cvm что это такое
customer value management
The goal of customer value management (CVM) is to deliver optimal value to customers — to align business metrics, improvement programs, capabilities, processes, organization and infrastructure with customer-defined value. In other words, to create the kind of business that can deliver to customers exactly what they want.
Смотреть что такое «customer value management» в других словарях:
Customer relationship management — (CRM) is a widely implemented strategy for managing a company’s interactions with customers, clients and sales prospects. It involves using technology to organize, automate, and synchronize business processes principally sales activities, but… … Wikipedia
Customer-Experience-Management — (CEM) bzw. Kundenerfahrungsmanagement bezeichnet die Schaffung positiver Kundenerfahrungen zum Aufbau einer emotionalen Bindung zwischen Anwender und Produkt oder Anbieter. Vorrangiges Ziel von CEM ist es, aus zufriedenen Kunden loyale Kunden und … Deutsch Wikipedia
Customer communications management — is a term highlighted by research companies such as Gartner Group, Forrester Research and Madison Advisors to define a convergent set of Information Technology solutions that together provide marketing communication professionals the ability to… … Wikipedia
Customer-Relationship-Management — Customer Relationship Management, kurz CRM (dt. Kundenbeziehungsmanagement) oder Kundenpflege, bezeichnet die konsequente Ausrichtung einer Unternehmung auf ihre Kunden und die systematische Gestaltung der Kundenbeziehungs Prozesse. Die dazu… … Deutsch Wikipedia
Customer acquisition management — is a term used to describe the methodologies and systems to manage customer prospects and inquiries, generally generated by a variety of marketing techniques. It can be considered the connectivity between advertising and customer relationship… … Wikipedia
Customer lifecycle management — Customer Lifecycle Management, or CLM is the measurement of multiple customer related metrics, which, when analyzed for a period of time, indicate performance of a business.[1] The overall scope of the CLM implementation process encompasses all… … Wikipedia
Customer Value Models — A Customer Value Model (CVM) is a data driven representation of the worth, in monetary terms, of what a company is doing or could do for its customers.[1][2][self published source?] Customer Value Models are tools used primarily in B2B markets… … Wikipedia
Customer value proposition — Marketing Key concepts Product marketing · Pricing … Wikipedia
Customer Relationship Management (CRM) — von Professor Dr. Heinrich Holland I. Der Trend zum CRM CRM ist zu verstehen als ein strategischer Ansatz, der zur vollständigen Planung, Steuerung und Durchführung aller interaktiven Prozesse mit den Kunden genutzt wird. CRM umfasst das gesamte… … Lexikon der Economics
Customer Livetime Value Management — Ausrichtung aller kundenrelevanten Schlüsselprozesse und Maßnahmen am Kundenwert. Dazu werden Kundengewinnung, Produkte und Dienstegestaltung, Kundenbeziehungsmanagement und Kundenmonitoring „individualisiert“ ausgestaltet … Lexikon der Economics
Earned value management — (EVM) is a project management technique for measuring project performance and progress in an objective manner. EVM has the ability to combine measurements of scope, schedule, and cost in a single integrated system. Earned Value Management is… … Wikipedia
Персонализация и управление ценностью абонентской базы: как это устроено в телекоме. Часть 1
Практически невозможно найти индустрию, где клиентов знают так же хорошо, как телекоммуникационные компании знают своих абонентов. Но как использовать это знание и чем его дополнить, чтобы превратить в инструмент максимизации прибыли и расширить границы традиционных бизнес-моделей?
Рассмотрим эти вопросы в теории и на практике в мини-цикле из двух статей. Перед вами – первая.
«Классический» бизнес телекоммуникационных компаний – сотовая связь и высокоскоростной доступ в интернет – вышел на плато. На протяжении последних лет рейтинговые агентства и аналитические компании регулярно выпускали прогнозы, в которых предсказывали глобальному телекоммуникационному рынку нулевой рост на всех континентах.*
Россия – не исключение из общего тренда. Помимо зрелости местный рынок характеризуют следующие факторы:
В сложившейся ситуации все игроки стремятся выявлять новые точки роста: диверсифицироваться, выходить на смежные рынки, развивать дополнительные виды обслуживания и продукты. Большую важность в бизнес-стратегии приобретает персонализация. Стандартный набор «полочных» предложений у операторов, как правило, ограничен 5–10 тарифами и не полностью покрывает потребности микросегментов внутри многомиллионной абонентской базы.
