the Retail Finance

Культовый журнал новой финансовой элиты

Новый взгляд на клиента через призму социальных медиа

 Виктор Голованов, директор по развитию бизнеса, "Инверсия"
 
Виктор Голованов, директор по развитию бизнеса компании «Инверсия», рассказывает о возможностях использования социальных сетей в деятельности крупных финансовых организаций. О вызовах рынка, об актуальных задачах в сфере клиентской работы и путях повышения эффективности этой работы с использованием социальных медиа.
 
RF Как появилась идея предложить банкам аналитику, построенную на социальных сетях?
ВГ С одной стороны, усиливается конкуренция на рынке финансовых услуг для физических лиц. Для клиентов сегмента Prime, которые характеризуются высокой надежностью, но и весьма требовательны к продуктам и качеству услуг, банки стремятся сформировать наилучшее предложение, отвечающее ожиданиям и потребностям таких клиентов. Из клиентов сегмента SubPrime банки стремятся выделить наиболее ответственных и устойчивых клиентов и предоставить им возможность пользоваться широким спектром услуг. Банки ищут инновационные интенсивные пути привлечения лучших клиентов и формирования для них адресных предложений, поскольку такой подход позволяет сохранять маржу и делает бизнес более эффективным.
С другой стороны, аудитория социальных медиа продолжает расти, посещаемость соцсетей и объем публикуемой там информации за последний год выросли более чем на 50%. Доля соцсетей ВКонтакте, «Одноклассники» и Facebook в российском трафике практически сравнялась с ведущим российским поисковым сервисом Yandex и порталом Mail.ru. Таким образом, доступ к информации из социальных сетей открывает новые возможности и перспективы.
 
RF Какие характеристики пользователей соцсетей могут быть полезны банкам?
ВГ Социальные сети агрегируют разнородные данные о пользователях и формируют динамический массив данных, характеризующий человека в новом для анализа свете. Анализ информации из социальных сетей позволяет выявить целый ряд ключевых характеристик клиента:
•          интересы,
•          места путешествий,
•          местоположение,
•          круг общения,
•          степень и уровень отношений с другими пользователями (родственники, друзья, знакомые, коллеги),
•          репутация и степень влияния на свое окружение,
•          характеристики связей и топология сети своих контактов,
•          психо-лингвистические особенности профиля и групп активности,
•          поведенческие паттерны профиля и релевантных социальных групп,
•          динамика активности и изменение поведения и пр.
Очевидно, что этот массив информации дает возможность получить достаточно достоверный и историчный «социальный» портрет клиента и существенно повысить эффективность маркетинговых кампаний, кросс-продаж, повысить процент выдач кредитов и одновременно снизить потери по просрочке.
RF Как именно можно повысить эффективность кредитования за счет использования данных из соцсетей?
ВГ Дело в том, что социальные сети содержат информацию по характеристикам клиента, которые невозможно выявить при анкетировании или анализе документов. Поэтому использование соцсетей, во-первых, расширяет возможности автоматизированного скоринга потенциального заемщика в случае, например, отсутствия по нему свежей информации в БКИ. Как пример, можно привести ситуацию, когда, по информации БКИ, клиент имел просрочку по кредиту несколько лет назад в период кризиса, но сейчас в соцсети есть информация о том, что он уже длительный период работает на одном и том же месте работы, а также путешествует 1–2 раза в год.
Социальные сети содержат данные, которые заемщик сам оставляет о себе и формирует своей активностью. Если взять двух идентичных по социо-демографическому положению заемщиков, то риски по зарегистрированному в соцсети заемщику будут в 1,5–2 раза ниже, чем по заемщику без аккаунта в соцсети (по данным Kreditech). Например, заемщики, для которых в жизни главное – семья и дети, платят по кредитам лучше, чем заемщики, которые стремятся к славе и влиянию. Эти логичные на первый взгляд зависимости нельзя получить по данным из классической кредитной заявки.
Оценка результативности анализа данных соцсетей при выдаче 10 тыс. кредитов в крупном розничном банке из Западной Европы дала рост индекса Gini на 10% и снижение дефолтов на первых четырех платежах на 40%.
Во-вторых, новый класс данных, собранных из социальных сетей, позволит не только расширить точность аналитических моделей за счет дополнительных факторов, но и даст возможность анализировать риск на основе самой актуальной информации о заемщике и позволит принимать оперативные решения для предотвращения выхода заемщика в просрочку. Ставший неплатежеспособным должник склонен избавляться от прежних связей, характеризующих круг его общения до попадания в дефолт: как правило, меняется адрес фактического проживания, номер мобильного телефона, удаляется профиль в социальных сетях. Однако друзья и близкие люди все равно поддерживают контакт с должником.
Поиск контактной информации в социальных сетях позволяет повышать эффективность возврата просроченной задолженности. Поиск телефонных контактов в социальных сетях показал, что по каждому 9-му должнику в социальных сетях находится по 1 телефонному контакту, по каждому 5-му должнику находится телефонный контакт его родственника и, наконец, по каждому должнику находится в среднем по 10 контактов его друзей.
 
