Заказчики: Почта Банк (ранее Лето Банк) Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит Продукт: SAS Marketing Automation (SAS MA) SAS Campaign ManagementДата проекта: 2013/03 — 2013/10
|
Технология: CRM - Системы лояльности
|
21 ноября 2013 года стало известно о запуске в эксплуатацию решения SAS Campaign Management в «Лето Банке» при участии компании-интегратора Glowbyte Consulting.
Задачи проекта
К внедрению в банке комплекса аналитических решений специалисты Glowbyte Consulting приступили в марте 2013 года. Проект реализован в течение полугода.
Ход проекта
В ходе проекта система SAS Campaign Management интегрирована с системой SAS RTDM – для расчета кредитного предложения клиентам, которые потенциально могли бы стать участниками кампании. Решение на стороне CRM о том, какой именно продукт предложить клиенту, принимается с учетом тех ограничений, которые выставила кредитная служба.
Взаимодействие идет на уровне систем, а не подразделений, автоматически и в соответствии со сделанными на обеих сторонах настройками. Поэтому включение клиентов в предварительно одобренную кампанию не требует согласований, технологических карт, оформления служебных записок и других занимающих время и ресурсы рутинных операций. Такой подход и построенная для него схема реализации помогли оптимизировать и ускорить бизнес-процессы подготовки и запуска целевых маркетинговых кампаний.TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация промышленности»: свыше 250 разработчиков и поставщиков услуг
Сохранение рентабельности портфеля кредитов на современном высококонкурентном рынке розничного кредитования требует точного понимания и удовлетворения потребностей клиентов. Глубокое изучение ожиданий и предпочтений клиентов, прогнозирование их поведения при получении того или иного маркетингового воздействия становятся ключевыми моментами при планировании маркетинговых кампаний. Для этого необходимо, с одной стороны, использовать все имеющиеся в банке данные о клиентах: исторические базы данных с различными характеристиками (демографическими, финансовыми, личностными предпочтениями), информацию о характере и частоте покупок, данные о предпочитаемых способах оплаты и прочие имеющиеся сведения, позволяющие лучше понять поведение клиентов. С другой стороны, для качественного анализа требуются передовые средства и алгоритмы, позволяющие заменить универсальные параметры кампании на индивидуальные, соответствующие профилю клиента, что значительно повышает уровень отклика и выгодность каждого клиента для банка. Применив современные методы и средства анализа к качественным данным, можно предсказать склонность клиентов к тому или иному продукту и спрогнозировать отклик на различные варианты маркетинговой коммуникации. В итоге повышается эффективность маркетинга и увеличивается рентабельность кредитных предложений.