Совершенствование цифровой трансформации банка на примере развития дистанционных каналов взаимодействия и анализа поведенческих данных клиентов

Муллагалиев М.Р.

Выпускник группы MBA CIO-56B

Школа IT-менеджмента

РАНХиГС при Президенте РФ

Последние десятилетия мировая экономическая система потерпела кардинальные изменения, выражающиеся в переходе к цифровой трансформации и развития инструментов глубокого анализа потребностей клиентов. В связи с чем многие государства до сих пор находится в состоянии глубокого системного кризиса в управлении и адаптации к новым условиям деятельности.
Цифровая трансформация - это интеграция цифровых технологий во все сферы бизнеса, которые меняют все принципы и основы деятельности. Частично является моральным изменением, которое требует от организаций постоянно оспаривать статус-кво, экспериментировать и устранять неудачи.

В современное время большинство коммерческих банков акцентируют внимание на улучшение качества сервисного обслуживания своих клиентов в совокупности с цифровой трансформацией своей деятельности. Цифровые технологии, уничтожают старые методы работы с клиентами и вынуждают компании трансформироваться. В настоящее время обслуживание клиентов должно во многом предвосхищать их желания на всех этапах клиентского пути. Ключевым инструментом для достижения этой цели является составление клиентского пути, где инструменты сбора и анализа данных помогают глубже понять поведение клиентов.

Концепция клиентского пути подразумевает кардинальное изменение образа мышления и способов работы во всех секторах экономики. Для эффективного перехода в цифровое пространство необходимо переосмыслить основные клиентские пути, внедрить цифровые инструменты и принципы клиентоориентированной разработки для повышения уровня удовлетворенности потребителей на всех этапах обслуживания и оптимизировать методы работы внутри организации для поддержки этих преобразований.

С целью улучшения качества клиентского опыта, финансовым организациям необходимо опираться на принцип клиентоцентричности при разработке сервисов и услуг (продуктов), перестроить сервисы в удобный дистанционный формат, провести цифровизацию и автоматизацию всех процессов для повышения эффективности и скорости. Данные этапы являются гигиеническим минимумом для совершенствования процесса цифровизации.

Клиентский путь охватывает все этапы взаимодействия для выполнения той или иной задачи и построен так, чтобы вся цепочка дистанционного взаимодействия с потребителем от начала до конца была хорошо организована, эффективна, последовательна и персонализирована с максимальным удобством для клиента.

Для цифровизации клиентского пути и улучшения клиентского опыта в дистанционных каналах необходимо провести комплексную модернизацию, состоящую из этапов:

1. Ценностное предложение;
2. Последовательность;
3. Риск и соблюдение стандартов;
4. Организация;
5. Технологии;
6. Пользовательский интерфейс.

Для управления клиентским опытом в дистанционных каналах взаимодействия необходима омниканальная коммуникация. Омниканальность — это ядро цифровой трансформации, без нее компания не сможет одинаково эффективно общаться с клиентом в любой точке контакта.

Элементы омниканальности: новые цифровые каналы, чат-боты, искусственный интеллект. На этом уровне омниканальность превращается в экосистему технологий и методик, выстроенных вокруг клиентоориентированного сервиса с использованием результатов анализа поведенческих данных клиентов.

Анализ поведенческих данных клиентов – это применение математических, предиктивных и статистических методов к ретроспективным и получаемых в режиме реального времени данным, для прогнозирования возможного поведения клиентов.

В эпоху цифровой трансформации в центре внимания стоит предиктивная аналитика – процесс использования данных и статистики для получения закономерностей с целью прогнозирования будущего. Предиктивная аналитика позволяет решить следующие вопросы:

1. Сегментация
2. Персонализированные предложения для потенциальных клиентов
3. Увеличение лояльности и повышение удовлетворенности клиентов.

В основе предиктивной аналитики поведения клиентов лежат статистические методы. Помимо этого, важно понимать, что система предиктивной аналитики тесно связана с big data и искусственным интеллектом, поэтому основана на машинном обучении.

Комплексная цифровая трансформация банка пр