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通过数据分析改善数字银行业务

对金融机构来说,数字银行业务比维护实体场所成本更低,过去十多年来,传统银行一直在收缩美国的零售分支网络。新冠肺…

对金融机构来说,数字银行业务比维护实体场所成本更低,过去十多年来,传统银行一直在收缩美国的零售分支网络。新冠肺炎疫情关闭了更多的面对面服务,并加速了向数字银行的转变。数字银行允许客户通过网站或移动应用程序访问账户、产品和服务。条形图显示了2021年美国数字银行客户的总数以及2022年至2025年的预测总数。2021年有1.968亿用户;预计到2022年底,这一数字将增至2.03亿,并在未来三年内继续增至2.08亿、2.128亿和2.168亿。

数字银行业务稳步增长,尤其是在新冠肺炎疫情期间,预计这一趋势将持续下去。通过利用更深入、更精细的数据分析来增强客户体验很可能会加快这一增长。

毫不奇怪,银行在技术上的投入比以往任何时候都多,改善客户体验和服务交付是他们的最高优先事项。然而,金融机构并没有从数字投资中获得最大回报,因为为应对日益增长的客户担忧而增加了联络中心的支出。

管理咨询公司Capital Performance Group 2020年的一项调查发现,从2019年底到2020年12月,网上银行活动——包括交易和其他互动——增长了30%,移动银行活动激增了80%。但它也显示,一些机构的联络中心业务量增加了一倍,并继续上升。Cornerstone Advisors在2021年进行的一项调查显示,客户越来越频繁地给他们的银行打电话,因为他们无法在网上找到答案,或者他们的金融机构没有提供解决问题所需的虚拟支持。

这些统计数据凸显了一个不幸的事实,即银行多年来一直在提供的许多数字产品和服务——从Zelle等支付系统到身份认证——仍未能满足客户的期望,通常是因为使用它们的感觉不够直观。更糟糕的是,Zelle尤其受到与纠纷相关的问题的困扰,尤其是那些涉及欺诈、未经授权的交易和意外过度资金转账的问题。

作为美国几家最大商业银行的顾问,我亲眼目睹了数字化转型的困难。银行拥有大量信息,可以帮助他们制定策略来留住和激活客户,但这些数据没有得到充分利用。大多数机构的数据分析使用都不够强大,无法获取了解用户需求以及如何最好地满足用户需求所需的客户行为信息的深度和广度。支持团队在记录和听取质量保证要求时通常使用极小的样本量——在我工作过的一家银行中只有1%或更少。因此,推断研究结果可能会产生误导性结果。

为了真正解决这些问题,银行需要在更大规模上开发更详细、更全面的客户数据分析,包括 全部 电话。然后,他们必须使用他们发现的行为模式来创建和增强满足客户需求的数字功能。在本文中,我将向您介绍我帮助银行做到这一点的步骤。

建立战略团队

增加消费者对数字银行的采用并提高客户满意度的第一步是建立一个由银行分析师和产品专家组成的内部团队,该团队将有权访问通过所有渠道和产品收集的数据。这个团队至关重要,因为对于一个人来说,要汇总、研究和得出结论的数据太多了。该小组还必须积极与部门负责人合作,以确保其调查结果可以在企业客户层面实施。

我建议将这个团队细分为针对每个产品的更小的跨职能小组。在我与商业银行的合作中,我会告诉每个团队通过实施某些特性或功能可以减少多少客户来电,这样他们就可以相应地确定工作的优先级。为了计算这一减少的潜力,我使用了我们开发的专有客户旅程分析平台来分析用户流量和摩擦点。(Tealeaf和Google Analytics是类似的工具,您可以用于相同的目的。)

确定数据类别并设定目标

第二步是确定并获得对跨所有平台和功能的不同数据源的访问权限。在典型的传统银行中,数据源可以分为两个类别和多个子类别。例如,我在银行建立的团队使用了这些工具:

