银行如何促进交叉销售:终极指南

简杨
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2021-02-0313:02:00 评论 112 6246字
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交叉销售不仅对银行有利,对他们的客户也有利。对于后者,交叉销售通过将其整合到一家银行,使追踪和管理财务变得更容易。使用这种方法,客户将得到更好的服务和更合格的咨询,因为他们的银行将看到他们的总体财务状况。

在一个高度商品化的行业中,银行获得新客户的可能性有限。由于银行有机增长的来源是取之不尽的,向现有客户销售更多的产品和服务对银行来说是很有商业意义的。事实上,据估计,向现有客户销售产品比向全新的潜在客户销售产品要容易近50%。贝恩公司还表示,留住现有客户的成本是吸引新客户的6-7倍。这些数据清楚地证明,交叉销售可以帮助银行增加收入,并间接提高客户留存率,因为拥有更多产品的客户不太可能更换产品。事实上,交叉销售不仅对银行有利,对他们的客户也有利。对于后者,交叉销售通过将其整合到一家银行,使追踪和管理财务变得更容易。使用这种方法,客户将得到更好的服务和更合格的咨询,因为他们的银行将看到他们的总体财务状况。为了有效地交叉销售,银行必须始终在向客户提供适当的报价和仅仅试图销售更多产品之间保持平衡,这看起来可能是一种激进的策略。一、交叉销售挑战虽然有效的交叉销售一直是银行寻求更高利润的圣杯,但获得可观的结果并非易事。科尔尼特别强调,交叉销售指标较低,表明客户平均只有2-3种产品来自同一供应商。为了增加这些数字,一些银行试图对银行的销售团队引入激励措施。但正如富国银行(Wells Fargo)今年早些时候的案例所显示的那样,使用一种激进的奖金驱动的薪酬体系来销售额外的产品,可能会导致失败,并像纸牌屋一样分崩离析,毁掉一家银行的声誉,让客户转向另一家银行。正因为如此,为了有效地交叉销售,银行应该摒弃广为流传的"销售-销售-销售"口号,建议只提供那些能帮助客户管理其金融事务的服务。二、手机银行如何帮助交叉销售手机银行解决方案为银行接触客户提供了新的机会。盖洛普的研究证实,电子邮件或短信等传统渠道通常缺乏个性化。调查显示,66%的客户认为即将到来的优惠是一般性质的,53%的客户已经拥有正在推广的产品。对于电子邮件,它通常需要花费更多的时间来查看收件箱,这使得它成为与时间敏感的客户沟通的糟糕选择。此外,银行甚至不确定客户是否会打开他们的电子邮件。相比之下,手机银行允许用户在任何时候进入应用程序时显示信息。 短信渠道显示了更好的交叉销售结果,因为它允许发送可操作的信息,但它仍然缺乏使用移动银行应用程序实现的个性化水平。然而,利用手机银行渠道,银行需要远远超出标准交付促销消息。有效交叉销售的第一步是从定义每个客户的实际需求开始的。这可以通过分析客户购买金融产品的行为来实现。这种方法补充了传统的交叉销售实践,根据人口统计数据、年龄和收入细分客户。准确地说,银行可以使用客户当前的行为或最近的交易作为触发器来创建有效的交叉销售信息。考虑到客户在移动应用程序中的实时行为,银行可以将相关营销信息与客户需要产品的时刻精确绑定。例如,银行可以在个人财务管理(PFM)工具中放入促销信息,通常包括添加客户的个人目标(如买房)的可能性。银行可以分析这些数据并从中受益,在PFM中推广相关产品,如抵押贷款。银行还可以通过展示一个带有每月利率的广告,建议借记卡上有不稳定高余额的客户购买存款凭证。因此,银行将有机会冻结固定数额的存款。如果银行有一个合作商户网络,它可以使用地理围栏显示相关的优惠或分期付款,可以使用信用卡在当地购买。