãi cạnh tranh
Cấp độ 4: Tối ưu hóa liên tục
Khách quan:
Thu hút và cải thiện trải nghiệm của khách hàng trong thời gian thực
Trọng tâm tổ chức:
- Kết hợp các thuật toán để tối ưu hóa liên tục, quản lý sở thích của khách hàng trung lập theo kênh và phân bổ đa kênh.
- Tận dụng dữ liệu, công nghệ và quy trình nhất quán trên tất cả các kênh để phát triển các chiến lược tương tác với khách hàng theo ngữ cảnh nhằm thúc đẩy các mục tiêu của công ty.
- Hiệu chỉnh năng lực công nghệ tiếp thị để điều chỉnh liên tục dựa trên nhu cầu của khách hàng.
Ở giai đoạn trưởng thành cao nhất, các tổ chức cần tập trung vào việc liên tục tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Việc sử dụng CDP cho phép các công ty thực hiện điều chỉnh dựa trên dữ liệu và cải thiện cách các thương hiệu theo dõi phân bổ. Chế độ xem của CDP về các tương tác sản phẩm, tiếp thị và dịch vụ—và hoạt động mua hàng của khách hàng—cung cấp dữ liệu cần thiết để cung cấp thông tin cho các mô hình phân bổ đa điểm chạm từ dưới lên nhằm đo lường tác động của các điểm tiếp xúc đến kết quả kinh doanh ở cấp độ người dùng. Nhiều doanh nghiệp coi những mô hình này đáng tin cậy hơn các mô hình kết hợp từ trên xuống dựa vào các phương pháp thống kê để phân biệt các đóng góp nhưng lại gặp khó khăn trong việc tập hợp dữ liệu chi tiết cần thiết để chúng hoạt động.
Đề xuất sản phẩm và nội dung dựa trên hành vi, hồ sơ hoặc giá trị cá nhân
CDP có thể lấy điểm của người dùng từ các mô hình dự đoán, cho dù chúng là cây nhà lá vườn hay do máy tạo ra, để cung cấp cho ứng dụng hoặc trang web CMS khả năng hỗ trợ đề xuất theo thời gian thực. Những đề xuất này có thể bao gồm sản phẩm đầu tiên, bán chéo và bán thêm. Vì CDP cũng được sử dụng để thông báo cho các mô hình nên những đề xuất này dựa trên dữ liệu được thu thập trên mọi kênh chứ không chỉ dựa trên dữ liệu mà người dùng tình cờ truy cập.
Trường hợp sử dụng: Cải thiện ưu đãi của đối tác
Các ngân hàng bán lẻ thường hợp tác với nhà bán lẻ và nhà cung cấp dịch vụ để thúc đẩy doanh số bán hàng và doanh thu cho cả hai bằng cách đưa ra chiết khấu hoặc giảm giá ngay lập tức khi mua hàng bằng thẻ tín dụng trên một số tiền nhất định tại doanh nghiệp đối tác. Bằng cách theo dõi những ưu đãi nào khách hàng kích hoạt và những ưu đãi nào họ đổi, các ngân hàng bán lẻ có thể đưa ra đề xuất cho các dịch vụ và nhà bán lẻ bổ sung có thể phù hợp với thị hiếu và nhu cầu của khách hàng. Ví dụ: một khách hàng sử dụng thẻ tín dụng đã kích hoạt ưu đãi giảm giá 20 đô la khi họ chi 75 đô la trở lên trong một tháng cho dịch vụ dắt chó đi dạo và trông nom có thể sở hữu một con chó ở nhà khi khách hàng đi làm hoặc ở nhà khi khách hàng đi du lịch; với thông tin này gắn liền với hồ sơ khách hàng của họ, ngân hàng có thể đưa ra một thỏa thuận về dịch vụ giữ trẻ ban ngày cho chó vào tháng tới. Đối với các ngân hàng, việc đưa ra loại khuyến nghị này là đôi bên cùng có lợi: khách hàng hài lòng vì họ nhận được dịch vụ họ muốn với mức giá thấp hơn, đối tác có được khách hàng mới và ngân hàng tăng doanh thu thẻ tín dụng cũng như cải thiện mối quan hệ đối tác của họ với nhà cung cấp dịch vụ.
