Banky vědí, i když se neptají

Není to tak dávno, co banky propojení se sociálními sítěmi odmítaly. Časy se mění a i bankovní instituce se musejí přizpůsobit. Práce s big daty a textovou analytikou je jedním z nejrychleji rostoucích digitálních odvětví. Pokud finanční instituce nechtějí zůstat pozadu, využívání relativně snadno dostupných dat svých klientů ze sociálních sítí se jeví jako další logický krok. Banka, jež jako první u nás začne využívat data z profilů uživatelů sociálních sítí, kteří patří zároveň mezi její klienty, získá náskok v podobě správně mířených nabídek, jež přijdou ve správný čas. Zahraniční příklady ukazují směr.


Má člověk v plánu refinancovat hypotéku? Nebo hledá výhodnou půjčku? A jak zjistit, že ho čeká například tak nepříjemná věc, jako je rozvod, aniž by se ho na to musel bankéř ptát?

Odpovědi bez otázek

Profesní síť LinkedIn lze například snadno využít pro identifikaci nestandardních klientských údajů. S menším úsilím se dá zjistit, zda společnost, kterou klient uvádí jako svého zaměstnavatele, skutečně existuje, či zda klient upřednostňuje dlouhodobé pracovní vztahy před častými změnami zaměstnání.

Facebookové profily mohou sloužit jako nekonečný zdroj pro podrobnou segmentaci a ve výsledku vést k několikanásobně přesnějšímu cílení marketingových kampaní. Kromě strukturovaných dat o klientovi, jako jsou počet jeho přátel nebo množství fotek, jež zveřejňuje, lze velmi efektivně využívat textovou analytiku aplikovanou na jednotlivé příspěvky.

Opatrní Češi

Ve srovnání s facebookovými profily uživatelů v USA mají Češi většinu svých údajů neveřejných, a proto je zapotřebí zákazníky přimět, aby instituci umožnili přístup do části svého osobního profilu a zároveň jí tak poskytli přístup k datům.

U časově limitovaných kampaní se osvědčila možnost stát se fanouškem stránky a za to získat nějaký benefit. Průzkumy mezi uživateli sociálních sítí v USA ukázaly, že ochota zpřístupnit svůj facebookový profil roste právě s atraktivitou tohoto benefitu, který uživatel získá na oplátku např. v podobě nižší úrokové sazby, nulového poplatku, zkrátka lepších podmínek oproti ne-fanouškům.

Být o krok napřed

U stávajících bankovních klientů lze pomocí textové analytiky s využitím identifikace klíčových slov (spouštěčů) vytipovat konkrétní skupiny klientů a jejich pravděpodobné potřeby. Spojením dat, která banka má, s daty získanými ze sociálních sítí se sestavují vzorce předpokládaného chování klienta a identifikuje se, co tento řetězec událostí spustilo.

Úkolem finanční instituce nebo jakéhokoli marketingového manažera je být o krok napřed před klientem, odhadnout jeho potřeby a dříve, než si toho bude sám vědom, mu nabídnout produkt, který jeho potřebu uspokojí.

Častými okamžiky, kdy klienti řeší své osobní finance, ale bankéři se o nich dovídají náhodou nebo vůbec, bývají zásadní životní události jako například svatba nebo rozvod partnerů, narození potomka, stěhování apod. Hledaná slova (spouštěče) jsou pak slova s těmito životními situacemi spojená.

Pokročilá analytika sociálních sítí vyhodnocuje také frekvenci zveřejňování určitého typu příspěvků. Jestliže klient opakovaně postuje obrázky s určitým modelem auta, chaty apod., systém odvodí, že se u klienta velice pravděpodobně schyluje k nákupu. Systém upozorní bankéře a ten zvedá telefon a nabízí konkrétnímu klientovi konkrétní produkt dřív, než se klient sám začne pídit po informacích ohledně půjčky, které by mohl hledat i u konkurenční instituce.

Ne zamítnout, ale povolit

Při oslovování nových zákazníků lze pomocí srovnávacích modelů vytipovat například ty zákazníky, kterým by banka podle svého standardního skoringu odmítla půjčit. Finanční instituce může prověřit klienta na profesní síti LinkedIn, ověřit kredibilitu jeho zaměstnavatele a na základě toho klientovi půjčku schválit.

Zpřístupnění dat ze sociálních sítí není tedy pro stávající či potenciální bankovní klienty vždy negativní. Naopak, podle našich odhadů lze tímto způsobem zvýšit například objem půjček až o 10 % při zachování stávající úrovně rizika.

V zářnou budoucnost využívání dat ze sociálních sítí hovoří i fakt, že většina generace Y je nyní ve věku, kdy se usazuje, zakládá rodiny a kupuje nemovitosti. Tato generace vyrostla v době moderních technologií, bez problémů veřejně sdílí osobní informace a nepociťuje tak požadavek banky o přístup do určité části profilu jako narušení soukromí.

Všichni, kteří nechtějí zůstávat pozadu, musejí tak do budoucna s daty ze sociálních sítí počítat.