RF За счет чего можно повысить эффективность маркетинговых кампаний и кросс-продаж?
ВГ Что касается кросс-продаж, использование информации из соцсетей обеспечивает повышение эффективности взаимодействия с клиентами, которые уже пользуются или пользовались ранее услугами финансовой организации или холдинга.
Для проведения перекрестных продаж собранные из социальных сетей данные по клиентам позволяют точнее определить его круг интересов и потребностей, а также динамику востребованности продуктов, которые финансовая организация может предложить клиенту.
В результате повышается вероятность успеха продажи продукта, т.к. предложение можно сформировать в точке наивысшей заинтересованности клиента в продукте.
В части маркетинга и лидогенерации решение открывает новые возможности по поиску потенциальных клиентов, их оценке и сегментации. Данные из открытых профилей о возрасте, семейном положении, месте жительства и интересах могут быть использованы как источник информации при проведении маркетинговых кампаний с целью максимизации отклика на клиентское предложение.
 
RF Как осуществляется сбор информации?
ВГ Информация из соцсетей может собираться через приложения, которые регистрируются в каждой из интересующих соцсетей, которые затем пользователь соцсети устанавливает у себя, дает соответствующие разрешения на доступ к определенным разделам своего профиля в соцсети, и, таким образом предоставляет банку интересующую информацию. Также существует возможность сбора информации через обращения к API соцсети, в этом случае банк может получить информацию о тех разделах профиля пользователя, которые тот сделал открытыми.
 
RF Обеспечивается ли при этом безопасность персональных данных, соответствие закону 152 ФЗ?
ВГ Да, соответствие требованиям регулятора – для нас важнейшее условие. В частности, мы ни в коем случае не собираем информацию, которую можно рассматривать как персональные данные – паспортные данные, номер мобильного, адрес проживания и т.д.
 