Tiếp thị dựa trên vùng lân cận
Các thương hiệu cần tiếp cận khách hàng không chỉ khi thông điệp của họ có liên quan mà còn ở những nơi có liên quan. CDP có thể nhập thông tin vị trí từ web và ứng dụng, thêm tín hiệu từ các dịch vụ dữ liệu vị trí, áp dụng các quy tắc để khám phá các cơ hội và sau đó kích hoạt các thông báo có liên quan. Điều này vượt xa các hệ thống thông báo đẩy thông thường và giúp khách hàng nhận được tin nhắn phù hợp với bối cảnh địa lý của họ.
Trường hợp sử dụng: Sử dụng vị trí để đưa ra ưu đãi và xúc tiến dịch vụ
Ngân hàng bán lẻ từ lâu đã dựa vào việc khách hàng đến thăm ngân hàng truyền thống và máy ATM để tiếp thị cho khách hàng. Trong thời đại kỹ thuật số, tiếp thị dựa trên vị trí vẫn đóng vai trò lớn trong việc thúc đẩy doanh thu kinh doanh của ngân hàng. Việc triển khai đèn hiệu vị trí cho hoạt động tiếp thị dựa trên vùng lân cận có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong cách khách hàng tương tác với mặt tiền cửa hàng thực tế của ngân hàng. ATM có thể được sử dụng làm điểm báo hiệu vị trí để đẩy thông báo về các dịch vụ và sản phẩm khác nhau của ngân hàng, quảng cáo các ưu đãi từ các nhà bán lẻ đối tác và thậm chí tạo các ưu đãi dựa trên tần suất truy cập vào ATM. Tại cửa hàng, các ngân hàng có thể sử dụng dịch vụ đèn hiệu để cung cấp cho khách hàng các tài liệu thông tin và đẩy nhanh việc điền vào các mẫu đơn đăng ký và ủy quyền trong khi khách hàng chờ nhân viên giao dịch gặp.
Tăng cường và kích hoạt trí tuệ hành trình của khách hàng
CDP có thể tập hợp một bộ tương tác hoàn chỉnh giữa công ty và từng khách hàng để tạo bản đồ các điểm tiếp xúc của khách hàng theo thời gian, với các bản đồ riêng biệt được xây dựng cho các phân khúc, sản phẩm, nhiệm vụ hoặc địa điểm khác nhau. Với thông tin này, CDP có thể xác định những con đường hiệu quả nhất và tìm ra những điểm mà khách hàng sẽ rời khỏi quy trình.
Trường hợp sử dụng: Thanh thấp hơn để sử dụng
Các ứng dụng thanh toán ngang hàng có thể sử dụng CDP để giúp cải thiện trải nghiệm ứng dụng nhằm cải thiện chuyển đổi của khách hàng bằng cách lưu trữ thông tin thanh toán một cách an toàn và phân tích hành vi của khách hàng. Ví dụ: một thương hiệu ứng dụng thanh toán có thể nhận thấy rằng mặc dù việc liên kết dữ liệu tài khoản ngân hàng với hồ sơ của khách hàng để cấp vốn cho các khoản thanh toán cho người khác có thể là cách an toàn nhất về mặt tài chính để tiến hành kinh doanh, nhưng khách hàng có thể do dự khi cung cấp quyền truy cập vào tài khoản séc và tài khoản tiết kiệm của họ cho một thương hiệu ứng dụng thanh toán. bên thứ ba. Bằng cách phân tích việc sử dụng và kết nối nó với phản hồi của khách hàng qua các điểm tiếp xúc, ứng dụng thanh toán có thể quyết định giới thiệu các phương thức thanh toán thay thế bằng cách thêm tùy chọn thẻ tín dụng hoặc tích hợp với PayPal. Việc tăng cường bảo vệ mua hàng bằng thẻ tín dụng và PayPal có thể khiến khách hàng tự tin hơn khi sử dụng ứng dụng thanh toán và dẫn đến nhiều khoản thanh toán tổng thể hơn.