然而,这个过程需要定期完善的促销信息,以交叉销售与这个特定客户最相关的产品,具有一定的金额、利率和持续时间。银行有可能交叉销售几乎任何产品或服务,不管是负债方面(即存款、储蓄或支票账户等)还是资产方面(即汽车贷款、学生贷款、抵押贷款等) ,这使交叉销售成为一种多功能工具,可以增加银行的利润。在创建广告信息之后,银行可以通过标准的渠道来传达他们的产品,如电子邮件、短信、银行对账单中的促销部分等,也可以在手机银行应用程序中显示广告信息,这样看起来令人鼓舞而不令人讨厌。我们准备了一些可以帮助保持这种平衡的技巧。三、手机银行展示交叉销售广告的技巧1. 介意的时机。 由MailChimp、Experian、MailerMailer等机构进行的几项研究显示,展示促销信息的最佳时间是周中,周四和周二的点击率最高。在时间优先方面,调查显示,上午10点左右和晚上8点左右是一天中展示促销活动的最佳时间。移动点击率也可以在晚餐时间增加,因为此时客户往往会进行大部分的金融活动。2. 定义频率。 一般来说,银行移动应用中的推送通知没有短信那么烦人,因为它们出现在屏幕上而不会干扰用户当前的活动。尽管如此,它们过于频繁的出现还是会让人恼火。这就是为什么银行应该制定一种智能算法,在不惹人厌的情况下传递提供的信息(例如,将频率设置为每天1-2次,消除干扰,只在完成交易后才显示宣传信息,或者在出现应用程序错误或失败时隐藏广告)3. 应用活动唤醒(CTA)按钮。当客户看到一个广告,他们应该有可能点击按钮,直接从手机银行申请贷款,而不需要离开应用程序。4. 考虑用户体验和界面(UX和UI)。 确保易于阅读的字体,选择有效的图片,保持广告轻量以快速加载,以及检查各种移动设备上的外观,这些都有助于提高交叉销售活动的有效性。通过A/B测试,银行可以测试不同的元素,找出哪个更好。5. 说客户语言。由于普通用户对银行术语知之甚少,交叉销售信息的语言应该适用于客户。四、充分利用屏幕空间通过手机应用程序做广告有一个局限性: 只要手机屏幕相对较小,广告尺寸就会更小。这就是为什么说到通过移动银行应用程序进行交叉销售时,越少意味着越多。这实际上意味着什么?为了简单起见,银行应该保持其促销信息的清晰、简单和鼓励性,只有通过监控客户的行为暗示,并利用这些数据将默认的交叉销售信息转化为定制的、有价值的信息,才能做到这一点。

利用CRM支持交叉销售活动为了将销售顾问转变为专业的产品和服务顾问,银行需要有效的激励工具。这就是客户关系管理(CRM)系统发挥作用的地方。基于我们的客户关系管理(CRM)咨询实践,我们确定了销售顾问使用客户关系管理(CRM)来增加客户钱包份额的多种方法。1. 深化对客户的了解银行中的客户关系管理(CRM)提供了一个统一的个人档案的客户数据库。这些个人档案包括账户信息、客户盈利能力、购买历史、银行偏好和从银行后台系统、网站、手机银行和其他来源收集的行为。这个数据库是揭示客户行为模式、揭示最相关的交叉销售方案和设计进一步交互的支柱。2. 开展有针对性的交叉销售活动结合客户分析,银行客户关系管理(CRM)可以根据各种参数(例如,人口统计特征、生命周期阶段、职业、生活方式、行为、风险暴露等)对客户进行细分,并为他们分配最合适的产品。此外,银行销售顾问可以发现最有价值的客户,给予他们特别的关注,以及识别更有可能购买特定产品的客户(在这个演示中了解如何做到这一点)。银行客户关系管理(CRM)系统可以帮助销售顾问重新审视传统的交叉销售过程,将产品和服务与客户相关性联系起来。由于客户关系管理(CRM)可以通过各种渠道跟踪所有以前的客户互动,销售顾问不会发送不满足客户个人需求的报价。银行销售顾问可以专注于提供个性化的理财建议,而不是试图交叉销售客户不喜欢的产品和服务。