팬데믹 초기에 브랜드가 원활하고 효과적인 옴니채널 입지를 구축하기 위해 서두르면서 소비자는 더 많은 선택권과 더 나은 경험에 대한 새로운 초점으로부터 혜택을 받았습니다. 그 러쉬의 여파로 이제 스트리밍 서비스, 소매업체, 온라인 식료품 플랫폼 등을 접할 때 관련성 있고 개인화된 경험을 얻을 수 있으며 전반적으로 동일한 수준의 맞춤형 서비스를 기대하게 되었습니다. 그러나 한 가지 산업이 여전히 뒤처져 있습니다. 금융 기관(FI)은 아직 새로운 소비자 수요를 적절하게 충족하지 못하고 있습니다.
즉, 은행과 FI가 향후 몇 년 동안 그렇게 할 수 있는 엄청난 기회가 있습니다. 은행 고객의 21%만이 재무 결정과 관련하여 개인화된 조언이나 안내를 받는다고 말합니다. 그리고 효과적인 조언을 받은 소비자의 47%가 새 계정을 개설하는 등 더 나은 경험에 대한 욕구가 있습니다. 경쟁 구도를 감안할 때 소비자가 그러한 개인화를 통해 가치를 더하는 은행으로 눈을 돌리는 것은 시간 문제입니다.
효과적인 참여 규칙이 항상 명확한 것은 아니지만 FI는 종종 동일한 문제에 시달립니다.
일관성 없는 데이터
FI는 풍부한 소비자 데이터를 보유하고 있지만 연구에 따르면 72%는 이를 참여 시스템에 신속하게 통합하는 데 어려움을 겪고 있으며 팀은 사용 가능한 모든 데이터를 사용하여 개인화 캠페인을 수동으로 관리해야 합니다. 이 접근 방식은 특히 청중과 경험의 수가 증가함에 따라 비효율적이고 확장하기 어렵습니다. 기계 학습은 이 문제를 무력화할 수 있지만 비즈니스 전반에서 일관되고 의미 있는 데이터 입력 없이는 불가능합니다.
부실한 조직 설계
FI는 소비자 획득, 채택 및 수명 주기 관리에 경험이 있지만 사려 깊은 개인화를 포함하려면 새로운 사고 방식과 다른 리소스 세트가 필요합니다. 개인화에 뛰어난 회사는 40% 더 많은 수익을 창출하지만 학습 곡선으로 인해 고무가 길을 치기 전에 많은 사람들이 보석금을 낼 수 있습니다. 강력한 운영 프레임워크에는 비즈니스 전반에 걸쳐 개인화 노력을 추진하고, 우선순위를 정하고 빠른 성공을 통해 학습하고, 시간이 지남에 따라 해당 데이터를 사용하여 확장하는 핵심 이해 관계자가 한 명 이상 포함됩니다.
AI의 좁은 범위
기존 알고리즘은 단순한 경험 최적화를 관리할 수 있지만 범위가 제한적입니다. 트래픽을 가장 실적이 좋은 변형으로 유도하도록 프로그래밍되어 있지만 고객이 다음에 상호 작용할 가능성이 가장 높은 제품, 제안 또는 서비스를 효과적으로 예측할 수는 없습니다. AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 FI는 훨씬 더 높은 정확도로 개인화를 활성화하는 고급 딥 러닝 및 친화성 모델을 채택해야 합니다. 장점: 기술은 정교하지만 설정은 최소화됩니다.
개인화 퍼즐 해결
개인화는 이러한 일반적인 문제에 대한 솔루션이 구체적이고 독특하며 실행 가능한 통찰력에 의해 알려질 때 한 은행과 다른 은행 간의 차별화 요소가 될 수 있습니다. 그러나 이러한 노력을 현실화하려면 은행은 산업 조직에서 기술 프레임워크에 이르기까지 운영 방식을 재고하여 소비자에게 더 잘 나타나고 진정한 가치를 확인해야 합니다. 데이터를 통합하고 AI 기능을 심화하기 위한 올바른 운영 투자와 노력을 주도할 핵심 이해 관계자를 통해 대규모의 진정한 초개인화를 달성할 수 있습니다.
A지점에서 B지점으로 이동하려면 전체론적 접근 방식을 재고해야 하지만 첫 번째 단계는 상대적으로 간단합니다. 보유하고 있는 데이터로 테스트를 시작합니다(사이트 또는 앱에서 캡처한 상호 작용은 알려진 정보와 알 수 없는 사용자), 결과에서 학습하고 모든 결정의 중심에 데이터를 유지하면서 반복합니다.
개인화가 진정으로 통합되면 FI는 신용 카드를 찾는 학생과 대출을 찾는 소기업 소유주에 따라 웹 사이트를 맞춤화할 수 있습니다. FI는 또한 특정 범주에 대한 지출을 유도하고 캐시백 또는 기타 제안 등으로 기존 행동에 대한 보상을 제공할 수 있습니다. 궁극적으로 소비자를 이해하고 더 나은 경험을 제공하는 것이 생산적인 관계를 위한 가장 지속 가능한 비즈니스 모델입니다.
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