Hoe kredietverenigingen transactiegegevens kunnen gebruiken voor groei?
Hoe kredietverenigingen transactiegegevens kunnen gebruiken voor groei?
Terwijl kredietverenigingen in het hele land zich blijven ontwikkelen tot financiële coöperaties van de volgende generatie, wenden ze zich steeds meer tot geavanceerde strategieën voor transactiegegevens als concurrentieonderscheidend middel. Lees verder voor tips van experts die u kunnen helpen bepalen hoe u uw transactiegegevens kunt gebruiken om ledenwaarde te creëren.
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:
1. Identificeer de ware drijfveren van ledensentimenten
Kredietverenigingen hebben een lange geschiedenis van ledenfocus, waardoor ze de mogelijkheid hebben om vertrouwen en loyaliteit op te bouwen. Maar wanneer zoveel concurrenten strijden om de zaken van leden, moeten kredietverenigingen ervoor zorgen dat ze de diensten kunnen leveren die leden willen en waarderen.
Een belangrijke manier om dit te doen is door sentimentanalyse van transactiegegevens, die: stelt kredietverenigingen in staat te identificeren wat de gevoelens en reacties van hun leden werkelijk drijft. Dit helpt bij het creëren van een meer betekenisvolle interactie tussen leden en hun kredietvereniging - en verhoogt op zijn beurt de ledentevredenheid, wat een enorme motor voor groei is.
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.
3. Stel een basislijn vast voor ledenbetrokkenheid
Omdat er zoveel op het spel staat in de bankwereld, is het meten van ledenbetrokkenheid een van de belangrijkste informatie die een kredietvereniging kan verzamelen. De uitdaging is om te kunnen meten waar leden betrokken zijn bij uw bedrijf, waar ze afhaken en waar ze helemaal weggaan. Door transactiegegevens van kanalen zoals online bankieren, geldautomaten, winkelfilialen en mobiele apps te analyseren, kunt u: meet de prestaties in al uw kanalen en stel een basislijn vast voor toekomstige betrokkenheidsinitiatieven.
Wanneer leden van kredietverenigingen die basisbetrokkenheid halen of overtreffen, kunt u een positieve groei zien op alle gebieden van ledenbetrokkenheid en -behoud. Het helpt ook om het lidmaatschap te laten groeien door het aantal nieuwe accountopeningen als verwijzingen te vergroten.
4. Voorspel het evoluerende gedrag van leden met datamodellering
Met de komst van geavanceerde data-analyse en voorspellende modellering in financiën en bankierenhebben kredietverenigingen toegang tot meer informatie over leden dan ooit tevoren. Zoals in de meeste sectoren gaat het echter niet zozeer om toegang hebben tot de gegevens, maar om het kunnen begrijpen ervan. Met al deze gegevens die beschikbaar zijn, kunnen kredietverenigingen voorspellende datamodellering om een beter idee te krijgen van waar leden naartoe kunnen gaan en wat ze daarna willen - en hoe ze zich kunnen aanpassen om die diensten te leveren op een manier die uiteindelijk de omzet verhoogt en tegelijkertijd een uitstekende ervaring levert.
Het gebruik van voorspellende modellen stelt kredietverenigingen in staat om verder te kijken dan hun huidige ledenbestand om te reflecteren hoe die leden zich in de loop van de tijd hebben ontwikkeld. Dit helpt je om een portret te maken van wie je huidige leden zijn; wat ze in het verleden hebben gedaan; hoe ze zich hebben gedragen; en hoe dat gedrag in de toekomst zou kunnen evolueren.
5. Anticipeer op de behoeften van leden
Op zichzelf kunnen transactiegegevens overweldigend en moeilijk te gebruiken zijn. In combinatie met andere gegevensbronnen kan het echter waardevolle inzichten opleveren voor kredietverenigingen .
Transactiegegevens zijn een krachtige bron van inzicht waarmee kredietverenigingen de behoeften van leden beter kunnen begrijpen en erop kunnen anticiperen, wat uiteindelijk leidt tot een effectievere betrokkenheid en hogere ledenloyaliteit.
