Nevyu�it� potenci�l platebn�ch karet a bezhotovostn�ch plateb

�asopis: Bankovnictví (Economia) 
Autorka: Šárka Krkošková
Klí�ová slova: platební karty, CRM, datamining, datová analýza, klientská segmentace, segmenty, analýza transakce klient�,  


Produkty šité na míru konkrétním klient�m, individuální kampan�, to ji� dávno není hudba budoucnosti. Obojí je zalo�eno na poznání svých klient�. Pokud p�ipravujete pro klienta marketingovou nabídku, víte nap�íklad, zda je tento klient motorká� a nebo filatelista? A jak to zjistit? Nejsnazší by bylo klienta se zeptat. Ale máte finan�ní prost�edky, abyste se všech klient� ptali, jak tráví sv�j volný �as a na co pot�ebují peníze? Co� takhle podívat se na transakce, které probíhají na platebních kartách a b�ných ú�tech? Aneb do dat, které o klientovi a jeho finan�ních produktech máme!

Zajímá nás nevyu�itý potenciál platebních karet a bezhotovostních plateb z pohledu CRM a dataminingu.
Pokud chceme poznat své klientské portfolio z dat, v�tšinou provádíme základní datovou analýzu a následn� klientskou segmentaci. Rozd�lujeme klienty do skupin s podobnými charakteristikami, a� u� jsou to sociodemografické profily, spole�né produkty �i behaviorální údaje. Vzniknou nám tak nap�. segment student�, segment �ivnostník�, segment zam�stnanc� s vyššími platy apod. Chceme-li poznání prohloubit, zam��me se na chování na produktech blí�e a prove�me analýzu transakcí klient�.

S rostoucím technologickým pokrokem se zlepšují mo�nosti zpracování mno�ství údaj� o transakcích na ú�tech a kartách. V�tšina klient� bank a finan�ních institucí vyu�ívá ú�et alespo� k základním bezhotovostním operacím nap�. k obdr�ení p�íjm� jako je mzda na osobní ú�et �astou vyu�ívanou slu�bou je i debetní karta k b�nému ú�tu pro výb�r hotovosti z bankomatu, placení slo�enek, výb�r hotovosti �i placení na p�epá�ce u prodejce. Kolik klient� nakupuje p�es internet nebo a má nastavené trvalé p�íkazy a inkasa pro platbu faktur? A kolik klient� naopak chodí finan�ní zále�itosti �ešit na p�epá�ku?

Základní pohled na analýzu transakcí klienta

Co všechno m��eme zjistit z analýzy transakcí probíhajících na b�ných ú�tech a ú�tech platebních karet a� u� debetních nebo kreditních?

Pokud klient pou�ívá b�ný ú�et u naší banky jako primární ú�et, m��eme získat p�ehled o jeho pravidelných p�íjmech a výdajích. M��eme se podívat na jeho platební bilanci, zda je klient na konci m�síce v plusu, v mínusu a nebo na nule. Tato informace �asto vystihuje „bohatství a hospoda�ení klienta“ lépe ne� pouhý údaj o p�íjmu. Dále se m��eme s r�znou úrovní detailu podívat, jak vyu�ívá karty a ú�ty co se tý�e po�tu a objemu transakcí.

Analyzujeme-li p�íjmy, m��eme zjiš�ovat, zda klientovi chodí pravideln� výplata, sociální dávky nebo si klient nepravideln� posílá peníze z jiného ú�tu. V druhém p�ípad� m��eme klientovi navrhnout, �e mu zdarma za�ídíme všechny platby SIPO a trvalé platby, pokud si k nám za�ne výplatu posílat.

V p�ípad� p�ísunu v�tšího mno�ství prost�edk� (prodej nemovitosti, auta, p�evod naspo�eného stavebního spo�ení...), m��eme klientovi proaktivn� nabídnout vhodné zhodnocení formou termínovaného vkladu, hypotéky anebo investice do fond�.

