금융권에서 데이터로 고객 사용 환경을 바꾸는 3가지 방법
디지털 전환이 가속화되는 환경에서 변화하는 고객의 수요에 대응하기 위한 은행의 전략에는 무엇이 있을까요?
데이터를 활용한 금융 서비스 기획과 고객 여정 이해 방법에 대한 세 가지 인사이트를 공유해 드립니다.
아래 내용에 대해 더욱 자세히 알고 싶으시다면 하단의 백서를 다운로드 받아주세요.
의사 결정 시간 단축을 위해 데이터로 시작하기
은행은 데이터와 밀접한 관계가 있습니다. 어디에나 있는 데이터의 특성은 많은 정보가 있다는 뜻이며, 말하자면 쉽게 손 닿는 곳에 데이터가 있어서 더 나은 의사 결정을 위해 활용할 수 있다는 것입니다. 데이터 우선 사고방식의 은행은 웹 사이트, 모바일 앱, 지점, 콜 센터, 심지어 소셜 미디어에 나타나는 사람들의 정서까지 모든 접점에서 고객 정보를 수집하면 고객 사용 환경 개선과 궁극적인 목표인 경쟁 우위 확보에 도움이 된다는 것을 알고 있습니다.
다음과 같은 결정을 내리기 위해 강력한 단기 데이터 분석이 사용될 수 있습니다.
• 특정 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객 부문과 그 시기
• 고객 여정에서 교차 판매 활동이 이루어져야 할 영역
• 고객 이탈을 방지하기 위해 선제적으로 취할 수 있는 조치
경쟁 우위는 고객을 이해하는 데서 출발
고객을 얼마나 잘 이해하고 계신가요? 이 질문은 데이터 기반 은행이 정말 답하고 싶어 하는 질문입니다. 고객 행동의 미묘한 차이를 제대로 알면 수익을 높여주는 적절한 컨텍스트 제품과 서비스를 제공하는 데 도움이 되기 때문입니다.
간단하게 보이지만, 오늘날 브랜드 충성도를 유지하기란 어렵습니다. 은행 고객은 더 이상 가격 또는 제품에만 좌우되지 않습니다. 고객은 완벽하고 통합된 다중 채널 환경을 원하며, 만족스럽지 않으면 거래 은행을 바꿉니다. 모바일 및 디지털 뱅킹은 모든 고객에게 점점 더 중요한 채널이 되고 있으므로, 은행은 이러한 기술에 능숙한 고객이 기대하는 다양한 관련 개인 맞춤 서비스를 제공할 준비가 되어 있어야 합니다.
은행은 고객에게 관련성 높은 환경을 구축하기 위해 금융 데이터와 비금융 데이터를 모두 사용해야 합니다. 은행은 금융 데이터를 사용해 고객에게 전체 재무 상황의 집계된 뷰를 제공할 수 있으며, 마찬가지로 중요한 비금융 데이터를 활용하여 고객이 뱅킹 포털을 통해 타사 서비스 및 응용 프로그램(API)에 액세스할 수 있도록 함으로써 고객 확보 및 유지를 모두 개선할 수 있다는 점입니다. 그런데 그런 환경을 구축하려면 데이터 기반 은행이 최초 접점부터 가장 최근 거래까지 전체 고객 여정을 매핑하고 관리해야 합니다.
그렇다면 어떻게 데이터 인사이트를 통해 더 나은 고객 여정을 구축할 수 있을까요? 수금이라는 민감한 영역을 살펴보겠습니다. 수금에 한 가지 방식으로 접근하면 고객 생애 가치(CLV)가 위험해질 수 있습니다. 더 나은 대안은 데이터 기반 인사이트를 사용하여 고객을 세분화하고 실직, 실수로 늦어진 지급 등, 상황에 적절한 상환 계획을 개발하는 것입니다. 개인화된 접근 방식을 취하면 고객이 의무를 이행할 가능성이 높아지고 그 결과 은행은 고객의 장기적인 충성도를 얻을 수 있습니다. 공격적으로 수금하면 평판이 나빠지고 체납을 해결하는 중에 해지할 위험이 높습니다. Experian에 따르면 30일 연체자 중 3%는 잔금을 완납한 후 계좌를 해지했고 이들 중 75%는 지급과 계좌 해지를 동시에 같은 거래로 처리했다고 합니다.