Tăng cường và kích hoạt các chương trình khách hàng thân thiết thế hệ tiếp theo
Các chương trình khách hàng thân thiết trước đây tập trung vào việc cung cấp các chương trình khuyến mãi để thu hút khách hàng thường xuyên thay vì thúc đẩy lòng trung thành. Thế hệ tiếp theo của chương trình khách hàng thân thiết sử dụng dữ liệu sử dụng web/ứng dụng, mua hàng tại cửa hàng, trạng thái khách hàng thân thiết, số dư điểm, quy đổi và hàng tồn kho tại cửa hàng để đưa ra ưu đãi tối ưu cho từng khách hàng. CDP cung cấp các điểm dữ liệu này cho các hệ thống sử dụng mô hình dự đoán và tối ưu hóa để tìm ra các ưu đãi tốt nhất đồng thời cân bằng giữa mục tiêu của khách hàng, mục tiêu kinh doanh và các hạn chế trong kinh doanh, đồng thời có thể giúp các hệ thống này truyền tải các thông điệp có liên quan trên các kênh.
Trường hợp sử dụng: Chương trình phần thưởng đa tác vụ
Ngân hàng bán lẻ dựa vào lòng trung thành của khách hàng để duy trì dòng tiền, nhưng khi khách hàng ngày càng mong đợi nhiều hơn từ sự tương tác của họ với các thương hiệu, các thương hiệu ngân hàng bán lẻ cần có khả năng cung cấp trải nghiệm cao hơn. Bằng cách sử dụng vị trí, hồ sơ và dữ liệu mua hàng, các thương hiệu ngân hàng có thể hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ khác để tạo ra các chương trình phần thưởng đa tác vụ mang lại cho khách hàng nhiều lợi ích hơn. Ví dụ: hợp tác với các thương hiệu hàng không hoặc khách sạn cho phép các ngân hàng cung cấp thêm điểm cho mỗi đô la chi tiêu với các đối tác này, điều này chắc chắn sẽ làm hài lòng những khách hàng thường xuyên đi du lịch hoặc đi công tác. Việc tính đến các nhu cầu cụ thể của khách hàng khi tạo ra các lợi ích khách hàng thân thiết bổ sung này sẽ khiến khách hàng cảm thấy được quan tâm và khiến họ có nhiều khả năng tiếp tục sử dụng nhà cung cấp dịch vụ ngân hàng của mình lâu dài hơn. Các chương trình khách hàng thân thiết khác có tính năng tăng khả năng kiếm tiền thưởng cho những việc như mua nhiên liệu hoặc cung cấp quyền truy cập sớm vào việc bán vé cho các sự kiện trong khu vực của khách hàng cũng có thể giúp tăng cường lòng trung thành của khách hàng, đặc biệt là khi việc đổi quà có thể được thực hiện khi đang di chuyển thông qua ứng dụng. Sử dụng CDP giúp các ngân hàng kích hoạt, theo dõi và duy trì các chương trình này một cách dễ dàng bằng cách kết nối tất cả dữ liệu thích hợp và cải thiện việc nhắm mục tiêu ưu đãi khách hàng thân thiết.
Quản lý thông tin hồ sơ theo thời gian thực trên các kênh dịch vụ khách hàng
CDP được kích hoạt đầy đủ có thể tiếp nhận các giao dịch của khách hàng trên web, ứng dụng, trung tâm cuộc gọi, ki-ốt bán lẻ và các kênh khác trong thời gian thực, khi chúng diễn ra. Bằng cách sử dụng các tính năng phân giải Danh tính, khách hàng có thể được xác định và thông tin về sự tương tác có thể được sử dụng để thông báo cho hệ thống kênh về sở thích và lịch sử cụ thể của khách hàng nhằm hướng dẫn các tương tác hiện tại và tương lai.
Trường hợp sử dụng: Phát hiện gian lận nâng cao
An toàn như các giao dịch trực tuyến và thẻ tín dụng dành cho khách hàng hiện đại, đôi khi thông tin tài chính này có thể rơi vào tay kẻ xấu. Xử lý các tranh chấp về phí và cố gắng theo dõi cách truy cập thông tin có thể khiến khách hàng đau đầu, nhưng các ngân hàng bán lẻ có thể giúp khắc phục tình trạng này bằng cách sử dụng CDP để thu thập và thống nhất dữ liệu sự kiện và thuộc tính cá nhân rồi đưa dữ liệu đó vào mô hình học máy để xác định khả năng đây là một giao dịch mua hàng gian lận. Việc phát hiện gian lận khi nó xảy ra và cảnh báo cho khách hàng trước khi họ xem bảng sao kê thẻ tín dụng sẽ giúp các ngân hàng giải quyết vấn đề này trước khi nó tiến xa hơn. Các ngân hàng cũng có thể cung cấp cho khách hàng tùy chọn đóng băng thẻ tín dụng như một tính năng trong ứng dụng của họ và kết nối dữ liệu này với hồ sơ khách hàng của họ để tăng cường bảo mật. Tương tự, các ngân hàng cũng có thể theo dõi dữ liệu sự kiện thường gây ra gian lận không chính xác bằng cách sử dụng dịch vụ định vị trong ứng dụng nếu khách hàng đang đi du lịch hoặc bằng cách cung cấp một tính năng ứng dụng dễ dàng cảnh báo ngân hàng rằng khách hàng sẽ đi du lịch. Bằng cách đó, khách hàng biết rằng tài khoản của họ được an toàn đồng thời tránh được những rắc rối do vô tình bị đóng băng trong khi khách hàng đang đi nghỉ. Khi nói đến tài chính, mức độ dịch vụ khách hàng chủ động này giúp khách hàng yên tâm về cam kết của ngân hàng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và thông tin tài chính của họ.
