Dans le secteur bancaire, le Big Data, c’est bien… Mais les bonnes données, c’est mieux Comment les banques et les coopératives de crédit peuvent-elles commercialiser plus efficacement? La segmentation des groupes de consommateurs par comportement, préférences, voire tendances politiques facilite l’analyse des bons groupes de personnes pour maximiser les ventes. Plus les spécialistes du marketing creusent, plus ils trouveront probablement le bon minerai. Les consommateurs d’aujourd’hui ont plus d’options que jamais auparavant, ils s’attendent donc à ce que les prestataires de services financiers qu’ils ont sélectionnés les connaissent vraiment. D’un autre côté, les consommateurs se soucient de la confidentialité. Comment les banques et les coopératives de crédit fournissent-elles le service personnalisé que les consommateurs attendent de plus en plus? Les enjeux sont élevés. Si les consommateurs ne perçoivent pas de valeur dans une relation avec leur institution financière, ils chercheront ailleurs. Plus le secteur financier devient intelligent sur les avancées des données et de la technologie et sur la façon de déployer des communications personnalisées par segmentation, plus le niveau de fidélisation et de fidélisation de la clientèle sera élevé. En retour, cela entraînera des préférences et augmentera la part de marché. Percer en profondeur pour extraire les données principales De nombreuses ressources de l’industrie fournissent des données démographiques et d’achat pour aider les spécialistes du marketing financier à mieux comprendre qui est leur client, au moins en termes généraux. Souvent, cependant, ces données ne clarifient pas les besoins d’un client spécifique et la meilleure façon de les atteindre. Comprendre qui est votre client à un niveau granulaire, et comment les atteindre le plus efficacement sur tous les canaux – et en conformité avec les lois et réglementations sur les prêts équitables – est le point idéal. Avec un niveau amélioré de ciblage détaillé, la bonne segmentation peut fournir une augmentation de 5% à 7% du retour sur investissement. La spécificité améliore l’orientation de votre marketing. Plutôt que de viser une cible vague, comme les femmes blanches non hispaniques âgées de 18 à 49 ans, vous pouvez commercialiser avec une précision laser. Par exemple, vous pouvez vous segmenter en une mère de 20 ans qui fait ses achats chez Whole Foods, possède un compte d’épargne-études 529, détient une hypothèque, fait des banques en ligne, utilise Apple Pay, lit Parenting Magazine, maintient une police d’assurance générale, conduit une Volkswagen, contribue aux causes de l’éducation et vote républicain. Vous commencez à connaître votre cible en tant que personne et, à travers cette image détaillée, vous commencez à voir sa vie et ses besoins se dérouler. En outre, il est extrêmement important de comprendre comment les différences culturelles peuvent affecter la langue et les préférences des médias du client lorsque votre objectif est la pertinence. La segmentation offre également aux spécialistes du marketing les outils pour planifier les achats médias et diffuser des campagnes sur tous les canaux, y compris numériques et sociaux. Connaissant ses principaux segments, une banque régionale peut acheter une liste par segment ou sélectionner des audiences numériques sur différentes plateformes pour atteindre plus de prospects qui ressemblent à leurs meilleurs clients. Cela permet une mise à l’échelle d’une manière respectueuse de la confidentialité qui n’est pas possible avec d’autres méthodes. Lire la suite: Pour aider davantage les spécialistes du marketing à comprendre les consommateurs, une étude originale de recherche sur le comportement financier a été menée sur trois ans. La plus grande entreprise de ce type dans le secteur des services financiers, cette recherche a exploité 250 000 ménages pour créer des données sur les actifs générateurs de revenus (IAP). Ces données de consommation anonymes et basées sur les autorisations mesuraient la richesse liquide et les véhicules d’épargne et d’investissement. Ces données ont ensuite été associées à des données sur la valeur de la maison au niveau de la propriété et ont augmenté l’IPA à plus de 3 millions de dollars pour créer de plus grandes distinctions entre les segments les plus riches, offrant aux spécialistes du marketing une vue plus détaillée de la richesse et des comportements financiers potentiels. En utilisant la richesse et l’âge et la composition du ménage, trois classes de vie ont été identifiées: les années plus jeunes, la vie de famille et les années matures. Celles-ci sont en outre distillées en 12 groupes classés entre Upwardly Mobile, Mass Middle Class et Retirement Blues, entre autres. Lire la suite: Tactiques d’engagement client à