새로운 기회를 여는 동적 데이터
은행의 경우, 기존 데이터 분석에는 대개 미리 정해진 일정에 따라 데이터를 가져와서 예측적이고 규범적인 분석을 생성하는 알고리즘을 적용하는 주기가 포함됩니다. 이러한 분석의 어느 부분도 통합되어 있지 않습니다. 데이터는 고립된 데이터 웨어하우스에 상주하고 개별 보고서마다 별도의 분석이 필요합니다.
• 데이터 인사이트를 이용한 고객 확보는 곧 웹 사이트 성능 향상, 노이즈가 아닌 정보 전달 마케팅, SEO 개선, 양식을 통한 전환율 향상, 더욱 적절하고 매력적인 신규 고객 사용 환경을 의미합니다.
• 은행들은 얼마 전 까지만 해도 표준이었던 지점별 또는 지역별 성과 대신, 회사 전체에 걸친 지점 및 지역 성과를 동시에 추적할 수 있습니다. 은행 활동을 전체적으로 볼 수 있으므로, 더 빠르고 더 쉽게 교차 판매 기회를 창출하고 적합한 제품을 찾고 고객이 원하고 필요로 하는 그 다음 디지털 사용 환경을 디자인할 수 있습니다.
• 이제 인수인은 단순한 신용 점수를 넘어 소득, 소셜 미디어 게시물과 후기, 심지어 신용거래 신청서 작성에 걸리는 시간까지 포함한 다양한 데이터 요소를 사용해 신용 관련 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
보다 자세한 내용은 첨부된 백서를 다운로드 받아 확인해 주시기 바랍니다.
금융권에서 데이터로 고객 사용 환경을 바꾸는 3가지 방법
디지털 전환이 가속화되는 환경에서 변화하는 고객의 수요에 대응하기 위한 은행의 전략에는 무엇이 있을까요?
데이터를 활용한 금융 서비스 기획과 고객 여정 이해 방법에 대한 세 가지 인사이트를 공유해 드립니다.
아래 내용에 대해 더욱 자세히 알고 싶으시다면 하단의 백서를 다운로드 받아주세요.
의사 결정 시간 단축을 위해 데이터로 시작하기
은행은 데이터와 밀접한 관계가 있습니다. 어디에나 있는 데이터의 특성은 많은 정보가 있다는 뜻이며, 말하자면 쉽게 손 닿는 곳에 데이터가 있어서 더 나은 의사 결정을 위해 활용할 수 있다는 것입니다. 데이터 우선 사고방식의 은행은 웹 사이트, 모바일 앱, 지점, 콜 센터, 심지어 소셜 미디어에 나타나는 사람들의 정서까지 모든 접점에서 고객 정보를 수집하면 고객 사용 환경 개선과 궁극적인 목표인 경쟁 우위 확보에 도움이 된다는 것을 알고 있습니다.
다음과 같은 결정을 내리기 위해 강력한 단기 데이터 분석이 사용될 수 있습니다.
• 특정 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객 부문과 그 시기
• 고객 여정에서 교차 판매 활동이 이루어져야 할 영역
• 고객 이탈을 방지하기 위해 선제적으로 취할 수 있는 조치
경쟁 우위는 고객을 이해하는 데서 출발
고객을 얼마나 잘 이해하고 계신가요? 이 질문은 데이터 기반 은행이 정말 답하고 싶어 하는 질문입니다. 고객 행동의 미묘한 차이를 제대로 알면 수익을 높여주는 적절한 컨텍스트 제품과 서비스를 제공하는 데 도움이 되기 때문입니다.
