Bankalar Kişiselleştirilmiş Hizmetler için Veri Analitiğinden Nasıl Yararlanabilir?

Bireylerin yaşam tarzı sürekli olarak teknolojik yenilere yöneliyor. Birçok alanda teknolojinin yer bulması, yaşam biçiminde olduğu gibi çalışma şartlarında da değişimlere yol açmıştır. Akıllı cihazların yaşam alanlarında artması, mobil kullanımlar, sensör teknolojilerindeki gelişmeler, sosyal ağlara olan yönelim ve iletişim teknolojisindeki değişim veri çeşitliliğini de öne çıkarıyor. 

Ortaya çıkan veri yığını ile bankalar kişiselleştirilmiş hizmetler için veri analitiğinden faydalanıyor. Ortaya çıkan teknolojik yaşam ürünü olarak verilerin işlenmesi veri analitiği ile gerçekleşiyor.

Müşteri ilişkilerinde ortaya çıkan deneyimler veri analitiği sonucu şekilleniyor. Anlamlandırılmış veriler için öne çıkan veri analitiği bankalar açısından kişiselleştirilmiş hizmetler için önemlidir.

Bankacılıkta Kişiselleştirme İçin Ne Tür Müşteri Verileri Analiz Edilir?

Bankalar tarafından müşteri verileri analizi gerçekleştirerek, kişiselleştirilmiş hizmet sunumunda çeşitli alanlarda veriler elde edebilir. Sosyal medya üzerinden gerçekleşen müşteri memnuniyet ve pazarlama alanında elde edilen veriler her geçen gün insan hayatındaki yerini büyütüyor.

Bu kaynaklardan üretilecek veriler, bankacılık hizmetlerinde kişiselleştirme açısından fikir vermektedir. Ortaya çıkan verileri ayrıştırılarak işleme ve saklama bakımından öne çıkan veri teknolojisini kullanan bankalar müşteri analizini gerçekleştirir. 

Bankacılık hizmetinde ortaya çıkan olumsuz deneyimler sosyal medya ya da ağ üzerinde kolayca yayılabiliyor.  Birçok kullanıcı bankacılık ürünleri ile ilgili kişisel ağlarda belirtilen fikirlere güvenebilmektir. Ortaya çıkan yapısal olmayan veriler yapısal veriler ile entegre olarak bankalar tarafından kullanılır.

Entegre veriler ile bankalar müşteriyi anlayabilir, müşteriye dönük hizmetlerde düzenleme gerçekleştirebilir. Banka hakkında kötü bir tecrübe paylaşan müşteri için, uygun bir teklifte bulunabilir. Kredi ihtiyacı hisseden müşteriye anında kredi imkânı sağlanabilir. 

Banka müşterisi olmayan bireylerin paylaşımları dikkate alınarak, onların ihtiyaçlarına yönelik uygun hizmet ve ürünler geliştirilebilir. Ayrıca sosyal medya üzerinden rakiplerine yönelik sunulan hizmetler ile ilgili olarak bankalar, rakiplerini düşüncelerini okuyabilir.

Buna ilave olarak müşterilerin sosyal ağ veya medya üzerinden erişim bilgilerini bankalar tarafından paylaşılması istenmeyebilir. Bu durum karşılaşılabilecek bir engel olarak göz önünde bulundurulmalıdır. İşte bu noktada bankalar paylaşım için teşvik çalışmaları yürütebilir. 

Çağrı merkezlerinden yapılan görüşmeler sonucunda analiz ve müşteri memnuniyeti, bankalar için vazgeçilmez alternatif erdendir. Bu kanallardan müşterilere yönelik istenilen bilgiler ve bankacılık servisinin verilmesi noktasında müşteri tarafından iyi ya da kötü geri dönüşümler alınabilir.

Bu kanallar geri dönüş alınması açısından kullanılan kanallardır. Çağrı merkezlerinin verimliliği açısından elde edilen veriler, çağrı merkezi görüşme kayıtları oldukça önemlidir.

Tahmin Edici Analitikler Bankacılıkta Çapraz Satışı Ve Ek Satışı Nasıl Geliştirir?

İşletmelerin hâlihazırdaki müşterilerinin satın aldıkları ürünlere benzer ve tamamlayıcı ürün önerdikleri satış tekniği olarak bilinen çapraz satış, az para ile satışları arttırmayı amaçlayan bir pazarlama sürecidir. Kısa zamanda daha az emek harcanarak satış gelirleri arttırılabilir.

Uygulanacak bu teknik, satış elemanının ürün ya da hizmeti müşterilere ne oran da verimli bir şekilde gösterebileceği performansa ya da bu konudaki yeteneğine bağlıdır. Bu teknikteki amaç, satın alma sürecinde olan müşteriye daha fazla harcama yapmaya ikna etmektir. 

Bankacılıkta sunulacak olan hizmetlerin pazarlanabilmesi için tahmin edici analitikler ile geliştirmede müşteriyi etkileme kabiliyeti öne çıkar. Bankanın mevcut müşterilerini daha fazla satın almaya yöneltmek için motive edici ikna edici hizmet sunulması benimsenmeli. Bu noktada müşterilerden alınacak dönütlerin analitiği yapılarak gerek ek satış gerekse çapraz satış tekniği kullanılarak gerçekleştirilmeli. 