考虑这个来自销售代理的消息的例子:"我看到您定期访问我们的分公司,从您的租赁财产收入中存款。您是否考虑过我们的手机银行应用程序,允许您远程存入支票?"3. 管理分散的交叉销售活动通过银行客户关系管理(CRM)系统,销售代表可以同时处理与交叉销售相关的各种活动,包括客户基础管理、销售活动计划或准备分析和报告。例如,银行拥有700万客户,7000名员工和180个分支机构选择了一个客户关系管理(CRM)解决方案为企业和个人档案,优化工作流程,以及分配任务的销售顾问,这允许用户与客户计划和会议系统中以及报告结果。银行管理人员还发现,通过综合的可视化报告,可以方便地分析交叉销售的结果。注:用有用信息的笔记填写客户档案任何客户关系管理(CRM)系统都要求在填写客户档案时始终如一的团队合作和纪律。但是,除了登记关于交叉销售过程本身的数据外,销售顾问还应该专注于倾听客户的意见,并做出相应的记录。例如,与其创造产品推销记录(如"讨论了一个手机银行应用程序"或"提供了一个支票账户,被拒绝了"),销售代理更应该提一些有价值的见解(如"有一个十几岁的孩子两年后要上大学了")。4. 提高销售人员业绩销售顾问可以使用客户关系管理(CRM)集中存储他们的联系人,标记最近的活动,并在一个地方安排电话和会议。因此,客户关系管理(CRM)可以帮助销售人员优化他们的日常活动,设定个人目标,优先处理任务,并为每个客户分配时间,这增加了交叉销售的可能性。五、预测分析如何帮助交叉销售就在10年前,预测分析还是一种奇特的银行软件工具,仅用于信贷风险评估或欺诈检测等少数领域。然而,随着时间的推移,营销人员意识到这可能成为赢得和留住客户的竞争优势。看看Facebook是如何利用预测来根据用户的兴趣定制信息流的吧!想象一下,如果您以同样的方式个性化您的银行活动,您与客户的沟通将会有多么不同。由于产品商品化程度的提高,交叉销售最近已成为大多数零售银行的噩梦。在这方面,想要销售额外产品的银行应该培养对客户的深入了解。这意味着根据客户在账户上的活动,以及他们的习惯和生活方式的改变,及时地为他们提供个性化的服务。为了在实践中应用这一点,银行应该废除"一刀切"的营销活动和推广性销售,在这种情况下,销售代表必须说服现有客户,无论其需求如何,都要签约购买多种产品。相反,他们可以使用预测分析来个性化与客户的沟通,只向他们提供相关的银行产品和服务。要应用更高级的交叉销售技术,不需要购买独立的预测解决方案,因为一些银行客户管理管理(CRM)平台具有内置的预测分析功能。例如,Salesforce提供的预测工具Einstein可以通过"next best offer"(NBA)概念显著改善基本细分和标准营销脚本。Einstein考虑了所有关于客户的已知信息,并提供实时的产品推荐以及最佳的沟通渠道(例如,电子邮件,呼叫中心,手机银行,甚至是[银行聊天机器人]( banking chatbot))。结果,销售代表得到了一份按顺序排列的客户名单,上面告诉他们:1)先联系谁,2)卖什么给他们,3)他们需要什么信息。一些银行已经利用了预测分析软件。例如,首家田纳西银行成功地优化了其营销策略,通过在高价值客户细分中提供更准确的目标服务,获得了令人印象深刻的600%投资回报率(ROI)。六、检查清单: 应用预测分析的4个步骤1. 问问题不像传统的商业智能(BI)工具(如描述性或诊断性分析)本质上是回顾性的,预测性分析可以给你关于未来的洞察。因此,您的银行可以使用预测分析来预测即将发生的事件并提前制定计划,而不是试图理解过去发生的事情的原因。通过分析软件,银行可以回答各种问题:一个新的营销活动将产生多少线索?客户X在未来2年的潜在利润是多少?哪些客户会流失?如果顾客X购买产品B,那么他(她)购买产品A的概率是多少?