产品和业务

  • 零售,如支票和储蓄账户
  • 信用卡
  • 抵押
  • 汽车金融
  • 财富管理

接触点

  • 联络中心电话
  • 联络中心交互式语音应答(IVR)通信
  • 零售分支机构的面对面互动
  • 自动柜员机交互
  • 桌面应用程序
  • 移动应用程序
  • 出站通知/警报

我的大部分分析工作是深入研究呼叫中心的呼叫统计数据,我认为这是最需要关注的领域。绝大多数支持请求都是在这里提出的:银行一般不再接受电子邮件咨询客户服务,因为it?too成本很高,即使是在海外进行。聊天已经取代了电子邮件,但在顶级银行的所有客户服务互动中仅占一小部分——在我咨询的机构中不到5%。此外,由于请求量大,实时代理呼叫对银行来说成本很高。因此,这是我在解释我的流程时将重点关注的领域。

一旦确定并访问了数据源,金融机构就可以开始建立关键的可衡量目标来帮助确定项目的范围,从而为其解决问题的策略奠定基础。以下是我咨询的银行制定的目标:

  • 改善所有渠道的客户体验——通过净推介值(NPS)衡量,NPS是评估人们推荐公司可能性的客户满意度关键指标
  • 提高数字化采用率和参与度
  • 当呼叫中心没有增加多少价值时,减少呼叫量
  • 减少分支机构低利润的基本银行业务互动
  • 提高服务运营效率,同时降低风险

正如预期的那样,数据显示,就客户互动量而言,主要渠道是数字渠道。然而,令人惊讶的是,在我工作的银行中,高度活跃的数字客户比不太活跃的数字和传统银行用户更倾向于寻求支持。与传统银行业务相比,数字银行业务导致呼叫和咨询中心的数量增加了两倍多。

了解客户致电的原因

一旦确定了数据类别和目标,团队需要考虑对银行数据进行何种查询将有助于评估客户支持请求的性质和情况。在我咨询的银行中,我们关注联络中心,特别是在给定时间段内客户与电话代理的互动信息,并提出了以下问题:

  • 有多少客户与现场代理交谈过?
  • 这些呼叫者是谁,即他们在跨渠道的服务交互、跨产品的交易活动以及企业层面的客户价值方面的情况如何?
  • 这些来电者中有多少是数字活跃用户?
  • 如果有,在打电话之前发生了什么银行活动?
  • 如果在打电话之前有银行业务活动,是在哪个渠道发生的?
  • 顾客打电话来说什么?
  • 他们中有人打过不止一次电话吗?如果是,有多少次?
  • 这些电话持续了多久?
  • 对于打了多次电话的客户,两次电话之间间隔了多长时间?

虽然银行通常会跟踪联络中心接听的电话数量,但它们通常不会深入研究这些辅助统计数据。这与我在金融服务业更广泛地看到的情况一致:公司跟踪事件,但在衡量能够解释行为并帮助他们做出改进的事件活动方面做得很差。知道客户在打电话之前花了20分钟试图解决纠纷或激活现金返还奖励,将为呼叫中心员工提供有用的背景信息并为他们的互动提供信息。

在我提供咨询的银行,我与自己组建的策略团队合作,帮助这些机构通过记录系统记录每笔电话的目的。例如,我们可以看到一位身份匿名的客户在打电话前几分钟上网,并试图关闭他们的账户,但没有成功——这一经历促使了打电话。然后我们给每个调用分配一个标签,表明其目的和时间戳。我们还能够通过识别围绕主要催化剂发生的事件来确定致电的次要和第三个原因,从而让我们描绘出一幅完整的画面。

