Использование больших данных для создания ценности для клиента

Интервью с профессором Филиппом Беке (Бизнес-школа Vlerick)
Вопросы подготовлены Марион Дюпире (Центр Финансовых Услуг Vlerick)

Филипп, Вы работали над использованием технологий в банковском секторе. На ваш взгляд, что представляет собой банк будущего?

«Действительно, я работаю над внедрением новых технологий, и, более конкретно, над внедрением больших данных в банках. То, что я вижу, это эволюция от банков, ориентированных на продукт до банков, ориентированных на клиента. Банки в настоящее время продают консультации, в дополнение к финансовым продуктам. В результате, в настоящее время банки, которые работают лучше, это те, которые знают своих клиентов лучше благодаря данным, что у них есть. В условиях анализа больших данных, финансовый сектор является одним из ведущих секторов вместе с технологиями, мобильной индустрией и розничной торговлей.

Тем не менее, я не уверен, что банки должны создавать полностью новые бизнес-модели. Для того, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, я склонен думать, что банки должны более тесно сотрудничать с другими компаниями. Это могут быть небольшие старт-ап компании, которые создают мобильные приложения по оплате, например. Но также это могут быть более крупные компании по розничным или телекоммуникационным услугам для развития платежей  с помощью интернет-технологий. В качестве наглядного примера, создаются цифровые экосистемы с банками, поставщиками телекоммуникационных услуг и розничной торговлей, например, "Sixdots" в Бельгии или "CurrentC" в США. Это большая перемена для банков, которые привыкли работать независимо и теперь вынуждены сотрудничать больше с другими компаниями.

Мы могли бы даже пойти на один шаг вперед: банки могут начать совместную работу не только ради мобильного банкинга, но и чтобы получить более четкое представление о своих клиентах. На данный момент, это не на оперативном уровне, но вы могли бы подумать, что банки и телекоммуникационные компании начинают сотрудничать друг с другом для того, чтобы лучше понять своих клиентов. Большой проблемой становится конфиденциальность: разрешение клиента необходимо, прежде чем делать что-либо вроде этого. Одним из примеров за пределами банковского сектора является «Weve», который является совместным предприятием 3 операторов связи в Великобритании, которые могут предложить новые услуги для персонализированной маркетинговой коммуникации с помощью мобильных телефонов». 

Существует мнение, что технологические компании, такие как Google или Amazon могут стать банками, потому что у них есть технологическое преимущество. Это будет представлять угрозу для действующих банков. Каково Ваше мнение по этому поводу?

«Угроза, конечно, есть. Некоторые из этих компаний уже получили банковскую лицензию и могут начать уже сейчас. С точки зрения компаний, ориентированных на клиентов, они, вероятно, работают очень хорошо, потому что у них больше доступных данных о клиентах, чем у банков. Тем не менее, ориентация на клиента заключается не только во фронт-офисе, но и в бэк-офисе, где Google или Amazon не хватает немного опыта. Это правда, что банки не так гибки, как технологические отрасли, но технологические компании, вероятно, лежат позади оперативных аспектах банковской деятельности. При слабом бэк-офисе будет трудно предложить хороший фронт-офис. Опять же, это причина, почему сотрудничество может быть лучшим вариантом, чем конкуренция. Я думаю, что это будет большой проблемой для технологических компаний. Однако если они смогут преодолеть это, то наверняка они станут большой угрозой для банков, потому что у них больше данных, и они могут стать более актуальными для своих клиентов».

Как следует банкам решать проблему приватности, учитывая текущий контекст, где восстановление доверия в финансовых учреждениях является ключевой проблемой?

«Конфиденциальность это действительно большое препятствие в стратегии использования больших данных, чтобы лучше узнать клиентов. Дело на самом деле не в законодательстве, а больше в этике: клиент должен сначала признать, что банк реализует такую стратегию. Если клиент будет считать это слишком навязчивым, это не будет работать, в конце концов. В ходе реализации этой стратегии ориентированных на клиента данных, потребительская этика всегда должна быть принята во внимание. Существует очень тонкая граница между тем, чтобы быть навязчивым и быть уместным, и это очень важный аспект.