2. 收集数据一旦银行提出了一个问题,下一步就是找到直接或间接反映答案的数据。每个预测的置信度与提供供分析的数据的质量高度相关。只有一致的数据才能提供可靠的洞察力。然而,根据我们的分析咨询实践,数据收集通常是数据分析中最耗时的部分。原因是,大多数银行在其银行客户关系管理(CRM)系统中存储了不一致的、过时的或不完整的客户信息。因此,为了简化数据收集的过程,银行应该及时更新和审查其客户档案。对于某些预测模型,来自银行客户关系管理(CRM)的客户信息是不够的。在这种情况下,银行将需要在其模型中合并其他数据源。特别是,Aite Group建议使用以下数据来源:渠道的偏好社交媒体的洞察力消费者评级和评论分期付款的行为个人财务管理(例如,客户的财务目标)地理位置时事3. 建立一个预测模型在这一步,数据分析师(或数据科学家)创建一个模型,该模型将定义某个事件在未来发生的概率。为了做到这一点,他们使用了各种复杂的机器学习(ML)方法,从线性回归到深度学习。为了说明这个想法,让我们看看基于回归分析的机器学习(ML)算法如何帮助找到客户在2-3个月内关闭他或她的账户的概率。首先,数据分析师假设某些变量与客户的变动意愿相关。在这种情况下,分析师可以使用最近的交易日期、最近的外部存款、每月的交易次数等。然后,分析师创建包含真实客户数据的训练和测试数据集:所选变量的值和客户流失的二进制(Y/N)值。两个数据集都应该包括忠诚客户和离开客户的数据,这样未来的模型可以学习根据他们的行为(选择的变量)来区分他们。下一个任务是找到所选变量与客户流失概率之间的相关性。为此,数据分析师创建一个线性回归模型,该模型将计算每个变量的权重,即变量是否以及影响客户流失概率的程度。但首先,模型应该根据训练数据集中的真实数据进行训练(这就是为什么这个过程被称为机器学习)。经过多次训练迭代(处理数据输入)后,分析师得到一个"解释"客户流失的预测模型。现在,测试数据集被用来评估模型的预测能力。如果这还不够,可以进一步阐述模型以获得更高的精度。一个精确的预测模型是一个强大的工具。当输入客户的数据时,它会输出"客户流失分数",如果这个分数超过某个阈值,银行就可以采取预防措施来留住客户。一旦创建,相同的预测模型就可以应用于任何客户的数据。4. 关注假设预测分析的一个主要假设是,未来将与过去相似。事实上,正如Charles Duhigg在他的书《习惯的力量》中所说,人们建立了强烈的行为模式,并随着时间的推移而遵循这些模式,这使得预测模型相当可靠。然而,有时人们会改变他们的行为模式,所以曾经用来预测他们的模型可能会失效。此外,时间或不断变化的市场环境也会改变预测模型的假设。例如,曾经用来预测抵押贷款还款的模型是基于房价总是会上涨的假设,这导致了2008年的金融危机。因此,如果一个模型包含一个随时间变化的变量,它最终可能会失去它的预测能力。克服怀疑尽管有相当大的好处,许多怀疑论者仍然不相信算法预测未来的能力。例如,哈佛大学(Harvard University)教授、定量社会科学研究所(Institute For Quantitative Social Science)所长加里•金(Gary King)提到,统计预测只有在无菌的实验室条件下才有效,而在现实中,银行无法确切知道哪些变量影响了客户的行为。正如他所说:"从天气到客户与母亲的关系,一切都可能改变人们的思维和行为方式。"所有这些变量都是不可预测的。他们将如何影响一个人是更难以预测的。如果明天他们处在完全相同的情况下,他们可能会做出完全不同的决定。"尽管这些话很有意义,但我们仍然认为,银行应该努力降低不确定性水平,并在日常运营中应用预测分析。数据驱动的决策有其局限性,但它比胡乱猜测要好得多。从销售转向建议为了有效地交叉销售,银行应该在推动销售和向客户提供有价值的、相关的报价之间保持平衡。出于这个目的,银行应该只建议那些能够帮助客户管理其财务事务的服务。原文链接:https://www.scnsoft.com/blog/cross-selling-in-banking-guideEnd.爱数据网专栏作者:简杨君个人公众号:数与君 本文为挖数网专栏作者原创编译文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

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