随后,我们计算了一个关键指标,称为呼叫联系传播,我们用它来评估所有呼叫者的体验。它也是提高效率的基准。

  • 通话费率: 呼叫总数,以占整个客户群的百分比表示
  • 联系率: 拨打电话的客户数量,也表示为占所有客户的百分比
  • 电话联系传播: 呼叫率减去联系率

我们的第一个目标是降低催缴利率和接触利率,因为根据我的经验和麦肯锡Finalta等第三方基准公司的报告,它们的趋势高于顶级银行的行业基准,而行业基准通常在特定月份分别为20%和10%左右。其次,我们希望让这两个指标相等,这意味着我们已经消除了重复呼叫。一旦我们做到了这一点,我们就可以说我们已经实现了 首次呼叫解决方案,这意味着消费者只需打一个电话就能解决问题——这是客户关系管理的一个关键基准。

我们分析并希望减少的其他相关指标包括:

  • 通话持续时间
  • 呼叫转移
  • 升级
  • 抱怨

大多数呼叫中心使用从客户关系管理系统或呼叫记录中获取的呼叫原因,但很少使用记录系统来推动这些指标的改进。记录系统中的上游条件可以完全消除一些呼叫,并且在其他情况下,根据呼叫者在呼叫前的活动、他们的客户资料以及所需的服务水平,帮助呼叫者与正确的呼叫代理进行匹配。

大多数金融机构采用客户体验管理软件,在互动后对人们进行调查,得出净推介值。在我工作过的银行中,我们设定了(并完成了)将联络中心的分数提高到55%的目标。

分析通话模式以创建档案

下一步包括使用各种记录数据点的系统分析通话模式,以找出促使客户拨打电话的原因。我在咨询时使用的全面的客户级数据集包括:

  • 货币交易,如大额销售点(POS)费用以及支付和撤销。
  • 非货币交易,如地址变更、信用卡被拒和纠纷。
  • 渠道交互事件,如电话、IVR通信、桌面活动、移动活动、分行访问、自动柜员机交易和出站警报。
  • 客户概况/细分,如任期、高价值标志(表示高参与度)和授权用户数量。
  • 客户的活跃与非活跃产品持有量,即每个客户拥有的产品数量以及他们是否正在使用这些产品,这表明他们与银行互动以获得服务的可能性。(注意:我们关注活跃客户来衡量联系率和通话率。)

从这些类别中,我们获取了一些关键且易于访问的数据元素,以便更好地理解以下内容:

  • 通道密封: 客户倾向于在频道内停留较短时间,通常为15至20分钟
  • 渠道自助活动: 客户通过数字、自动柜员机或IVR进行自助服务
  • 频道模式或偏好: 客户使用的主要渠道

在分析了这些上游条件后,我们通过测量和分析实时代理呼叫的情况来关注下游影响。排除持续时间少于60秒的通话,我们检查了通话模式和类型,计算了时间范围,确定了通话方式,并尽可能确定了驱动因素。我们还整理了数据,以便我们可以看到客户进行银行业务的渠道。

在应用更高级的分析和测量通话间隔时间后,我们将人群分为以下几个部分:

  • 集群呼叫者:这些客户遇到了无法自助服务的问题,需要人工帮助进行多次互动,并在短时间内拨打了大量电话。(我们将此定义为24小时内的两个或更多电话。)
  • 分散的呼叫者:与集群组相比,这些事务驱动的呼叫者进行的呼叫数量较少,频率正常,查询类型相似。分散的呼叫者在六个月内拨打了三次或更多次电话,平均通话间隔时间超过48小时,平均通话间隔时间的变异系数超过100%。
  • 随机呼叫者:该细分市场由寻求信息的客户组成,其特点是不同类型查询的呼叫量不规则。

按组满足来电者的需求

呼叫模式分析完成后,就可以按组进一步解析数据了。在我工作的银行,这项任务揭示了有趣且可能可行的见解。例如,其中一家公司的分析显示,5%的人是集群呼叫,30%是分散呼叫,其余是随机呼叫。集群人群主要是数字用户,而分散人群的数字活动较少,其中一部分是习惯性或重度来电者。

