Leestijd : 1 minuten

Verminder klantverloop met kunstmatige intelligentie als service voor financiële diensten

De tijd is veranderd voor de bank- en financiële sector, van een laag klantverloop naar klanten die een bundel opties hebben om uit te kiezen om hun financiën te beheren. De financiële dienstverlening-industrie wordt overspoeld met concurrentie van zowel bestaande spelers als nieuwe toetreders. Met zoveel opties is het klantverloop een steeds belangrijker strijdtoneel voor financiële instellingen.

Volgens onderzoek uitgevoerd door Bain & Bedrijf: “De kosten voor het werven van een nieuwe klant kunnen tot wel 700% hoger zijn dan die voor het behouden van een klant. En het verhogen van het klantbehoud met slechts 5% kan de winst met 25% tot 95% verhogen.”

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

Elephant in the room

Wat is churn & hoe beheer ik dit?

Churn of klantverloop is het nettopercentage klanten dat de diensten van een bedrijf binnen een bepaalde periode heeft stopgezet, waarbij de acquisitie van nieuwe klanten wordt gecompenseerd. Het klantenverloop bij de financiële dienstverlening kan vele vormen aannemen, zoals de overdracht van leningen aan andere kredietverstrekkers, stille uitputting in de vorm van een lichte daling van de uitgaven aan klantenkaarten, het sluiten van verzekeringspolissen en nog veel meer.

Om het klantverloop terug te dringen, is het noodzakelijk om het overstapgedrag van klanten te begrijpen en clusters met een hoog risico te identificeren om het klantverloop te voorspellen. Het kunnen interne of externe stimuli zijn die een churn veroorzaken. Bijvoorbeeld de prestaties van een product/dienst, de relatie van agenten met klanten, marktdynamiek, technologische vooruitgang en andere soortgelijke contactpunten. Elke churn heeft een andere contextuele redenering, waardoor elke uitval uniek is. De onderstaande figuur toont verschillende klantcontactpunten om het afnemende klantgedrag beter te voorspellen op basis van eerdere klantinteractiegegevens.

Klantinteractiegegevens

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. In de beschrijving moet rekening worden gehouden met de kleine details die de churn veroorzaken. Een paar factoren waarmee u rekening moet houden voordat u een verloop definieert, zijn als volgt.

‘Absolute’ vs. ‘vermoedelijke’ klantverloop

Wanneer een klant de relatie met een bank of kredietvereniging volledig stopzet, is er sprake van een absoluut klantverloop. Bijvoorbeeld een bankrekeninghouder die zijn rekening opzegt en alle andere diensten. Aan de andere kant, als een klant die stopt met de diensten te gebruiken, wordt er sprake van churn. 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 klantverloop

In de financiële dienstverleningssector bezetten de banken de grootste taart. Maar financiële diensten bestrijken veel bredere subcategorieën, zoals kredietverlening, leasing, factoring, advies, vermogensbeheer, beleggingsfondsen, verzekeringen en beursvennootschappen, om er maar een paar te noemen. Hoewel het moeilijk is om de churnperiode voor elk van de subcategorieën te definiëren, wordt aanbevolen om deze te categoriseren op basis van de zakelijke aard en de levenscyclus van de klant.

‘Reactief’ versus ’toekomstig’ klantverloop

Churn als gevolg van specifieke bijwerkingen of ervaringen wordt ‘reactief’ churn genoemd. Bijvoorbeeld wanneer een klant gebeurtenissen ervaart zoals onverwachte kosten, een onbevredigende klantenservice-ervaring, een moeizaam geschillenbeslechtingsproces en andere soortgelijke gevallen. Integendeel, een geleidelijke terugtrekking zonder enige externe trigger is een ‘stille’ of ’toekomstige’ churn. Financiële dienstverleners moeten proactief zijn om het gedrag van klanten te identificeren en dit in kaart te brengen.

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 afleiders, zoals hierboven beschreven, te herkennen en ermee akkoord te gaan om de eerste signalen te voorspellen.

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

Bedrijven beschikken tegenwoordig over een overvloed aan gegevens die niet de aandacht krijgen die ze zouden moeten krijgen. Gegevens over uw organisatorische functies geven u inzicht in het feitelijke functioneren van waar u nu staat en hoe u vooruitgang kunt boeken. Data-analyse is essentieel in het bedrijfsleven om te begrijpenen het afnemende klantgedrag op basis van klantinteractiegegevens uit het verleden. Het bouwen van een databank zou de ideale stap moeten zijn om verdere machine learning uit te voeren en op AI gebaseerde technologieën om bijna realtime signalen te genereren zodat managers actie kunnen ondernemen op de risicovolle clusters.

Overwin klantverloop met AIaaS

Voor bedrijven die hun kunstmatige intelligentie-gebaseerd churn-model, 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 churnpercentage te verlagen.

Samenvattend: begin met een goede definitie van uw klantverloop, maak gebruik van de beschikbare klantgegevens om een datawarehouse te bouwen en gebruik vervolgens machine learning om een voorspellingsmodel voor klantverloop te ontwikkelen.

Door de bovenstaande stappen te volgen kunnen financiële instellingen potentieel klantverloop 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 | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.

Deel deze blog, kies uw platform!

Leave A Comment

gerelateerde berichten

gerelateerde berichten