Door transactiegegevens te begrijpen, kunnen kredietverenigingen gerichte campagnes creëren die leden aanmoedigen om:
- Gebruik hun pinpas vaker
- Een autolening aanvragen (op basis van activiteit bij de dealer)
- Meld u aan voor een pensioenspaarrekening (op basis van boodschappen)
- Open een kredietlijn voor het eigen vermogen (op basis van aankopen voor woningverbetering)
Om al deze use-cases te bouwen, moet u de zeer fundamentele vraag stellen hoe u een databank en een data-afdeling bouwt. En als je eenmaal die brug hebt overgestoken, een solide raamwerk voor gegevensbeheer voor één enkele bron van waarheid.
6. Maak gerichte marketing
Kredietverenigingen hebben in het verleden segmentatie gebruikt om hun marketing- en verkoopinspanningen te beheren. Maar de huidige benadering van segmentatie is teleurstellend.
Traditionele segmentatie van kredietverenigingen is gebaseerd op demografie, productgebruik en levenslange waarde. Je moet nog steeds demografische informatie gebruiken, maar als dat alles is wat je hoeft te doen, laat je veel potentieel op tafel liggen.
Om te stoppen met potentieel opwaarts potentieel op tafel te leggen, moeten kredietverenigingen transactiegegevens gaan gebruiken in hun segmentatiestrategieën.
Transactiegegevens kunnen u helpen specifiek gedrag voor elk van uw leden vast te stellen. Hoe gedetailleerder de gegevens, hoe groter het potentiële inzicht dat u kunt krijgen in het gedrag van uw leden.
Hier zijn vier manieren waarop u transactiegegevens kunt gebruiken om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die specifieke segmenten bereiken:
- De transactiegeschiedenis van een lid gebruiken om te bepalen welke producten of diensten ze nodig hebben
- Bepalen wanneer er contact moet worden opgenomen met leden over een product of dienst
- Nieuwe triggers voor aanbiedingen identificeren (dwz wanneer een lid een grote storting doet)
- Leden op de hoogte stellen dat ze een hoge renteschuld hebben
7. Verminder risico's en fraude
Kredietverenigingen zijn altijd op zoek naar efficiëntere manieren om risico's en fraude in hun organisaties te verminderen. In het verleden hebben veel instellingen vertrouwd op de kredietscores van consumenten, wat misschien vanzelfsprekend lijkt, maar ook nadelen heeft.
Het probleem met het gebruik van kredietscores als risicomaatstaf is dat het rekening houdt met alle soorten consumentenbestedingen, niet alleen met relevante bestedingscategorieën of -soorten. Veel consumenten met gezonde financiële gewoonten hebben mogelijk nog steeds een slechte kredietwaardigheid vanwege factoren buiten hun controle, zoals medische rekeningen of zelfs studieleningen.
De betere maatstaf voor het meten van risico zijn transactiegegevens, die laat zien hoeveel geld een persoon elke maand uitgeeft (en waaraan) en hoe vaak de persoon zijn of haar rekeningen op tijd betaalt. Het belangrijkste is dat transactiegegevens kredietverenigingen in staat stellen om risico's en fraude te helpen verminderen.
Zuci's oplossing voor kredietacceptatie – HALO helpt kredietverenigingen het kredietrisico te verminderen en de totale kredietkosten te minimaliseren door de kwaliteit van de uitbetalingen van leningen te verbeteren. HALO kan ook de efficiëntie van het acceptatieproces verbeteren door de tijd die verloren gaat aan slechte klanten te verminderen, waardoor het aantal juiste goedkeuringen toeneemt.
8. Optimaliseer de totale uitgaven
Een van de belangrijkste toepassingen van transactiegegevens is het optimaliseren of verlagen van de totale bedrijfskosten. Kredietverenigingen kunnen beter begrijpen waar hun zuurverdiende geld naartoe gaat en hoe ze meer kunnen besparen door transactiegegevens te gebruiken.
