Phân Tích Dữ Liệu Khách Hàng Có Lợi Ích Gì Với Ngân Hàng

Liệu làm cách nào để có thể phân tích dữ liệu khách hàng có lợi nhất đối với ngân hàng? Cùng SmartOSC Fintech theo dõi ngay trong bài viết dưới đây.

Một số các ứng dụng nhằm phân tích các dữ liệu trong các ngân hàng

Phân tích marketing

Phân tích và cảm nhận được về 360 độ các khách hàng

• Chủ đề: Phân tích cảm nhận giúp tổng hợp nhanh chóng dữ liệu mạng xã hội và đưa ra đánh giá về việc khách hàng thích hoặc không thích sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng. 
• Một số ứng dụng: 1. Nắm bắt cảm nhận của khách hàng để tăng mức độ thành công của các chiến dịch marketing Nắm bắt cảm nhận tổng quan của khách hàng mà không cần phải đọc kĩ càng từng bài viết/bình luận về các thương hiệu/sản phẩm của ngân hàng

• Tìm hiểu về các phản hồi của các khách hàng để cải thiện được về chất lượng các sản phẩm, các dịch vụ. Trích xuất 5-10 từ gồm tích cực hoặc tiêu cực về các sản phẩm/dịch vụ của các ngân hàng, từ đó biết được ý kiến của khách hàng để cải thiện sản phẩm/dịch vụ trong tương lai.

Dữ liệu: Dữ liệu bên ngoài: Dữ liệu mạng xã hội, blog, các trang đánh giá… Dữ liệu nội bộ: dữ liệu đánh giá của khách hàng, nhật ký các cuộc gọi với khách hàng.

Phân khúc về khách hàng và các sản phẩm kế cận hiệu quả nhất

• Chủ đề: Phân khúc khách hàng là hoạt động phân hàng thành các nhóm có đặc điểm hoặc hành vi tương đồng. Việc thấu hiểu các nhóm khách hàng đó đóng vai trò quan trọng trong việc xác định nhu cầu và mong muốn, từ đó tạo nền tảng cho các chiến lượng marketing và bán hàng Sản phẩm kế cận tốt nhất (next best offer) nhằm hỗ trợ hoạt động thúc bán sản phẩm có giá thành cao hơn (upsell) và bán chéo sản phẩm (cross-sell) thông qua việc dự báo nhu cầu kế tiếp của khách hàng  

Một số ứng dụng: 

• Cung cấp các nội dung phù hợp nhất trên những kênh tương tác được ưa chuộng nhất hiện nay. Xác định được đâu là những kênh tương tác tốt mà các khách hàng đang lựa chọn, xác định các đặc điểm của khách hàng sử dụng một kênh tương tác nhất định và mục đích khách hàng sử dụng kênh tương tác đó 
•  Xác định được các hành vi được tương tác nhiều nhất trong các kênh dẫn đến việc phải mua hàng/sử dụng các sản phẩm khác. Xác định được các loại hình tương tác dẫn qua các kênh.

Phân tích rủi ro

Chấm điểm tín dụng dựa trên các dữ liệu được thay thế

Ứng dụng	Tiếp cận phân khúc thị trường chưa được khai thác	Giảm thiểu rủi ro tín dụng và gian lận; Tinh gọn quy trình tín dụng
Như thế nào	Cấp về các tín dụng bên truyền thống bởi dựa vào việc đánh giá, có sự hiểu biết của các cán bộ bên khách hàng về các khách hàng, TSBĐ và lịch sử quan hệ bên tín dụng.  Nhiều các khách hàng không thế tiếp cận được bên tín dụng bởi vì không có lịch sử bên tín dụng.  Mô hình để chấm điểm tín dụng dựa trên các nguồn dữ liệu được thay thế sẽ giúp cho các ngân hàng tiếp cận nhanh hơn và cấp cho các tín dụng cho những khách hàng này.	Sử dụng nguồn dữ liệu thay thế có thể dự báo được nơi ở, nơi làm việc, hành vi, đặc điểm và thu nhập của khách hàng để phát hiện sớm gian lận, ví dụ: có thể so sánh về các thông tin bên khai báo của các khách hàng và các thông tin của ngân hàng đã thu thập được.  Sử dụng các nguồn dữ liệu thay thế tin cậy có thể giảm thiểu thời gian thu thập dữ liệu, rủi ro dữ liệu thu thập không chính xác, v.v. Theo đó, đưa ra các quyết định tín dụng một cách nhanh chóng và chính xác.
Dữ liệu	Dữ liệu bên ngoài: Dữ liệu trong mạng xã hội, dữ liệu bên viễn thông, lịch sử việc thanh toán các hóa đơn điện, nước, v.v	Dữ liệu bên ngoài: Dữ liệu về các mạng xã hội, dữ liệu bên viễn thông, lịch sử thanh toán các hóa đơn điện, nước, v.v

Chấm điểm thu hồi nợ và dự báo tổn thất 

Chấm điểm thu hồi nợ và dự báo tổn thất được sử dụng để dự báo khả năng thu hồi nợ của các tài khoản quá hạn hoặc đã bị xóa nợ.

Ứng dụng	Nâng cao các chất lượng để thu hồi nợ và giảm thiểu tối đa những  tổn thất
Như thế nào	Mô hình việc thu hồi nợ theo cách truyền thống chủ yếu được dựa trên các thông tin về ngày quá hạn và dư nợ, chi phí thu hồi nợ cao và có thể mất khách hàng tiềm năng.  Mô hình của việc thu hồi nợ bằng cách sử dụng các điểm thu hồi nợ sẽ được chuẩn hóa các quá trình thu hồi nợ bằng cách đưa ra các chiến lược nhằm thu hồi nợ. Các chiến lược thu hồi nợ sẽ giúp ngân hàng tối ưu nguồn lực theo đó sẽ giảm chi phí thu hồi, xác định sớm khả năng nợ quá hạn, phân mức ưu tiên để thu hồi nợ.
Dữ liệu	Dữ liệu bên ngoài: CIC, dữ liệu của nội bộ: thông tin về nhân khẩu học, thông tin về các hợp đồng, các khoản vay, về các tình trạng quá hạn và bị thu hồi nợ.

Trên đây là những thông tin chuẩn nhất mà SmartOSC Fintech muốn gửi gắm tới bạn đọc. Mong rằng với chia sẻ này đã giúp cho bạn và doanh nghiệp của mình có cái nhìn tổng quan nhất về phân tích các dữ liệu khách hàng có lợi ích gì với ngân hàng. Mong rằng sẽ được đồng hành cùng bạn trên chặng đường sắp tới.