l’ère de la banque pandémique Alors que l’exigence de distanciation sociale pour les banques et les coopératives de crédit est désormais une réalité, elles sont poussées à répondre à la demande croissante de solutions numériques. Jeudi 23 avril à 14h HNE Saisissez votre adresse e-mail professionnelle Webster First: Identifier les meilleurs clients Aujourd’hui l’une des plus grandes coopératives de crédit du Massachusetts, Webster First a commencé en tant que coopérative de crédit à bureau unique en 1928. En tant qu’acteur bancaire régional, Webster, comme d’autres petites institutions financières, dispose de ressources humaines, analytiques et marketing limitées. Il est donc crucial de tirer le meilleur parti de chaque relation client. Pour ce faire, Webster est devenu un expert dans la conversion des connaissances des clients en actions. Webster First a récemment exploité de puissantes données démographiques et comportementales sur les ménages, améliorées par des informations sur les mégadonnées qui englobent des corrélations plus précises avec la valeur nette. Ces deux informations clés sur le Big Data se concentrent sur la valeur de la maison au niveau de la propriété et les caractéristiques de la propriété ainsi que l’utilisation et les comportements technologiques. L’ajout de ces nouvelles données reflète les changements dans la composition démographique et financière des consommateurs américains, favorisant un niveau de précision plus élevé dans la détermination des produits et des offres les plus pertinents pour les clients existants et potentiels de Webster, personnalisés à grande échelle. Une meilleure compréhension non seulement des étapes de la vie des clients, mais des segments de ménages définis, rachat de crédit fonctionnaire La Réunion a contribué à transformer la façon dont Webster First atteint et parle aux consommateurs à travers les canaux. Webster First a pu affiner son approche marketing au niveau individuel. En outre, elle a affiné ses stratégies de mise sur le marché et, à son tour, a acquis un avantage concurrentiel et a bâti son entreprise en comprenant mieux les clients et les segments spécifiques. Par exemple, en exploitant des informations culturelles, Webster First a découvert que les clients hispaniques se rendaient souvent dans une succursale bancaire spécifique qui manquait de guichets hispanophones. La banque a recruté du personnel hispanophone, ce qui a permis d’améliorer les relations avec ces clients. Cela a également permis à Webster d’étendre ce service personnalisé à de nouveaux prospects hispaniques – découvrant ainsi de nouveaux publics inexploités. Le fait d’avoir une fenêtre sur l’utilisation de la technologie par les consommateurs a également changé la façon dont Webster communique avec les clients et les prospects. L’accès aux informations de 95 millions de foyers américains et de 400 millions d’appareils dans 100 comportements liés à la technologie, y compris l’utilisation d’appareils spécifiques ainsi que les activités spécifiques des ménages, permet d’illustrer comment les ménages individuels adoptent la technologie dans leur vie quotidienne. Lire la suite: Améliorer les engagements omnicanaux chez Webster First Ces informations ont permis à Webster et à son agence de marketing d’être plus stratégiques dans leur planification des médias payants, d’acheter et d’affiner leurs dépenses médias pour atteindre plus précisément le bon client au bon moment et via le bon canal. Le fait de savoir qu’un segment de clientèle particulier a tendance à regarder la télévision traditionnelle tandis que d’autres diffusent des films sur leurs appareils numériques, par exemple, a aidé Webster à placer plus précisément les messages publicitaires et les créations pertinents. En utilisant les modes de vie des clients et les préférences des produits, ils ont également personnalisé des pages de destination numériques pour des produits tels que les comptes du marché monétaire et modifié les emplacements d’annonces dans une variété de canaux multimédias en fonction de données de segment de clientèle plus clairement définies. En conséquence, Webster a connu une augmentation de la croissance des produits et un trafic de site Web ciblé pendant les délais de la campagne, ce qui a permis de réaliser des économies sur les médias grâce à une plus grande efficacité des canaux. La caisse a également identifié de nouveaux domaines d’opportunité dans les produits, les services et l’optimisation de l’expérience client des agences numériques et bancaires. En raison de cette approche stratégique pour tirer parti de données de segmentation précises, alors que Webster génère moins de trafic global en ligne, les personnes qui arrivent sur le site de la caisse populaire sont plus qualifiées et donc plus précieuses.