Hoe kredietverenigingen transactiegegevens kunnen gebruiken voor groei?

In de huidige kredietuniewereld worden transactiegegevens als vanzelfsprekend beschouwd. Als kredietvereniging beschouwt u de gegevens die door uw systemen gaan eenvoudigweg niet als nuttig voor veel meer dan naleving en rapportage. Maar dat gaat veranderen. Waarom?

Omdat transactiegegevens – informatie over elke financiële transactie – eindeloze onbenutte mogelijkheden bieden voor groei en waardecreatie.

Transactiegegevens gaan niet alleen over transacties. Het gaat om elk lid als een individu met unieke interacties, zorgen en interesses, die allemaal worden vastgelegd en geanalyseerd om hun problemen zo goed mogelijk op te lossen en aan hun behoeften te voldoen. Of u nu praat over leningen, investeringen, rekeningen betalen, cheques verzilveren, enz., uw kredietvereniging zal een heleboel transacties hebben. En dit gegevens kunnen op verschillende krachtige manieren worden gebruikt die leden zullen opmerken, zelfs zonder dat ze weten wat er achter de schermen gebeurt, omdat de resultaten voor zich spreken.

Maar verrassend genoeg wijst een recent onderzoek dat we hebben gehouden onder de kredietunieprofessionals uit dat: transactiegegevens is een onderbenut hulpmiddel in kredietverenigingen. De meeste CU weten niet hoeveel transactiegegevens ze hebben of hoe ze deze effectiever kunnen gebruiken om meer leden te krijgen, sneller te groeien en de efficiëntie te verhogen.

Als u een van hen bent en wilt weten “Hoe kunt u transactiegegevens gaan gebruiken voor uw CU-groei?” Hier zijn enkele van de meest populaire gebruiksscenario’s waar u transactiegegevens kunt gebruiken en producten en diensten kunt verbeteren, evenals verbeterde ledenervaringen die sterkere, meer vertrouwde relaties bevorderen.

Gebruiksscenario’s voor transactiegegevens voor groei van kredietunie

Kredietverenigingen staan al lang bekend om hun vermogen om relaties met leden op te bouwen en een superieure klantervaring te bieden, wat heeft bijgedragen aan het vergroten van het marktaandeel in de afgelopen jaren. In de huidige wereld van big data wordt het cultiveren van deze relaties echter een grotere uitdaging, omdat er vaak zoveel verschillende manieren zijn om met uw leden te communiceren — online of offline — en verschillende tools en kanalen die u daarbij kunt gebruiken.

Er zijn ook veel manieren om het gedrag en de voorkeuren van uw leden op al deze verschillende kanalen en contactpunten te analyseren, maar hoe kunt u ervoor zorgen dat u er het beste van maakt? Het antwoord ligt in het benutten van transactiegegevens.

Maar wat zijn transactiegegevens precies? Het zijn gewoon de details van een aankoop die door een consument is gedaan – waar ze hebben gewinkeld, wat ze hebben gekocht en hoeveel ze hebben uitgegeven. Als ik bijvoorbeeld mijn creditcard bij Starbucks gebruik, blijkt uit de gegevensstroom dat ik op 14 februari om 14:02 $ 5 heb betaald bij Starbucks in Chicago

Het belangrijkste verschil tussen transactiegegevens en andere soorten klantgegevens is de actualiteit ervan. Omdat consumenten elke dag aankopen doen, kan deze informatie worden gebruikt om zeer actuele marketingcampagnes te creëren die door uw leden als relevant voor hun leven worden gezien.

Hier zijn slechts enkele manieren waarop kredietverenigingen transactiegegevens kunnen gebruiken om groei te stimuleren:

2. Begrijp hoe leden uw producten en diensten gebruiken

Uw leden zijn actief betrokken bij uw producten en diensten, wat betekent dat u een schat aan transactiegegevens binnen handbereik heeft. U kunt die gegevens gebruiken om te begrijpen hoe leden uw producten en diensten gebruiken en wat ze van hun kredietvereniging willen.

U kunt bijvoorbeeld transactiegegevens gebruiken om leden te identificeren die regelmatig mobiel bankieren en baat kunnen hebben bij een mobiele betaaloplossing. Door mobiele betalingen toe te voegen aan hun reeks bestaande services, kunnen ze hun financiën beter beheren en blijven ze betrokken bij uw kredietvereniging.

Zodra u dit soort kansen identificeert, kunt u rechtstreeks contact opnemen met deze leden met gepersonaliseerde aanbiedingen voor nieuwe producten en diensten die hen helpen hun financiële doelen te bereiken.

4. Predict evolving member behavior with data modeling 

With the advent of advanced data analytics and predictive modeling in finance and banking, credit unions have access to more information about members than ever before. However, as with most industries, it’s not so much about having access to the data as it is being able to make sense of it. With all this data available, credit unions can use predictive data modeling to get a better idea of where members may be headed and what they’ll want next — and how they can adapt to provide those services in a way that ultimately increases revenue while delivering an outstanding experience. 

The use of predictive modeling enables credit unions to look beyond their current member base to reflect back how those members have evolved over time. This helps you to create a portrait of who your current members are; what they’ve done in the past; how they’ve behaved; and how that behavior could evolve in the future. 

7. Reduce risk and fraud 

Credit unions are always looking for more efficient ways to reduce risk and fraud in their organizations. In the past, many institutions have relied on consumers’ credit scores, which may seem obvious but also has its downsides. 

The problem with using credit scores as a measure of risk is that it takes into account all types of consumer spending, not just relevant spending categories or types. Many consumers who have healthy financial habits may still have poor credit due to factors outside their control, such as medical bills or even student loans. 

The better metric for measuring risk is transactional data, which shows how much money a person spends each month (and on what) and how often the individual pays his or her bills on time. Most importantly, transactional data allows credit unions to help reduce risk and fraud.  

Zuci’s Credit Underwriting Solution – HALO helps credit unions reduce credit risk and minimize the overall credit cost by improving the quality of loan disbursals. HALO can also enhance the underwriting process efficiency by reducing the time lost on bad clients, thus increasing the number of right approvals. 

How your credit union can get started with a data strategy? 

Credit unions lag behind other financial institutions when it comes to the use of data analytics. For instance, a recent report from the Credit Union National Association stated that only a tiny percentage of credit unions currently use advanced analytics, compared to banks. 

Credit unions have been slower to adopt advanced analytics for several reasons. First, credit unions often struggle with data integration and management. Second, credit union executives tend to be more conservative than their banking counterparts and are less likely to embrace big changes in technology at an enterprise level. Finally, some credit unions lack the talent needed to drive growth through analytics and data science initiatives. 

For these same reasons (particularly the first two), credit unions also lag behind in their adoption of data-driven marketing techniques. And this is a loss because it’s a missed opportunity for growth that can be addressed relatively quickly by leveraging existing customer data assets.  

In fact, several credit union marketing leaders have already successfully implemented micro-segmentation and triggered messaging programs that leverage member transaction data to drive increased engagement and loyalty among members as well as new account acquisition efforts. 

Voordelen van een goede datastrategie voor uw kredietvereniging

Kredietverenigingen staan voor veel uitdagingen. Ze moeten voldoen aan de behoeften van leden, hoogwaardige klantenservice bieden en winstgevendheid behouden. Om deze doelen te bereiken, moeten kredietverenigingen nieuwe technologieën toepassen en hun manier van werken transformeren.