Analyzujeme-li podrobn�ji výdaje klienta, m��eme se pokusit identifikovat, zda klient vyu�ívá produkty v rámci naší finan�ní skupiny nebo u konkuren�ních finan�ních institucí – nap�. zasílá peníze stavební spo�iteln�, penzijnímu fondu, pop�. splácí m�sí�ní splátky na splátkový ú�et úv�rové spole�nosti.

Strukturu výdaj� m��eme rozd�lit do následujících kategorií:

• Výb�ry hotovosti z bankomat�
• Platby u obchodník�
• Výb�ry u obchodník�
• Jiné operace v bankomatech ne� výb�ry hotovosti (nap�. p�edplácení slu�eb mobilního operátora)
• Platby u obchodník� p�es internet
• Platební p�íkazy
• Trvalé p�íkazy
• Inkasa/SIPO

 Ukázka rozd�lení typu výdaj� u 3 klient�

• Klient A – 3/4 výdaj� tvo�í výb�ry z bankomatu, zbytek trvalé p�íkazy inkasa a ostatní. Má smysl tomuto klientovi nabízet zrušení poplatku p�i objemu transakcí plateb u obchodník� v�tším ne� 3000 K�?
• Klient B – 2/3 výdaj� tvo�í trvalé p�íkazy a inkasa. Tento klient pravd�podobn� nemá p�íliš pen�z „nazbyt“ není vhodné ho pobízet k v�tšímu utrácení, lepší podívat se na to, kam zasílá inkasa a trvalé p�íkazy – nabídnout konsolidaci apod.
• Klient C – v�tšina výdaj� je tvo�ena platbami u obchodník�, co� takhle nabídnout klientovi ú�ast na slevovém programu, pokud se objem jeho transakcí zvýší na 1,5násobek?

Nákupní chování

Analyzujeme-li platby probíhající u obchodník�, je nutné vhodn� nastavit kategorizaci plateb, nap�.:

Hypermarkety, Supermarkety Benzínové stanice Telefony Hobby markety Drogerie Sport Oble�ení	Obuv Elektronika Cestování Stravování Ostatní

Ukázkové nákupní chování z analýzy nákup� u obchodník�

• Klient A – vyu�ívá pln� kartu k pokrytí b�ných nákup�
• Klient B – vyu�ívá kartu pouze k nákup�m na benzínových stanicích, hobby marketech a k nákupu elektroniky. Nemá klient kartu k „b�ným“ nákup�m u konkurence? P�ípadn� provádí b�né nákupy pomocí hotovosti?

Na transakce se m��eme podívat i z geografického hlediska. Jaký je podíl transakcí do zahrani�í? S jakými zem�mi transakce probíhají? Geografický pohled m��eme uplatnit i v rámci �eské republiky – probíhají platby pravideln� v okruhu jednoho místa? Více míst? T�chto znalostí m��e banka vyu�ít k p�izp�sobení lokální nabídky vybrané marketingové akce.

A pokud jsme skute�n� zvídaví, m��eme se svými analýzami pono�it do ješt� v�tšího detailu a zjiš�ovat, u jakých obchodník� nakupuje klient známky nebo p�íslušenství na motorky. Podobn� m��eme analyzovat, jaké preferuje zna�ky oble�ení, obuvi, benzínové stanice. A pak zbývá jediné, vyu�ít tato data k p�izp�sobení marketingových akcí.

Specifika analýzy transakcí kreditních karet

Dosud jsme se dívali na transakce obecn�, bez rozlišení b�ných ú�t� a kreditních karet. Pokud analyzujeme kreditní karty, p�inášejí tyto úlohy jistá specifika. M��eme zjistit, jak klient kartu pou�ívá: jakou má vy�erpanost rámce (Blí�í se vy�erpanosti?), jak splácí (Nejni�ší mo�nou �ástku? Se zpo�d�ním?), vyu�ívá bezplatného období nebo kartu pou�ívá úv�rovým zp�sobem? To vše nám vypovídá o povaze klienta a lze to vyu�ít pro marketingovou komunikaci.