RF Можно ли измерить результат от использования социальных сетей в финансовом выражении, рассчитать ROI?
ВГ Что касается снижения просрочки, то даже если достичь HitRate (% заполненных или найденных в соцсетях профилей от общей клиентской базы банка) в 15% и использование соцсетей дает снижение просрочки на 10%, то на портфеле необеспеченных кредитов в 1 млрд руб. снижение потерь составит от 2 до 4 млн руб. При этом нужно понимать, что аналитика на социальных сетях актуальна скорее для крупных финансовых организаций и холдингов, которые активно занимаются выдачей необеспеченных кредитов и кредитных карт.
Также финансовый результат дает повышение индекса Gini, т.е. процент одобренных качественных кредитных заявок, и повышение эффективности маркетинговых компаний и кросс-продаж. Однако пока мы не располагаем цифрами, которые бы позволили достоверно оценить по ним ROI.
RF Насколько инновационным является ваше решение? Есть ли аналогичные предложения для банков?
ВГ Безусловно, крупные банки осознают потенциал работы с соцсетями и задаются вопросом, как именно его можно реализовать. Большинство из них завели группы, в которых публикуют новости и собирают обратную связь по качеству услуг. Также есть ряд сервисов, преимущественно западных, которые имеют готовую скоринговую модель и доступ к данным западных соцсетей и к которым можно направить запрос для оценки кредитоспособности того или иного потенциального заемщика.
Однако в решении Social Sphere Analyser есть ряд значимых отличий от тех предложений, которые есть на рынке.
Во-первых, мы ориентируемся на самые современные подходы и тенденции в области работы с соцсетями. Так, мы используем для популяризации финансовой организации заказчика не группы, которые позволяют только публиковать новости, а приложения, которые позволяют легитимно собирать детальную информацию по профилю, непрерывно ее актуализировать, автоматически выявлять изменения социальной парадигмы.
Во-вторых, мы учитываем специфику именно российского рынка. В частности, мы уже реализовали адаптеры для соцсетей, наиболее распространенных в РФ, и имеем опыт развертывания этих адаптеров для наших клиентов. Кроме того, мы реализуем проектные решения, а не сервис, которые разворачиваются на оборудовании и каналах банка или в приватном облаке. В результате банк получает набор артефактов – базы данных соцсетей, по которым можно индексировать свою клиентскую базу, базу данных профилей клиентов банка, по которым собраны детальные данные из соцсетей, пакет приложений, которые обеспечивают сбор данных, функционал для работы с собранными данными, обеспечивающий просмотр и поиск. В результате банки используют собранные данные по своему усмотрению, строят и валидируют различные аналитические модели, включают данные из соцсетей в CRM-системы и хранилища данных и т.п.
Подводя итог, можно отметить, что Social Sphere Analyser дает оптимальное сочетание инновационности, гибкости, функционала, российской специфики и цены.
 
Система Social Sphere Analyser представляет собой пакет сервисов и приложений, а также специализированное предметно-ориентированное хранилище данных, которые позволяют обогащать данные по клиентам финансовых организаций информацией из профилей соцсетей, анализировать полученную информацию в комплексе и с ее помощью повышать эффективность следующих процессов:
•          идентификация клиента;
•          автоматизированный кредитный прескоринг;
•          андеррайтинг;
•          текущий мониторинг (поведенческий скоринг);
•          софт коллекшн;
•          маркетинг;
•          кросс-продажи.
В основу анализа положено изучение интересов, географии перемещений, круга общения и топологии сети контактов клиента, репутации и уровня отношений с друзьями, психо-лингвистический анализ, а также изучение динамики активности и поведения пользователя в сети.
 
 
ВКонтакте
Социальная сеть ВКонтакте содержит более 200 млн профилей. Из них к России относятся более 80 млн. Месячная аудитория в РФ составляет порядка 50 млн человек. Еженедельно ВКонтакте публикуется 13 млн сообщений. Аудитория: все слои населения России. Преимущественно от 13 до 35 лет.
Существует возможность поиска и индексации профилей. Часть информации может быть закрыта, для ее получения пользователь соцсети должен дать соответствующую авторизацию.
 
«Одноклассники»
Социальная сеть «Одноклассники» содержит более 200 млн профилей. Месячная аудитория в РФ составляет порядка 40 млн человек. Аудитория: все слои населения России.
Существует возможность поиска и индексации профилей. Однако перечень доступной открытой информации не очень широк. Получение более подробной информации также требует авторизации пользователя.
 
Facebook
Социальная сеть Facebook является мировым лидером среди всех социальных медиа, в РФ ее месячная аудитория составляет от 20 до 30 млн человек. Аудиторию можно охарактеризовать как образованные, знающие иностранный язык, отдыхающие за границей (имеющие там друзей), с доходом выше среднего. Молодые, активные. Преимущественно от 15 до 30 лет.
 
 
Комментарии (0)добавить комментарий
Ваш комментарий
Автор
Введите число на картинке

  • курсы
Знач. Изм.
USD ЦБ РФ 25/02 73.75 73.7532
EUR ЦБ РФ 25/02 89.67 89.6691