Однако, компании, которые релевантны к клиенту, как правило, имеют высокий балл удовлетворенности. Это возможно использовать данные, быть релевантным и получить хорошую удовлетворенность клиентов. Одним из примеров является Amazon, который широко использует данные о клиенте и имеет индекс потребительской лояльности около 70%. Причина такой хорошей производительности в том, что они делают использование данных таким образом, чтобы это было уместно клиенту. Пока выгоды для клиентов воспринимаются выше, чем затраты, они будут готовы отдать данные.

Вы должны быть релевантными, но вы не можете быть навязчивыми. В конце концов, цель всегда должна быть в том, чтобы создать ценность для клиента, что является определением стратегии на него ориентированной. Таким образом, клиент будет готов предоставить данные, потому что он получает от этого выгоду.

Банки должны взглянуть на проблему конфиденциальности следующим образом: как мы можем использовать данные, чтобы была выгода для клиента? Например, компания КВС создала приложение, которое отслеживает расходы заказчика и позволяет визуализировать их в структурированном виде. Для самой компании KBC нет от этого большой выгоды, кроме того, что это создает большую ценность для клиента, который, следовательно, становится более готовым предоставить данные. Использование данных только для собственных товаров банка быстро приведет к неприятностям.

Это правда, что банкам уже не доверяют из-за кризиса. Но, с другой стороны, банки могут завоевать доверие снова, будучи релевантными. Они должны быть более осторожными в вопросах конфиденциальности, чем телекоммуникационные операторы, например, потому, что банковская система более уязвима, чем коммуникации в настоящее время.

Конфиденциальность может даже стать более сложной задачей в будущем из-за законодательства. В 2017 году Европейская Комиссия будет вводить новое законодательство, в котором соглашение с клиентом на использование его / ее данных должно быть более определенным. В США, конфиденциальность только часть большого вопроса; Wells Fargo, например, было позволено реализовать сторонние услуги по продвижению, в то время как ING не могла реализовать такую стратегию из-за скрытности своих клиентов. Опять этика является еще более важной, чем законодательство.

Я также хотел бы подчеркнуть, что много прогнозов осуществляется в банках. Это могут быть прогнозы о том, приобретет ли клиент продукт или покинет ли клиент компанию. Сейчас банки должны начать делать прогнозы относительно того, насколько клиент чувствителен к своей конфиденциальности. Затем они могут воспользоваться этой информацией, чтобы оценить, будут ли должным образом оценены заказчиком персонализированные предложения».

В центре внимания Ваших исследований, главным образом, использование больших данных в банковском секторе; Вы также видите приложения для страховых компаний?

«В страховых компаниях, новые силы направлены на использование данных датчиков. Один из типичных примеров это поставить датчик в машине заказчика для того, чтобы получить данные о манере вождения клиента в обмен на скидку на договора страхования. В США уже есть компании, реализующие это, в то время как в Бельгии он все еще находится на стадии тестирования, по крайней мере, насколько я знаю.

С такого рода датчиком поступают новые данные, и они могут быть использованы для лучшей оценки стоимости страхового полиса, непосредственной финансовой выгоды для компании и клиента. Каждая из этих инновационных технологий должна заставить страховые компании спросить себя: «Как я могу увеличить опыт клиентов с этим?» Страховые компании могут думать о новых услугах, как о предоставляемых на основе этих данных. Поэтому они могут создавать новые бизнес-модели, основанные на этих новых доступных данных. Но они всегда должны думать о том, как создать ценность для клиента. На примере с датчиком можно предсказать, когда клиент должен заменить его / ее шины. Эта услуга будет непосредственно создавать ценность для клиента, который, в результате, будет готов предоставить свои данные. Это должна быть беспроигрышная ситуация».

Развитие технологий двигается в очень быстром темпе, в то время как банки очень сложные и тяжелые организации. Это можно рассматривать, как важный недостаток, который быстро развивается в ответ на новые технологии. Что Вы об этом думаете?

