Reading Time: 6 mins

Verminder klantverloop met kunstmatige intelligentie als service voor financiële diensten

Verminder klantverloop met kunstmatige intelligentie als 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. En als de klantretentie met slechts 5% wordt verhoogd, kan de winst met 25% toenemen. tot 95%.”

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

Olifant in de kamer

Wat is churn en hoe ga je ermee om?

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 verrekend. Klantverloop voor financiële diensten kan vele vormen aannemen, zoals het overdragen van leningen aan andere kredietverstrekkers, stil verloop in de vorm van een lichte daling van de uitgaven voor klantenkaarten, het sluiten 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.

Gegevens over klantinteractie

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

Twee cruciale 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 twee bovenstaande 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 beursvennootschappen, 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’ verloop

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 dienen proactief te zijn om het gedrag van klanten te identificeren en deze op te vangen.

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. Het bouwen van een databank zou de ideale stap moeten zijn om verdere machine learning en op AI gebaseerde technologieën uit te voeren om bijna-realtime signalen te genereren voor managers om actie te ondernemen op de risicovolle clusters.

Overwin churn met AIaaS

Voor bedrijven die hun op kunstmatige intelligentie gebaseerde churn-model niet kunnen of willen bouwen, testen en uitvoeren, AI-as-a-service[AIaaS] is de oplossing. Net als andere “as a service”-opties, stelt AIaaS het bedrijf in staat zich te concentreren op zijn kernactiviteiten, waardoor het investeringsrisico aanzienlijk wordt verlaagd en de winst wordt verhoogd door het churn-percentage te verlagen.

Samenvattend: begin met een goede definitie van het klantverloop, maak gebruik van de beschikbare klantgegevens om een datawarehouse te bouwen en gebruik vervolgens machine learning om een voorspellingsmodel voor het klantverloop 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 Zuci’s AIaaS-oplossing.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.