Конфигурировать актуальные продуктовые предложения и доставлять их абонентам оптимальным способом в оптимальное время помогают инструменты углубленной аналитики. Они объединяются в систему управления ценностью абонентской базы, или CVM (от англ. Customer Value Management). При этом возможности развитой системы CVM шире, чем помощь в продажах. Она обеспечивает управление ценностью на всех этапах жизненного цикла клиента.
Какие продукты и услуги и в каком объеме потребляет абонент? Какие его потребности закрывает компания? Какая модель затрат возникает при этом у бизнеса и как ее можно оптимизировать? CVM отвечает на эти и другие вопросы в комплексе.
Например, позволяет сократить расходы на маркетинг, привлекая новых абонентов через каналы, которые обходятся бизнесу дешевле. Стимулирует клиентов пользоваться выгодными для компании каналами обслуживания. С помощью разнообразных механик вовлекает пользователей в экосистему сервисов и помогает добиться того, чтобы они остались с оператором надолго.
В этой и следующей статье мы не будем углубляться в тему привлечения и онбординга клиентов, а подробнее рассмотрим архитектуру системы CVM и ее роль в развитии и удержании абонентов.
Предположим, у нас есть абонент, который выговаривает меньше минут, чем в самом базовом тарифе. Оператору, разумеется, доступна эта статистика, а еще он знает, что данный абонент интересуется онлайн-геймингом. Для такого клиента компания может собрать персональный тариф, в котором столько минут, сколько действительно нужно, и есть бесплатный трафик на онлайн-игры.
Грамотно выстроенная CVM-система клиентоцентрична. Кто наши клиенты? Что актуально для каждого крупного сегмента, микросегмента и отдельно взятого абонента? Где и когда мы намерены рассказать им о нашем предложении? С помощью каких механик это лучше сделать? Последовательные ответы на эти вопросы требуют правильной архитектуры CVM, которая включает следующие блоки:
В отличие от большинства индустрий, в телеком-секторе очень высокое качество данных, и на первый план выдвигается задача data governance. Четкие и структурированные витрины с очищенными данными и их унифицированная архитектура как воздух необходимы для эффективной работы математических моделей.
Каждый сценарий требует создания модели со своей логикой. Алгоритмы вычисляют склонность абонента к тем или иным тарифам, продуктам и услугам, формируют цены и рекомендуют конкретное предложение и канал коммуникации, предсказывают риск оттока. На первых порах модели работают по бизнес-правилам, но по мере развития CVM на смену приходят ML-сценарии. Алгоритмы непрерывно обучаются на откликах абонентов и автоматически повышают точность собственного скоринга.
Аналитические инсайты помогают продуктовой команде и маркетологам разрабатывать наполнение предложений для абонентов. Но чтобы система CVM работала эффективно, необходимо уметь запускать новые продукты и модифицировать их параметры быстро.
Каждый раз звать на помощь программистов и инженеров, создавая новый продукт в виде отдельной сущности в биллинге, слишком долго и дорого. Альтернатива – конструктор продуктов с изменяемыми параметрами. С помощью такого инструмента продуктовый маркетолог может оперативно создавать новые тарифы и опции с нуля.
Предположим, мы придумали совершенно новый продукт. Новый тариф специально для определенного сегмента абонентов, с конкретными пакетами и опциями. Какой будет цена этого тарифа? В каком канале и в какое время его лучше предложить, чтобы была выше конверсия? Какой должна быть механика предложения – try & buy, скидка, кешбэк?
Или представим, что у нас сразу несколько персональных вариантов наполнения тарифных предложений для этого же сегмента. Какой больше понравится клиенту и приведет к более высокой конверсии и NPS?
Отвечать на эти вопросы удобнее всего, одновременно запустив несколько модификаций и серию A/Б-тестов. Решения о том, какие кампании следует масштабировать, какие нет, а также как и когда модифицировать уже масштабированные кампании, принимаются на основе подхода test & learn.
Омниканальность обеспечивает единый опыт клиента по всем каналам и предполагает проактивную коммуникацию в предпочтительном канале в оптимальное время, также в логике test & learn. Каждая телекоммуникационная компания имеет собственный свод правил и политику общения с абонентами, где в числе прочего задаются ограничения по числу контактов через каждый канал и предложений по каждому продукту.
Важны прозрачность условий предложения, краткость и дружелюбный тон. CVM-предложения могут активнее продвигаться через push-каналы, но при этом должны быть и в каждом pull-канале.
