Big Data поможет УБРиР лучше понимать своих клиентов

В текущем году специалисты Уральского банка реконструкции и развития (УБРиР) стали лучше знать потребности своих клиентов. На основе Big Data были построены модели, которые помогают банку предугадать, насколько интересует клиента тот или иной продукт. От этого зависит рост выдач и операционный доход банка. В текущем году применение моделей в кросс-продажах оказалось финансово эффективным, показав превышение прошлогоднего показателя на 74%.

По словам руководителя центра аналитики больших данных УБРиР Александра Павлюка, банк использует технологию больших данных для того, чтобы решать задачи по управлению взаимоотношений с клиентским сегментом. Мы оптимизируем расходы банка, связанные с коммуникацией с пользователями услуг, в то же время увеличивая конверсию в продажах за счет более лучшего понимания того, что и когда нужно тому или иному клиенту. Клиенты оцениваются моделями по более чем 1,5 тыс. параметров: к примеру, оценивается их транзакционная активность, социально-демографический статус и кредитоспособность, по тому, отношения с банком и др.

Постепенно темпы наращиваются: если в 2021 году скоринг по клиенту оценивался на еженедельной основе, то в нынче это делается каждый день. Сейчас порядка 30% клиентов, с которыми банк работает, при оформлении продуктов используют наши модели. Пока работа по многим направлениям осуществляется вручную, на в скором времени мы планируем автоматизировать процессы продаж, в которых используются наши модели.  

В УБРиР модели, работа которых основана на Big Data, - это помощь в ведении коммуникаций с клиентами. К примеру, они могут подсказать, кому из клиентов лучше позвонить, а кому написать SMS или отправить Push-уведомление. Стоит подчеркнуть, что обработка всех данных осуществляется исключительно с согласия клиента