Specifika analýzy odchodu klient�
Analýzu transakcí m��eme pou�ít i pro menší skupinu klient�, pokud se zam��ujeme na sní�ení jejich odchodovosti. Analýza odchodu klient� by m�la odkrýt tajemství, jak se chovají klienti p�ed odchodem. Obecn� m��eme odchod rozd�lit na náhlý a postupný. Náhlý odchod se t�ko p�edvídá z transakcí, spíš by bylo vhodné se podívat do kontaktní historie, nap�. zda klient opakovan� nevolal na klientskou linku se stí�ností nebo s �ádostí o slu�bu s neuspokojivým záv�rem. Postupný odchod m��eme popsat nap�íklad následovn�: sni�ují se výb�ry z bankomat�, platby u obchodník�, následn� p�estává chodit mzda, ruší se trvalé p�íkazy, dojde k p�evodu zbývajících pen�z apod.

Udr�ení klienta spo�ívá v prevenci, p�ípadn� v �asné akci, na první náznaky odchodu. Obecn�, analýza transakcí m��e slou�it k rozpoznání klí�ových událostí, na které je nutné vhodn� a v�as zareagovat.

P�ínosy analýzy transakcí
Analýza transakcí nám umo�ní hloub�ji poznat a popsat naše klienty pomocí dat, která máme dostupná. Porozum�ní p�edchází p�íprav� produkt� a marketingových akcí šitých na míru. Pomocí analýzy transakcí m��eme klientovi nabídnout p�esn� takové výhody, které jsou pro n�j zajímavé a ve správný �as. Analýzu transakcí je mo�né vyu�ít pro definici událostí pro event driven marketing. Tím samoz�ejm� šet�íme marketingové náklady a zvyšujeme odezvu marketingových kampaní.

Z dat m��eme chování klienta mapovat mnohem lépe ne� díky marketingovým výzkum�m (tam si klient ob�as informaci p�ikrášlí). Vlastní data jsou naše informa�ní bohatství, kterému m��eme v��it!

Omezení analýzy transakcí
Na omezení analýzy transakcí se m��eme podívat ze dvou hledisek. Prvním z nich je omezení, které vyplývá z toho, �e ne všichni klienti mají b�ný ú�et u naší banky jako primární nebo �e máme klienty, kte�í pravideln� nevyu�ívají b�ný ú�et a platební karty. Nap�. klienti, kte�í vyu�ívají kartu pouze k výb�ru hotovosti a� u� z d�vodu, �e neví jaké mo�nosti platební karta má nebo nev��í v její bezpe�nost. Pro takové klienty není mo�né analyzovat výdaje a nákupní chování.

Druhým hlediskem je vlastní technologické omezení banky, resp. finan�ní instituce. Toto omezení spo�ívá zejména v tom, �e data o transakcích jsou �asto zpracovávána na úrovni primárních zdroj�. P�ed vlastní analýzou je tedy nutné nastavit vhodné zpracování dat, pravidelné p�enosy dat do datového skladu, nastavení vhodné a dostate�n� podrobné kategorizace apod.

Informace v bankovních systémech nejsou stále pln� vyu�ity

Banky mají o svých klientech mnoho informací, velká �ást jejich b�ného �ivota – chování, koní�k� – se odrá�í na b�ných ú�tech a na ú�tech k platebním kartám. Je t�eba, aby toho banky um�ly vyu�ít ve sv�j prosp�ch i ve prosp�ch klienta, tedy aby nabízely produkty a výhody šité na míru. Nechceme p�eci VIP klientovi, nadšenému filatelistovi, nabízet slevu na nákup motorky! Stejn� tak nemusíme všem klient�m nabízet batoh, ale t�eba lístky do místního divadla, na místní fotbalový stadion, slevu v hobby marketu apod.

A� u� se do analýzy transakcí pustíte sami nebo s pomocí konzultant� Adastry, v��te, �e tato náro�ná práce bude odm�n�na v podobn� spokojen�jších zákazník�.