Допустим, абонент обратился в колл-центр с какой-то технической проблемой. Решив ее, оператор может сделать клиенту одно из персональных предложений. Тот же принцип применим и в digital-каналах. Заходя в личный кабинет по какой-то необходимости, абонент всегда может там найти персональные предложения.
CVM-предложения могут активнее продвигаться через push-каналы, но при этом должны быть и в каждом pull-канале. Допустим, абонент обратился в колл-центр с какой-то технической проблемой. Решив ее, оператор может сделать клиенту одно из персональных предложений. Тот же принцип применим и в digital-каналах. Заходя в личный кабинет по какой-то необходимости, абонент всегда может там найти персональные предложения.
Природа CVM такова, что система не заработает как положено, если ответственность за ее развитие закрепят за каким-то одним бизнес-подразделением. Подход к работе с пользовательскими сегментами – сквозной. И успех напрямую зависит от того, выстроена ли в компании операционная модель, которая позволяет кросс-функциональным командам работать короткими итерациями и проводить большое количество циклов в режиме test & learn.
Датасаентист, который строит модель, должен быть непосредственно связан с теми, кто предоставляет ему данные. Маркетолог должен вплотную работать с датасаентистом и валидировать корректность предложений модели с точки зрения бизнеса. Ответственные за каналы коммуникации должны напрямую взаимодействовать с отделом маркетинга, пока кампании полностью не автоматизированы.
Все крупные телеком-игроки проходят процесс трансформации классических бизнес-направлений. От предоставления услуг связи и доступа в интернет они движутся к все более глубокой диверсификации и платформенности. На этом пути каждому необходимо определить свое место в цепочке создания добавленной стоимости в цифровом мире.
Суть персонализации и управления ценностью абонентской базы заключается в том, чтобы правильно понимать стоимость, которую создает для компании каждый клиент, и предлагать продукты, которые интересны и выгодны именно ему. Если в большинстве индустрий развертывание CVM-системы дает от 2% до 5% дополнительной выручки, в телеком-секторе этот показатель достигает 5–10%. Конверсия по всем каналам составляет от 3–4% до 15–20%, а ARPU lift – 8–12%.
В следующей статье расскажем, как запускаются CVM-кампании и как оценить их эффект. Оставайтесь с нами 🙂
Управление прибыльностью клиентской базы
Уже многие российские банки создали подразделения, ответственные за сбор и анализ информации о клиентах и их поведении, чтобы проводить целенаправленные кампании по предложению дополнительных банковских продуктов. Банки на развитых рынках пошли еще дальше, сделав такие подразделения ответственными за разработку и реализацию широкого спектра проектов, направленных на управление прибыльностью клиентской базы, или Customer Value Management (CVM). Этот подход включает не только и не столько собственно сбор и анализ данных о клиентах; его основная задача — полное преобразование розничного блока. Понимание потребностей клиентов должно не просто восприниматься как инструмент выполнения бизнес-плана, а стать центральным звеном, вокруг которого будет выстраиваться вся розничная деятельность. Таким образом, банк становится по-настоящему ориентированным на клиента благодаря четкому пониманию его особенностей и потребностей. Результат не заставит себя ждать (см. схему 1).
Что же такое CVM?
Эффективная система управления прибыльностью клиентской базы включает семь основных элементов (см. схему 2). В основе системы лежит процесс сбора и анализа клиентских данных, который, однако, будет бесполезным в отсутствие четких механизмов информационного взаимодействия, продуманных каналов продаж, адекватных продуктов и инструментов управления эффективностью.
Внимание к деталям
Можно выделить пять типичных уровней наличия и использования аналитических данных о клиентах. Большинство российских финансовых институтов находятся на втором уровне, и лишь некоторые из них переходят на третий.
«Ковровая бомбардировка». Все клиенты получают практически идентичные предложения через один или несколько каналов. Объем данных о клиентах у банка на данном этапе ограничен, и лишь незначительная часть данных используется для разработки конкретных действий.
«Широкими мазками». Предложение и стратегия взаимодействия дифференцируются с учетом сегментации (как правило, по критериям возраста и уровня дохода) и наличия у клиента тех или иных продуктов. Информационное взаимодействие в основном осуществляется через активные каналы продаж — колл-центр, отделения, исходящую рассылку писем, электронную почту и SMS.
«Микросегментация». На этом этапе банк выделяет десятки сегментов клиентов с учетом их прибыльности, предпочтений и поведенческих стереотипов. Предложения для каждого микросегмента персонализируются и приоритизируются методами математического моделирования.
