Reading Time: 7 mins

Verminder klantverloop met Artificial Intelligence as a Service voor financiële diensten

Verminder klantverloop met Artificial Intelligence as a Service voor financiële diensten

De tijd is veranderd voor de bank- en financiële sector, van lage klantverlooppercentages tot klanten die een pakket aan opties hebben om hun financiën te beheren. De financiële dienstverlening wordt overspoeld met concurrentie van zowel bestaande spelers als nieuwkomers. Met zoveel opties is klantverloop een steeds belangrijker slagveld voor financiële instellingen.

Volgens onderzoek uitgevoerd door Bain Company: “De kosten van het verwerven van een nieuwe klant kunnen tot 700% hoger zijn dan die van het behouden van een klant. 25% tot 95%.”

Nu dat gezegd zijnde, laten we meteen de olifant in de kamer aanspreken.

Elephant in the room

Wat is churn hoe het te beheren?

Churn of klantverloop is het nettopercentage van klanten dat de diensten van een bedrijf binnen een bepaalde tijdsperiode heeft stopgezet, waarbij de acquisitie van nieuwe klanten wordt gesaldeerd. Klantverloop voor financiële diensten kan vele vormen aannemen, zoals overdracht van leningen aan andere kredietverstrekkers, stille uitputting in de vorm van een lichte daling van de uitgaven voor klantenkaarten, sluiting van verzekeringspolissen en nog veel meer.

Om klantverloop te verminderen, is het noodzakelijk om het overstapgedrag van klanten te begrijpen en om risicoclusters te identificeren om klantverloop te voorspellen. Het kunnen interne of externe stimuli zijn die een churn veroorzaken. Bijvoorbeeld een product-/serviceprestatie, relatie tussen agenten en klanten, marktdynamiek, technologische vooruitgang en andere soortgelijke contactpunten. Elke churn heeft een andere contextuele redenering die elk verloop uniek maakt. De onderstaande afbeelding biedt verschillende klantcontactpunten om vervagend klantgedrag beter te voorspellen op basis van eerdere klantinteractiegegevens.

Customer interaction data

Dit vereist echter een zorgvuldige afweging van twee cruciale stappen om clusters met een hoog risico te lokaliseren en te begrijpen.

Two criticale stappen om clusters met een hoog risico te lokaliseren en te begrijpen

1. Herken en definieer klantverloop of klantverloop

Financiële instellingen moeten een goed doordachte definitie hebben van klantverloop. De beschrijving moet rekening houden met de kleine details die de churn veroorzaken en deze vastleggen. Een paar factoren waarmee u rekening moet houden voordat u een churn definieert, zijn de volgende.

‘Absoluut’ versus ‘vermoedelijk’ verloop

Wanneer een klant een relatie met een bank of kredietunie volledig verbreekt, is dat een absolute churn. Bijvoorbeeld een bankrekeninghouder die zijn rekening sluit en alle andere diensten. Aan de andere kant, als een klant die mogelijk stopt met het gebruik van de services, wordt verondersteld te vertrekken. Bijvoorbeeld een lichte daling van de uitgaven voor klantenkaarten. Bepaal in welke van de bovenstaande twee categorieën uw klanten met een hoog risico zullen vallen.

Tijdsperiode voor churn

In de financiële dienstverlening bezetten de banken de grote taart. Maar financiële diensten bestrijken veel bredere subcategorieën zoals leningen, leasing, factoring, advisering, vermogensbeheer, beleggingsfondsen, verzekeringen en makelaarskantoren, om er maar een paar te noemen. Hoewel het moeilijk is om de churn-periode voor elk van de subcategorieën te definiëren, wordt aanbevolen om te categoriseren op basis van het zakelijke karakter en de levenscyclus van de klant.

‘Reactief’ versus ‘Prospectief’ klantverloop

Churn als gevolg van specifieke bijwerkingen of ervaringen wordt bedacht als ‘Reactive’ churn. Bijvoorbeeld wanneer een klant iets ervaart, zoals onverwachte kosten, een onbevredigende ervaring met de klantenservice, een moeizaam proces voor geschillenbeslechting en andere soortgelijke gevallen. Integendeel, een geleidelijke uittreding zonder enige externe trigger is een ‘stille’ of ‘prospectieve’ churn. Financiële dienstverleners moeten proactief zijn om het gedrag van klanten te identificeren en ze te ‘bucket’.

Elke financiële instelling bevindt zich mogelijk in een andere staat van hun digitale aanbod, en het is van cruciaal belang om de definitie van de potentiële verliezers, zoals hierboven beschreven, te herkennen en ermee in te stemmen om de vroege signalen te voorspellen.

2. Ontwikkel een databank die churn-voorspelling en triggers mogelijk maakt

Bedrijven hebben tegenwoordig een overvloed aan data ergens liggen, die niet de aandacht krijgt die het zou moeten krijgen. Gegevens over uw organisatorische functies geven u het feitelijke functioneren van waar u staat en hoe u vooruit kunt komen. Gegevensanalyse is essentieel in het bedrijfsleven om het vervagende klantgedrag te begrijpen met behulp van eerdere klantinteractiegegevens. Een …. bouwen
For companies that can’t or are unwilling to build, test, and run their artificial intelligence-based churn model, AI-as-a-service [AIaaS] is the solution. Like other “as a service” options, AIaaS allows the company to focus on its core business operations, significantly lowering the risk of investment and increasing the profits by reducing the churn percentage.
Data Bank
should be the ideal step to run any further machine learning and AI-based technologies to generate near-real-time signals for managers to take action on the high-risk clusters.

Overcome churn with AIaaS

To summarize: Start with a sound definition for your customer churn, leverage the availabel klantgegevens om een datawarehouse te bouwen en gebruik vervolgens machine learning om een churn-voorspellingsmodel te ontwikkelen.

Door de bovenstaande stappen te volgen, kunnen financiële instellingen het potentiële klantenverlies identificeren en voorspellen en proactieve maatregelen nemen om de winstgevendheid positief te beïnvloeden.

Klik hier om onze brochure te downloaden en meer te weten te komen over de AIaaS-oplossing van Zuci.

Janaha

Janaha Vivek

I write about fintech, banking, and everything around it | Fintech Marketer @ Zuci Systems.