간단하게 보이지만, 오늘날 브랜드 충성도를 유지하기란 어렵습니다. 은행 고객은 더 이상 가격 또는 제품에만 좌우되지 않습니다. 고객은 완벽하고 통합된 다중 채널 환경을 원하며, 만족스럽지 않으면 거래 은행을 바꿉니다. 모바일 및 디지털 뱅킹은 모든 고객에게 점점 더 중요한 채널이 되고 있으므로, 은행은 이러한 기술에 능숙한 고객이 기대하는 다양한 관련 개인 맞춤 서비스를 제공할 준비가 되어 있어야 합니다.
은행은 고객에게 관련성 높은 환경을 구축하기 위해 금융 데이터와 비금융 데이터를 모두 사용해야 합니다. 은행은 금융 데이터를 사용해 고객에게 전체 재무 상황의 집계된 뷰를 제공할 수 있으며, 마찬가지로 중요한 비금융 데이터를 활용하여 고객이 뱅킹 포털을 통해 타사 서비스 및 응용 프로그램(API)에 액세스할 수 있도록 함으로써 고객 확보 및 유지를 모두 개선할 수 있다는 점입니다. 그런데 그런 환경을 구축하려면 데이터 기반 은행이 최초 접점부터 가장 최근 거래까지 전체 고객 여정을 매핑하고 관리해야 합니다.
그렇다면 어떻게 데이터 인사이트를 통해 더 나은 고객 여정을 구축할 수 있을까요? 수금이라는 민감한 영역을 살펴보겠습니다. 수금에 한 가지 방식으로 접근하면 고객 생애 가치(CLV)가 위험해질 수 있습니다. 더 나은 대안은 데이터 기반 인사이트를 사용하여 고객을 세분화하고 실직, 실수로 늦어진 지급 등, 상황에 적절한 상환 계획을 개발하는 것입니다. 개인화된 접근 방식을 취하면 고객이 의무를 이행할 가능성이 높아지고 그 결과 은행은 고객의 장기적인 충성도를 얻을 수 있습니다. 공격적으로 수금하면 평판이 나빠지고 체납을 해결하는 중에 해지할 위험이 높습니다. Experian에 따르면 30일 연체자 중 3%는 잔금을 완납한 후 계좌를 해지했고 이들 중 75%는 지급과 계좌 해지를 동시에 같은 거래로 처리했다고 합니다.
새로운 기회를 여는 동적 데이터
은행의 경우, 기존 데이터 분석에는 대개 미리 정해진 일정에 따라 데이터를 가져와서 예측적이고 규범적인 분석을 생성하는 알고리즘을 적용하는 주기가 포함됩니다. 이러한 분석의 어느 부분도 통합되어 있지 않습니다. 데이터는 고립된 데이터 웨어하우스에 상주하고 개별 보고서마다 별도의 분석이 필요합니다.
• 데이터 인사이트를 이용한 고객 확보는 곧 웹 사이트 성능 향상, 노이즈가 아닌 정보 전달 마케팅, SEO 개선, 양식을 통한 전환율 향상, 더욱 적절하고 매력적인 신규 고객 사용 환경을 의미합니다.
• 은행들은 얼마 전 까지만 해도 표준이었던 지점별 또는 지역별 성과 대신, 회사 전체에 걸친 지점 및 지역 성과를 동시에 추적할 수 있습니다. 은행 활동을 전체적으로 볼 수 있으므로, 더 빠르고 더 쉽게 교차 판매 기회를 창출하고 적합한 제품을 찾고 고객이 원하고 필요로 하는 그 다음 디지털 사용 환경을 디자인할 수 있습니다.
• 이제 인수인은 단순한 신용 점수를 넘어 소득, 소셜 미디어 게시물과 후기, 심지어 신용거래 신청서 작성에 걸리는 시간까지 포함한 다양한 데이터 요소를 사용해 신용 관련 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
보다 자세한 내용은 첨부된 백서를 다운로드 받아 확인해 주시기 바랍니다.