«Я полностью согласен, что большой проблемой для банков и страховых компаний является то, что они не имеют гибкости, которая есть у технологических компаний. Одним из решений является создание старт-апа в вашей собственной большой компании. Это известно как модель песочницы, где песочница создана в большом замке. Люди в песочнице обладают большей гибкостью, чем в большом замке, они имеют меньше ограничений, больше свободы, они могут попробовать новые бизнес-модели. Большим преимуществом является то, что это позволяет быстро потерпеть неудачу в случае, если нововведение не сработает.  

Если новая бизнес-модель работает, то есть задача, чтобы внести ее в замок. Моя рекомендация была бы построить песочницу с людьми внутри организации, а не делегировать всю задачу внешнимх консультантам, так как внутренние люди будут более способны принести новую бизнес-модель обратно в замок».

Недавно во Vlerick Вы запустили мастер класс для руководителей по большим данным, Вы можете кратко описать содержание программы и дать оценку первой сессии?

«Есть разные способы использования данных. Это может быть в описательной форме, либо чтобы составить прогнозирующую статистику и прогнозы перевести в действия. То, что мы видим это эволюция от описательной статистики до предсказуемой и предписываемой аналитики. Теперь поступает все больше и больше новых типов информации, например, с телефонными звонками, социальными медиа, электронной почтой, местоположением, датчиками ..., задачей для банков и других компаний является подключение больших данных для улучшения своих прогностических моделей.

Executive Мастер класс «Создание ценности для бизнеса с помощью больших данных» в основном ориентирован на руководителей из технологических компаний, банков, телекоммуникаций и розничной торговли, где использование больших данных особенно актуально. Он организован вокруг четырех основных аспектов, которые компании должны принимать во внимание при использовании больших данных. Эти аспекты основаны на научной публикации моим коллегой проф. Стен Вианэ, который также принимал участие в этой программе. Программа также включает в себя посещения Microsoft, HP, Oracle в Сиэтле и Силиконовой долине.
 
1. Моделирование: это важно - сломать стены, которые, как правило, существуют между бизнес-областями, и, в частности между ИТ и аналитиками данных, которые должны оптимально взаимодействовать друг с другом. Реализация хорошей стратегии передачи больших данных требует хорошего понимания данных и методики, как и бизнеса. Без этого взаимодействия, ценность данных легко может быть потеряна. Это также причина, почему эта программа имеет целью объединить эти различные профили. Что очень сложно для факультета, но это большой опыт для участников.

2. Открытие: эта часть сосредоточена на использовании новых технологий в целях преобразования огромного количества данных в полезную информацию. Мы хотим дать людям представление о том, как это работает.

3. Практическое применение: как применить все это в вашей организации? Как вы приносите это в большой замок? Огромной проблемой, что мы видим в банках это то, что они хотят стать более ориентированными на клиентов, но они не в состоянии создать видение одного клиента, соединяя все точки данных, которые они имеют. Данные собираются в различных витринах данных (продажи, маркетинг ...), но банки не имеют единого взгляда на все данны. Это большая проблема с точки зрения ИТ: банки должны повторно выстроить свою ИТ-инфраструктуры таким образом, чтобы хранить данные в единой системе.

4. Культивирование: Как мы можем перенести культуру не-управляемую данными в управляемую? В этой четвертой части мы исследуем модели, которые делают прогнозы на основе данных и смотрим, как убедиться, что люди на самом деле будут использовать эти модели, как только они будут введены.

Новости по теме

  1. Цифровое лидерство – Бизнес исследует границы

    Дата: 21.05.2015
    Категория: Мнения
    Мир цифровых технологий уже здесь. Бизнес исследует границы возможностей, в то время как технологии просто продолжают отодвигать эти границы. Цифровой мир становится причиной радикального изменения в конкуренции между компаниями, а движущей силой этой трансформации являются цифровые технологии. Есть немало заблуждений по поводу цифровой трансформации. Одним из них считается, например, то, что это чисто технологическое явление.
Все статьи