Profilování klienta na základě transakční historie

Proč, když ve své bance žádám o úvěr, musím donést potvrzení o příjmech od zaměstnavatele? Banka si přece sama může zjistit, kolik mi měsíčně přijde na účet, kolik mi na účtu zbyde po zaplacení vodného, energií, daní, benzínu, školného a pravidelné splátky hypotéky a poplatku za psa. Hypotéku sice mám u stavební spořitelny, ale mé pravidelné splátky úroku a jistiny banka vidí.

Banku zajímají i další informace, zjistitelné pohledem do mé transakční historie, přesto tvrdošíjně trvá na tom, abych je uvedl, doložil, předložil, vyčíslil. Než se dozvím, kolik mi může půjčit, musím projít bolestnou 10 minutovou procedurou, kdy si vzpomínám, co pravidelně měsíčně vydělám a utratím, bankéřka přitom něco zadává do tabulky. Zajímá ji, zda mám vlastní bydlení nebo zda žiji v podnájmu, zda mám děti, kupodivu se ptá na bydliště, ne kde ve skutečnosti pobývám, zda platím alimenty se neptá, ale mohla by si to zjistit, zajímá ji, zda mám práci, zda nejsem ve zkušební nebo výpovědní lhůtě nebo zda podnikám. A pak se mne ptá na důvody, proč si jdu půjčit, zda stavím dům, rozbilo se mi auto. Tyto a spostu dalších informací si banka může sama ověřit za dobu kratší, než kolik potřebuji k přejití bankovní haly a usazení se do křesla u jejího stolu.

Stejná situace nastane i u „neklienta“. Pokud bance zpřístupní svou, řekněme roční transakční historii, lze ze stovek transakcí vyčíst mnoho o něm samotném i jeho životním stylu. Navíc některé banky ze svých ATMek a v rámci acquiringu u obchodníků ze svých platebních terminálů získávají data o transakcích neklientů, a pokud se takový člověk objeví na přepážce a požádá o úvěr nebo cokoli jiného, je na čase se na jeho historické platby podívat a mít návrhy co v jeho situaci nabídnout. Žijeme v době po PSD2 člověk může snadno zpřístupnit svou transakční historii ze stávající banky a vyhodnocení může proběhnout v reálném čase.

Pokud banka pozná klienty detailně, může objevit subsegmenty, o kterých konkurence zatím ani neuvažuje, a využít to pro získání výhody.

Banka může zjistit, že má šanci klientovi kromě úvěru prodat i další produkty, protože z analýzy jeho transakční historie vyplyne, že je pro nějaký produkt vhodný kandidát.

Banka v analýze může jít ještě mnohem dál, možná na samé etické hranice. Klient si určitě dopředu nemyslí, že z transakční historie banka umí zjistit, že zaplatil minulý měsíc za sázkové hry 20% svého příjmu, že na svém retailovém účtu podniká a loni přiznal zisk z podnikání jako OSVČ cca 40 000 Kč, protože platí zálohy na sociálku v určité výši. Že najede měsíčně mezi 800 a 1100 km mezi třemi městy, že před měsícem skončil v práci, dostal odstupné a nyní je ve zkušební době u jiného zaměstnavatele, za mzdu o 8 000 Kč čistého nižší, než měl dříve. Také dostal jedno pojistné plnění od pojišťovny. Nezaplatil včas poplatek finančnímu úřadu a musel uhradit penále 1000 Kč. Také by klienta asi překvapila neúprosná přesnost, s jakou analýza jeho transakcí funguje. Spoustu faktorů banka nemůže naplno promítnout do svého rozhodování, jako například fakt, že na rozdíl od uvedeného trvalého bydliště v Praze 4 pobývá zájemce o půjčku v Benátkách nad Jizerou, v obci s 25% podílem osob v exekuci.

Jak šelmostroj funguje?

U typického retailového klienta lze z transakční historie zjistit stovky až tisíce datových bodů a odvodit z nich indikátory s určitou mírou pravděpodobnosti. Vždy nelze na základě dostupných dat jasně určit například zda klient vlastní auto, nebo pouze auto používá. Obojí lze určit s určitou mírou pravděpodobnosti, kterou šelmostroj svá zjištění obohatí.

Analýza umí odhalit, zda „retailový klient“ není ve skutečnosti „OSVČ“,
Odhalí i převody mezi „vlastními“ účty a vypočítá očištěný obrat, příjmy a výdaje.
Analýza umí odhalit, zda „retailový klient“ není ve skutečnosti „OSVČ“, Odhalí i převody mezi „vlastními“ účty a vypočítá očištěný obrat, příjmy a výdaje.