此表突出显示了在围绕此项工作的三年积累结束时,12个月内实时座席呼叫者人数的情况:一张表格显示了我工作的一家银行在12个月内联系服务代理的客户细分情况。集群组占呼叫者总数的5%;80%的人在数字领域很活跃,65%的人喜欢数字频道,2%的人喜欢手机。他们的净推广分数是15%。零散来电者占总数的30%;45%的人积极参与数字活动,20%的人更喜欢数字频道,而9.5%的人偏爱手机。该组的NPS为50%。随机来电者占总数的65%;65%的人积极使用数码产品,他们更喜欢数码产品而不是手机,比例分别为55%和3.5%。他们的NPS也最高,为60%。

在我工作过的一家机构进行的一项为期三年的未公开研究的最后12个月中,联系服务代理的客户细分。该分析使该银行能够实施变革,增加客户的数字活动和NPS,同时降低联系率和通话率。

集群人口虽然数量少,但对NPS和投诉有很大影响。我们遵循这些发现,从集群组开始,提出了一系列见解和实现关键目标的建议策略。以下是导致致电的问题分类:

  • 密码/用户名验证
  • 欺诈/未经授权的交易
  • 泽尔付款
  • 未送达的出站警报
  • 透支/资金不足费

根据我们对来电者动机的深入了解,我们减少集群来电者的第一步是推荐具体方法来改善在线体验,并将客户限制在他们喜欢的数字渠道内。我还与客户体验团队合作,更好地设计有针对性的调查,以评估痛点和问题解决方案,我们还安排了一批完全授权的电话代理来处理这个小组。这些代理可以免除费用或罚款,而其他代理只能将来电者转介给更高级的代表。

对于高比例的客户群而言,一家银行的电子邮件地址记录不正确,这引发了更广泛的调查,显示超过10%的数字活跃客户的电子邮件地址不正确。通过推送通知和安全电子邮件推出了一项活动,以提示客户确认和更改这些地址。

分散的呼叫者更多地是由支付、存款和提现等日常服务驱动的,而不是由Zelle fund transfers等数字活动驱动的。他们的渠道偏好是电话,其中近10%的人被贴上了重度或习惯性的标签。该小组的战略是针对数字采用和参与的目标信息和指导。

许多随机来电者询问特定分支机构的新功能、产品和营业时间。这些信息中的一些被添加到在线体验中以减少呼叫。在疫情最鼎盛的时候,客户去分行必须预约。我咨询的其中一家银行的呼叫中心接到了数千个电话来设置这些服务,因此我与数字团队合作,让客户能够在线预约,省去了许多电话并节省了资金。

通过将来电者分为三类,我们能够建立一种通话模式,帮助我合作的银行更好地了解行为的驱动因素以及不同渠道的使用情况,尤其是数字渠道和电话渠道。这一战略对于削减联络中心费用至关重要,尽管客户基础保持不变,但联络中心费用仍在增加。它还旨在改善客户体验和服务水平,同时最大限度地减少等待时间、转移、升级和回调。三年后,一家银行的结果尤为显著。

  • 数字活跃率提高了10%
  • 接触率下降了12%
  • 通话率下降了15%
  • NPS增加了5%

联系率和通话率的下降也降低了几个关键风险因素。在识别没有给银行增加价值的电话时,我们发现许多实时代理电话功能可以由客户在自助服务渠道中执行,这不仅节省了资金,还降低了客户询问的免责声明、产品变更、开户和销户以及其他服务出现人为错误的可能性。

银行和其他金融服务中不缺乏可用于分析的数据,减少呼叫中心和费用只是如何利用它来推动积极转型的一个例子:你很可能会找到另一个重点或使用多管齐下的方法。挑战在于将您的信息转化为见解,以增强客户体验、提高数字参与度并节省资金。充分了解什么可行,什么不可行,最终可以带来细微的变化,使系统更好地为每个人服务。

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作者: admin

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