«Персональный подход». От анализа сегментов банк переходит к анализу каждого конкретного клиента. Вместо активных продаж банк стремится конвертировать обслуживание в продажи. В любой момент времени для каждого клиента в каждом из каналов есть специально адаптированное индивидуальное предложение.
«Динамическая персонализация». Для анализа используются не только традиционные данные — демографические, транзакционные, продуктовые, поведенческие, — но и информация из социальных сетей. Предпочтения клиентов и склонность к покупке определенных продуктов учитываются при любом взаимодействии с клиентом по всем каналам. Предложения динамически корректируются с учетом формата и истории взаимодействия с клиентом.
Базовый массив данных, необходимых для CVM, включает информацию о продуктах, доходах и расходах клиентов, демографические и транзакционные данные. На этом этапе основная сложность, как правило, состоит в унификации записей о клиенте из различных систем (если в учетных системах отсутствует уникальный клиентский идентификатор), а также в интеграции данных, полученных из процессингового центра, от кредитной фабрики, контакт-центра и других подразделений. Для многих наших клиентов задача по формированию такого массива возникала на фоне реализации проекта по созданию корпоративного хранилища данных (КХД) — соответственно, вставал вопрос о необходимости объединения этих проектов. И чаще всего клиенты отказывались от объединения этих проектов, поскольку владельцем КХД обычно является финансовый департамент, что сказывается на содержании хранилища данных и приоритетах в его наполнении.
Следующий шаг — анализ данных для понимания структуры клиентской базы и динамики ее развития. Обычно исследуются такие показатели, как доля активных клиентов, приток и отток активных клиентов за конкретный период, охват определенными продуктами, среднее количество продуктов на клиента и т.д. Специфика российского рынка заключается в высокой мобильности клиентской базы: в то время как зарубежные банки в течение года привлекают и теряют порядка 4—5% клиентской базы, для российских банков этот показатель часто превышает 20%, что в основном отражает роль зарплатных проектов в привлечении клиентов. Это делает работу по удержанию клиентов — в первую очередь за счет продажи дополнительных продуктов — особенно актуальной.
Отдельная задача — расчет стоимости, создаваемой каждым клиентом для банка. В идеале этот показатель должен отражать все фактические и потенциальные доходы и расходы, приходящиеся на каждого клиента в течение его предполагаемого срока сотрудничества с банком, однако этот идеал для большинства банков остается недостижимым из-за несовершенства учетных систем и отсутствия в банке единого мнения относительно принципов разнесения косвенных доходов и расходов. Мы проводили анализ этого показателя для разных клиентов, и у многих из них структура клиентской базы с точки зрения создаваемой стоимости оказалась схожей: 15—20% самых рентабельных клиентов приносят порядка 80—85% прибыли, худшие 20—30% клиентов убыточны, а остальные балансируют на границе безубыточности.
На базе анализа данных о клиентах можно разработать комплекс конкретных мероприятий для управления прибыльностью клиентской базы. Они делятся на три крупных направления: привлечение новых клиентов, развитие отношений с существующими клиентами и удержание клиентов (см. схему 3). При этом развитие отношений может осуществляться не только посредством перекрестных продаж, но и с помощью изменения ценовой политики (например, повышения ставок для убыточных клиентов и клиентов, менее чувствительных к цене), стимулирования активного использования продуктов, предложения вспомогательных услуг, перевода клиентов на более дорогие продукты и т.д.
Для более точного определения сегмента клиентов, на который будут направлены такие мероприятия, могут применяться методы математического моделирования. В этом случае крайне важно учитывать как можно более разнообразные данные, в первую очередь транзакционные. Так, созданная нашими аналитиками модель позволила увеличить долю положительных решений по приобретению кредитных карт с 8 до 14% за счет того, что она оперирует комбинациями данных о частоте снятия наличных, среднемесячном остатке на счете на начало и конец месяца, а также о возрасте и месте жительства потенциальных клиентов. Такие модели помогают более рационально использовать ресурсы контакт-центров и не раздражать клиентов неинтересными для них предложениями. Для точной настройки таких моделей важно придерживаться подхода test and learn, то есть постоянно проводить небольшие эксперименты, позволяющие пополнять знания банка о факторах, влияющих на решения клиентов, — характеристиках продуктов, ценах, форматах и каналах информационного взаимодействия и т.д.