Mevcut müşterilere satın aldıkları ürün veya hizmetin tamamlayıcı ürün ya da hizmetleri tanıtılır. Müşteriler tarafından bu hizmet ve ürünlerin satın almaları için harekete geçmeleri gerekir. Uygulanacak teknik satın almak sürecinde uygulanmalı. 

Elde edilen veriler ile müşterilere yönelik tüm bilgiler alınabilir. Müşterilerin ihtiyaçları ve gerçekteki istekleri anlamlı hale getirilerek daha iyi hizmet verme adına bu veriler politikalarında kullanılabilir.

Bu durum müşterilerle iyi ilişkilerin kurulmasına yardımcı olur. Yönlendirmeler yapılarak müşterilerin ürün ve hizmetleri daha uzun süre kullanmalarından dolayı güven duygusu geliştirilir. 

Bankalar Veri Analitiğinde Hangi Veri Gizliliği Sorunlarını Ele Almalıdır?

Bilgi ve iletişim ile ilgili tüm çalışmalar dijital ortamda gerçekleşiyor. Teknolojinin gelişmesiyle beraber bu noktada farkındalık kazanan bireyler kendilerine ait verilerin gizliliğini önemser duruma geliyor.

Bireyler için hassas konu olan vergi gizliliği, para piyasasında etkin rol oynayan bankalar için önemlidir. Bankalar bu noktada dijital çağa ayak uyduran kuruluşlardır. 

Durum böyle olduğunda bankalar gerek müşterilerine hızlı anlamda hizmet vermeyi sağlarken, veri akışının da hızlı olmasını sağlar. Bankalar tarafından işlenen verilerin hacmi ve çeşitliliği bazı hukuki sorunları da ortaya çıkarıyor.

Gerçekleşen işlemler sonucu ortaya çıkan kişisel verilerin korunması ve kötü kullanımı engelleme için uygulamaya konulan mevzuat, gerek müşterilerin kişisel verilerinin korunması gerekse müşteri tarafından ortaya çıkabilecek veri ihlallerine karşı güven sisteminin geliştirilmesi önem kazanıyor.

Bu amaçla bankalar kişisel verilerin işlenmesi sürecinde uygulamaya konulan mevzuata göre uyum içinde olması gerekmektedir. Pandemi sürecinde milyonlarca çalışan uzaktan çalışma sistemi ile çalışması, kurumların dijital dönüşüm süreçlerini hızlandırdı. Bu durum veri ihlali durumunu gözler önüne sererek daha fazla gündeme gelmesine neden oldu.

Makine Öğrenimi Algoritmaları Kişiselleştirilmiş Bankacılık Önerilerini Geliştirebilir Mi?

Tükettikleri verilere göre performansı iyileştiren sistemlerin oluşmasına katkı sağlayan makine öğrenimi (ML), yapay zekâ alt kümesidir. İnsan zekâsını taklide edebilecek kapasiteye sistemler anlamına gelir. 

Bazı durumlarda birbirinin yerine kullanılsa da aynı anlam ifade etmez. Tüm makine öğrenimleri yapay zekâ ile çözümlenir. Fakat tüm yapay zekâ çözümleri makine öğrenimi ile gerçekleşmez. 

Günümüzde makine öğrenimi hemen hemen her yerde çalışabiliyor. Müşterilerin bankalar ile kurdukları iletişimlerde, online olarak yapılan alışverişlerde ya da sosyal medya kullanımlarında, sorunsuz bir şekilde verimli olarak deneyim elde edilmesi amacı ile makine öğrenimi ile gerçekleşen algoritmalar devreye giriyor.

Teknoloji ile birlikte makine öğrenimi de hızlı bir şekilde gelişiyor. Keşfedilen özellikleri makine öğrenimi için sadece buzdağının görünen yüzü olarak ifade edebiliriz. 

Müşteri yaşam boyunca belirli bir dönemde bir bankaya getireceği gelecek geliri tahmin etmede oldukça önemlidir. Bu bilgi, değeri yüksek olan müşteriler ile daha sık etkileşimde bulunmayı teşvik eder.

Bu durum da teşvik etme organizasyonlarındaki pazarlama çalışmalarına odaklanmayı ön görür. Bunun yanı sıra kurumların satın alım harcamalarında değerli müşterilere benzer şekilde, yeni müşterilerin de cezbetmesine yardımcı olur. 

Bankacılık Hizmetlerini Bireysel Müşteri İhtiyaçlarına Göre Düzenlemenin Faydaları Nelerdir?

Bankacılık hizmetlerinde bireysel müşteri ihtiyaçları, bankalar arası rekabette önem arz eder. Teknolojik gelişmelerin paralelinde ortaya çıkan bankaların rekabet gücü, müşteriler ile sürekli ve etkin iletişim içinde bulunmayı gerektirir.

Bankacılık hizmetlerinin bireysel müşteri ihtiyaçları baz alınarak düzenlenmesi, hızlı gelişen dijital dünya içerisinde yer alan bankaların varlıklarını sürdürmesi açısından faydalıdır. 

Bu noktada ortaya çıkan “Müşteri İlişkileri Yönetimi” kavramı bankalar açısından, müşteriyi tespit etme ve müşteri ihtiyaçlarına odaklanmanın yanı sıra sadakat duygusunun da ortaya çıkması avantajını sağlar. Müşteri ilişkileri açısından önemli bir araç olarak ortaya çıkar. 

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere,

Anıl UZUN