Analyses kunnen bijvoorbeeld aantonen dat leden meer dan ooit tevoren gebruik maken van geldautomaten buiten het netwerk, wat een rode vlag is voor leidinggevenden van kredietverenigingen. Gegevensanalyse kan echter ook uitwijzen dat dit een gebruikersfout kan zijn - leden weten misschien niet dat er een netwerk-geldautomaat in de buurt is waar ze kosten kunnen besparen. In dit geval kunnen kredietverenigingen de inzichten uit de transactiegegevens gebruiken om GPS of mobiele locators te implementeren om leden te helpen de dichtstbijzijnde geldautomaat in het netwerk te vinden.
Hier zijn enkele voorbeelden om de totale bedrijfskosten te optimaliseren of te verlagen met behulp van transactiegegevens:
- Identificeer leden die lange tijd inactief zijn geweest en geef hen prikkels om hun bankrelatie met uw kredietvereniging voort te zetten.
- Identificeer leden met een laag gemiddeld leningsaldo en voorzie hen van prikkels om in de toekomst grotere leningen af te sluiten.
- Identificeer leden met een saldo van nul of een zeer laag saldo op hun betaalrekeningen en stimuleer hen om het saldo te verhogen (dit verbetert uw nettorentemarge).
Hoe kan uw kredietvereniging aan de slag met een datastrategie?
Kredietverenigingen lopen achter bij andere financiële instellingen als het gaat om het gebruik van data-analyse. Zo blijkt uit een recent rapport van de Credit Union National Association verklaarde dat slechts een klein percentage van de kredietverenigingen momenteel geavanceerde analyses gebruikt in vergelijking met banken.
Kredietverenigingen zijn om verschillende redenen trager geweest in het toepassen van geavanceerde analyses. Ten eerste worstelen kredietverenigingen vaak met: gegevensintegratie en -beheer. Ten tweede zijn leidinggevenden van kredietunies doorgaans conservatiever dan hun tegenhangers in het bankwezen en zijn: minder geneigd om grote technologische veranderingen op bedrijfsniveau te omarmen. Eindelijk, sommige kredietverenigingen missen het talent dat nodig is om groei te stimuleren door middel van analyse- en datawetenschapsinitiatieven.
Om dezelfde redenen (vooral de eerste twee) lopen kredietverenigingen ook achter bij het toepassen van datagestuurde marketingtechnieken. En dit is een verlies omdat het een gemiste kans voor groei is die relatief snel kan worden aangepakt door gebruik te maken van bestaande klantgegevens.
In feite hebben verschillende marketingleiders van kredietverenigingen al met succes microsegmentatie geïmplementeerd en berichtenprogramma's geactiveerd die gebruikmaken van transactiegegevens van leden om meer betrokkenheid en loyaliteit onder leden te stimuleren, evenals inspanningen voor het verwerven van nieuwe accounts.
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.
Met een goede datastrategie kan uw kredietvereniging zich concentreren op wat belangrijk is: leden bedienen.
Met een goede datastrategie voor kredietunies kunt u:
- Koppel uw producten en diensten beter aan markttrends en ledenbehoeften.
- Verhoog de acceptatie van oplossingen en personaliseer de betrokkenheid door promoties af te stemmen op specifieke ledenprofielen.
- Beperk risico's door patronen te ontdekken die kunnen leiden tot fraude of fouten in uitgavenprognoses.
- Bespaar tijd en geld door veel van de handmatige processen voor het in tabelvorm brengen van gegevens te automatiseren.
Laatste gedachten
Er is een oud gezegde: "Je weet niet wat je niet weet." Dit geldt zeker voor kredietverenigingen die geen transactiegegevens gebruiken in hun groeistrategie.
Het is een veilige gok dat de meeste kredietverenigingen geen transactiegegevens gebruiken omdat deze duur en moeilijk toegankelijk zijn. Maar met de juiste technologie en partners kan deze informatie verbluffende resultaten opleveren.
Nu kredietverenigingen in het hele land bloeien en overleven in het licht van de steeds intensere concurrentie van banken, is het duidelijk dat strategieën voor transactiegegevens van cruciaal belang zijn voor groei.
Als u op zoek bent naar een concurrentievoordeel uit uw gegevens, plan dan een gesprek van 30 minuten met onze data-ingenieurs om uw gegevensproblemen te identificeren en op te lossen en een gegevensgestuurde bankinstelling te worden . Meld u aan en ontvang gratis uw op maat gemaakte roadmap.
Leave A Comment