Для успешного развертывания системы CVM нужно ответить на два принципиальных вопроса: какие продукты в какой последовательности предлагать клиентам и какие каналы информационного взаимодействия и продаж при этом использовать. Для оптимизации продуктового предложения необходима максимальная персонализация продуктов: банк должен уметь оперативно модифицировать имеющиеся продукты, в частности их финансовые условия и методики оценки риска. Чтобы повысить эффективность информационного взаимодействия, банки должны постоянно тестировать новые каналы и форматы общения с клиентами.
Ответы на эти вопросы затрагивают практически все аспекты деятельности банка, включая гибкость при разработке новых продуктов, способность эффективно доносить до клиентов информацию через удобные для него каналы (например, через банкоматы), современные каналы продаж (в идеале — без необходимости посещать отделения) и т.д. Таким образом, внедрение системы CVM становится для розничного банка катализатором преобразований, направленных на максимальное удовлетворение потребностей клиентов.
Возможные ошибки: как их избежать
Преимущества CVM очевидны, однако его внедрение требует системного подхода. Изучив опыт нескольких крупнейших российских банков, мы выделили три наиболее распространенные, на наш взгляд, ошибки.
Недостаточный уровень амбиций
Инструменты CVM обладают огромным потенциалом. Однако, как показывает наш опыт работы с банками, на практике перед розничными подразделениями, как правило, ставятся недостаточно масштабные цели. Так, российские банки все еще крайне консервативны в своей политике взаимодействия с клиентами. В нашей стране считается, что обращение к клиенту с предложением продукта или услуги один-два раза в квартал — это уже слишком часто; при этом турецкие банки связываются со своими клиентами два-три раза в месяц.
В результате российские банки продают существенно меньше, чем могли бы. В среднем доля продаж существующим клиентам через систему CVM находится на уровне 20—25% всего объема перекрестных продаж, тогда как, по нашему опыту, в качестве ориентира должен использоваться показатель 40—50%.
Важные факторы, позволяющие повысить эффективность продаж:
Фрагментарное внедрение компонентов CVM
Комплексная реализация CVM состоит из двух крупных блоков мероприятий. Во-первых, это собственно аналитический процесс, включающий сбор и анализ данных о клиентах, разработку конкретных коммерческих инструментов и их приоритизацию для клиентских сегментов или отдельных клиентов. Во-вторых, это тотальная перестройка смежных функциональных блоков, позволяющих повысить эффективность процесса, включая продуктовый блок и ИТ-инфраструктуру, каналы продаж и т.д.
Мероприятия первого блока в той или иной форме реализуются уже практически во всех банках, с которыми мы работали в России, в то время как вспомогательным факторам часто не уделяется должного внимания. В первую очередь это объясняется тем, что на начальном этапе работы с клиентской базой ощутимый результат можно получить и без существенной инфраструктуры поддержки. Так, в одном из банков первый проход по клиентской базе с единым продуктовым предложением, идентичным уже имевшемуся в банке, позволил получить более 15% положительных решений. Однако при повторном контакте с клиентами банк столкнулся с существенно более низким уровнем положительных откликов. При ближайшем рассмотрении оказалось, что одно временно с кампанией банк проводил преобразование процессов в сети отделений, поэтому операционисты стали существенно реже информировать клиентов о наличии адресного предложения. После того как конфликт был разрешен за счет дополнительного обучения и мотивации, уровень положительных клиентских решений достиг целевого показателя.
Излишний акцент на внедрении дорогостоящих ИТ-решений
Несмотря на то что наличие ИТ-инструментария является неотъемлемой частью CVM, многие банки совершают принципиальную ошибку, откладывая полномасштабное развертывание до момента внедрения дорогостоящих ИТ-решений. Нам известны российские банки, которые очень эффективно координируют передачу нескольких сотен тысяч адресных предложений в месяц без специального программного обеспечения. Хотя, конечно, внедрение специализированных ИТ-решений может позволить увеличить количество кампаний и повысить точность их проработки, а также сократить объем ручного труда, необходимого для их реализации.
Аналогичная ситуация наблюдается и при работе с входящим потоком клиентов в отделениях. Конечно, можно внедрить операционное CRM-решение, чтобы сотрудники отделений свое временно получали информацию о клиенте, но такой подход опять-таки сопряжен с временными затратами. Опыт российских и зарубежных банков показывает, что и в этом случае простые решения позволяют быстро достичь результата. Обычно таким решением становится доработка банковской ИТ-системы, чтобы в момент открытия сотрудником банка файла с информацией о клиенте на экран автоматически выводилось предложение, которое необходимо сообщить именно этому клиенту. Безусловно, этот подход также имеет ряд недостатков, таких как невозможность одновременного отражения нескольких предложений, ограниченность отражаемой информации и другие возможные неудобства в обслуживании клиента. Однако он позволяет начать создавать и эффективно доносить индивидуальные предложения для каждого конкретного клиента за считаные недели.