Tóm tắt
Các ngân hàng bán lẻ có quyền truy cập vào lượng dữ liệu khách hàng chưa từng có nhờ sự tương tác của khách hàng trên các thiết bị và kênh. Dữ liệu này thể hiện một cơ hội mà các thương hiệu du lịch sẽ thiếu sót nếu không tận dụng—cơ hội để hiểu các khía cạnh khác nhau của sự tương tác ảnh hưởng như thế nào đến hành trình chuyển đổi của khách hàng và hành động dựa trên những hiểu biết đó. Nhưng các nhà tiếp thị không còn phải xử lý một số lượng hữu hạn hệ thống nữa; thay vào đó, các nhà tiếp thị đang phải đối mặt với các hệ thống cũ không thể theo kịp số lượng ứng dụng SaaS chứa dữ liệu hành động và dữ liệu hành động ngày càng tăng. Các công ty cần một CDP không chỉ có thể giúp họ vượt qua các kho dữ liệu khách hàng và thống nhất dữ liệu của họ từ khắp các ngăn xếp của họ, mà họ còn cần một CDP có thể nâng tầm hiểu biết, điều phối và kích hoạt của họ lên cấp độ tiếp theo bằng cách cung cấp một cách để tạo và duy trì hồ sơ khách hàng liên tục, thực hiện các thử nghiệm, cải thiện việc nhắm mục tiêu cũng như thu hút và giữ chân khách hàng.
Việc tìm kiếm CDP phù hợp yêu cầu các nhà tiếp thị xem xét các mục tiêu dữ liệu hiện tại và tương lai của họ cũng như loại dữ liệu họ cần để đạt được chúng. Việc sử dụng các trường hợp sử dụng đã xác định làm cơ sở tìm kiếm CDP sẽ đảm bảo rằng các nhà tiếp thị chọn và triển khai nền tảng dữ liệu khách hàng phù hợp với nhu cầu kinh doanh của họ, biến đây thành một khoản đầu tư an toàn.
Hướng dẫn này đã cung cấp một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho các công ty ngân hàng ở các giai đoạn trưởng thành dữ liệu khác nhau, nhưng vẫn còn nhiều ứng dụng nâng cao hơn dành cho các công ty đang tìm cách cải thiện ROI tiếp thị và phân tích của họ. DataS không chỉ có thể đáp ứng tất cả các trường hợp sử dụng được mô tả trong hướng dẫn này mà còn có khả năng trở thành trung tâm dữ liệu khách hàng và lớp linh hoạt mà các thương hiệu cần để thành công trong kỷ nguyên kỹ thuật số nhờ khả năng:
- Thu thập dữ liệu tự nhiên từ tất cả các nguồn
- Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu khách hàng
- Giải quyết danh tính khách hàng
- Tạo và duy trì hồ sơ khách hàng liên tục
- Làm phong phú hồ sơ khách hàng với dữ liệu từ các công cụ của bên thứ nhất, thứ hai và bên thứ ba
- Hỗ trợ sự đồng ý và quản lý quyền riêng tư
- Phân khúc đối tượng một cách nhanh chóng
- Sắp xếp dữ liệu cho hoạt động marketing
- Làm tất cả trong thời gian thực
Khi hành trình của khách hàng tiếp tục bị phân mảnh, việc tìm kiếm CDP phù hợp sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách mParticle có thể giúp bạn thống nhất dữ liệu khách hàng, tăng cường mức độ tương tác và tăng ROI quảng cáo và tiếp thị, hãy liên hệ!