Spolehlivé rozpoznání příjmů a výdajů je základ pro odvození demografických, rizikových a krizových faktorů. Pro určení typu výdaje nebo příjmu používá naše řešení průběžně aktualizovanou knihovnu číselníků a pravidel. Pro zajištění maximální přesnosti a úplnosti kategorizace transakcí používáme i donedávna spíše experimentální technologie, jako sémantickou analýzu.

Možnosti využití

Segmentace klientů - je tím lepší, čím více klienta poznáme.Tradičně používaná segmentace klientů se používá pro snadné přiřazení obslužné politiky a produktů klientovi, banky využívají dlouhodobě osvědčené segmentační modely, což je jejich slabina, neboť banky se často dívají na klienty stejnou optikou. Tak třeba vznikne segment retailových klientů s obratem na účtu do 2 milionů Kč za rok. Tato segmentace je však velmi hrubá.

Pokud banka pozná klienty detailně, může objevit subsegmenty, o kterých konkurence zatím ani neuvažujea využít to pro získání výhody.

Pro objevení nových segmentů je nutné klienta dobře poznat a zde se zužitkuje výstup transakční analýzy. S jejími přesnými výstupy se banka může pustit do dobrodružství v podobě machine learningu – pokud klienty dobře pozná, je schopna je seskupovat podle pododobných charakteristik a realizovat na těchto skupinách klientů efektivnější prodejní kampaně, bude umět lépe odhadovat, zda klient má tendenci odejít z banky, včas pozná sklon klienta k nesplácení úvěru.

Příklad: vizualizace výdajového koláče klienta a indikace hlavních zjištění, report upozorní zájmové body a anomálie v profilu klienta
Příklad: vizualizace výdajového koláče klienta a indikace hlavních zjištění, report upozorní zájmové body a anomálie v profilu klienta

Lepší poznání klienta lze využít ke zvýšení konverze, zefektivnění kampaní, zlevnění obsluhy.

Obdobně jako u retailových klientů funguje přístup u malých firem – data z transakční historie firmy ukazují v jaké fázi životního cyklu firma je, zda prochází expanzí, konsolidací, útlumem, zda jí roste počet zaměstnanců, zda jí pronásledují penále za pozdní platby, případně zda je vhodný kandidát restrukturalizační úvěr.

Na data získaná z transakční historie se může banka dívat také jako na důvěryhodnější než firmami předkládané účetní závěrky, výkazy cash flow nebo výkaz vývoje vlastního kapitálu - tyto výkazy jsou zhotovovány za určitým účelem, jde o statické informace dostupné 1x ročně. Data z transakční historie jsou naproti tomu k dispozici kdykoli a vhodně statické informace z účetnictví doplňují.

Podle zkušeností z trhu, banky informace z transakční historie chtějí a zkouší využívat, mnohdy ale data získávají krkolomnými způsoby a často provádí manuální posouzení v excelu. Tento přístup je pracný, pomalý a náchylný na chyby. Trask Solutions pokrývá svým řešením vše, od získání a vytěžení transakční historie, přes kategorizaci každé transakce až po odvození souhrnných finančních, demorafických a behaviorálních charakteristik klienta. Získané informace lze během pár vteřin vyhodnotit podle pravidel, výstupní data může využít riskový modul v bance, mohou se zobrazit v podobě souhrnného reportu na displeji bankéře nebo jako řídící data nasměrují workflow k dalšímu zpracování případu.

Lovíme neklienta

Pokud od banky chce neklient nějakou službu, je dnes snadné se dostat k transakční historii z jeho hlavní banky a tu vyhodnotit. Žijeme v post-PSD2 době, takže transakční data neklienta lze získat elegantně, rychle a perfektně legálně. První pohled na jeho celkovou situaci je pak otázkou několika vteřin.

Děláme si pořádek v CRM datech

Pokud jste sami své bance nehlásili změnu pobytu, narození dítěte, nebo změnu zaměstnání, banka zřejmě pracuje s demografickými údaji z vaší bankovní prehistorie. Doplnění aktuálních indikátorů do CRM systému přitom změní popis klientského portfolia na živou, obchodně využitelnou databázi. Analýza transakcí je výborný nástroj pro přehodnocení situace klientů a aktualizaci jejich CRM záznamů.

Shrnutí

Trask Solutions poskytuje řešení jako službu nebo modul, který lze instalovat on-premise. V obou variantách umožňuje v reálném čase vytvořit profil klienta nutný pro další rozhodnutí banky.

Kontaktujte nás

Na váš byznys se dokážeme podívat z jiné perspektivy. Proto můžeme přijít i na nová řešení, která dokážeme jasně popsat, rozpracovat a navrhnout jejich technickou realizaci. Originální nápad je totiž na začátku každého dobrého byznysu. Díky zkušenostem rychle poznáme, v čem chcete a potřebujete pomoci.

Domníváte se, že jsme porušili etická pravidla?
Dejte nám vědět.