Таким образом, даже без существенных инвестиций в ИТ банк может активно заниматься перекрестными продажами как при работе с входящим потоком клиентов, так и привлекая новых клиентов в рамках целенаправленных кампаний.
Следующие горизонты развития
Стремительное распространение потребительских технологий ставит перед банковским сектором сложные задачи и одновременно открывает новые возможности.
Многоканальность
Для взаимодействия с банком клиенты уже зачастую используют три-четыре различных канала, а роль онлайн-платформ при продаже продуктов и услуг постоянно растет. С точки зрения CVM работа в многоканальной среде означает необходимость прогнозировать не только продукт, который должен быть предложен клиенту, но и канал и формат взаимодействия с клиентом, в ходе которого нужно сделать предложение.
CVM также открывает возможности для повышения качества обслуживания клиентов. Именно так действуют американские компании, работающие с кредитными картами: если клиент в голосовом меню колл-центра выбирает раздел «закрыть карту», система автоматически оценивает ценность этого клиента для банка. Прибыльные клиенты переводятся на высококлассного специалиста, и тот предлагает индивидуальное изменение условий обслуживания по карте (скидка по комиссии за обслуживание или более низкая ставка) согласно информации, которая автоматически выводится у него на экране в системе CVM. Если клиент неприбыльный, то он остается в автоматической системе и завершает транзакцию по закрытию карты.
Супермассивы данных
Следствием все большего распространения информационных и телекоммуникационных технологий стал быстрый рост объемов информации. Информация переносится с бумажных носителей на электронные, появляются онлайн-контент, социальные медиа, цифровые фотографии, видео- и музыкальные файлы. По оценкам, уже в 2010 г. компании мира хранили более семи экзобайтов информации, а потребители — более шести.
Рекордсмены по хранящемуся объему цифровых данных в расчете на одну компанию — участники сектора финансовых услуг. Причина в огромном количестве проводимых такими компаниями операций, а также в том, что в этих сферах бизнеса преобладают крупные игроки. Использование супермассивов данных может и должно стать средством увеличения прибыли финансовых институтов. В частности, имея в своем распоряжении инструменты для проведения более точного анализа данных, банки могут удвоить продажи кредитных продуктов, используя комплексную информацию о клиентах, и сократить убытки по кредитам на 25%, анализируя платежи заемщиков и оценивая их ликвидность.
Инструменты CVM могут использоваться в самых разных областях. Например, один эмитент кредитных карт построил модели для прогнозирования наиболее вероятных причин звонков в службу поддержки. На основе анализа продуктов, которые приобретает клиент, остатков на счетах и всех случаев взаимодействия клиента с банком по различным каналам были разработаны алгоритмы, позволяющие адаптировать набор пунктов автоматического голосового меню непосредственно под звонящего клиента. Это позволило озвучивать информацию и предложения, которые потенциально нужны клиенту, при этом минимизировав время обработки звонков и повысив общий уровень удовлетворенности клиентов работой колл-центра. Другой интересный пример использования супермассивов данных в рамках системы CVM — анализ информации из социальных сетей для определения финансовых продуктов, которые могут заинтересовать клиента.
Управление прибыльностью клиентской базы — важный аспект розничного банковского бизнеса, который помогает банку получить более полное представление о клиентах и приоритизировать области дальнейшего развития. Банкам, которые достигли успехов в области управления затратами и доходностью, а теперь изыскивают новые источники повышения эффективности, необходимо составить полное представление о стоимости, которую могут создавать их клиенты, и исходя из полученных результатов разработать индивидуальный подход к каждому клиенту. Чем точнее будет наше понимание клиента, тем лучше мы будем определять его потребности и предлагать действительно нужные ему продукты в правильный момент времени. Правильно проведенный анализ прибыльности позволит не только получить дополнительный доход, но и повысить уровень лояльности клиента. Такой подход позволяет переосмыслить и по-новому подойти к планированию стратегии банка, разработке программ развития отдельных бизнес-направлений или каналов продаж и обслуживания.
Сергей Крылов — руководитель проектов McKinsey, Москва
Пол Эрик Шотиль (Pål Erik Sjåtil) — управляющий партнер по Восточной Европе и СНГ
Игорь Ясеновец — партнер McKinsey, Москва