Tùy chỉnh vi mô động đang định hình lại bán hàng và dịch vụ trong ngân hàng

Ngành ngân hàng đang bước vào một giai đoạn then chốt khi dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm hội tụ để định nghĩa lại cách các dịch vụ tài chính được cung cấp. Vi cá nhân hoá ở mức độ vi mô nằm ở trung tâm của sự chuyển đổi ngành này vì nó cho phép các ngân hàng khai thác những hiểu biết chi tiết về khách hàng để cung cấp các dịch vụ phù hợp hơn, đáp ứng sát hơn nhu cầu của khách hàng.

“Hỗ trợ có mục tiêu” mới của FCA là một chất xúc tác cho vi cá nhân hoá

Gần đây, Cơ quan Quản lý Tài chính (FCA) đã phê duyệt một khuôn khổ mới cho phép các ngân hàng cung cấp “hỗ trợ có mục tiêu” cho khách hàng. Điều này cho phép các ngân hàng đưa ra gợi ý về đầu tư và lương hưu dựa trên các mẫu hành vi và hiểu biết từ nhóm ngang hàng, mà không vượt qua ranh giới tư vấn tài chính được quản lý. Mặc dù chưa hoàn toàn theo yêu cầu riêng, mô hình này là bước đi đầu tiên hướng tới cá nhân hoá có thể mở rộng trong các dịch vụ tài chính.

Sáng kiến của FCA giải quyết vấn đề mà lâu nay vẫn được gọi là “khoảng trống tư vấn”, trong đó khách hàng thiếu kiến thức và hướng dẫn để đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt. Theo dữ liệu của FCA, chỉ 9% số người nhận được tư vấn được quản lý về lương hưu và các khoản đầu tư trong 12 tháng tính đến tháng 5/2024, trong khi nhiều người dựa vào các nguồn không chính thức như bạn bè hoặc mạng xã hội.

Đồng thời, hàng triệu người nắm giữ khoản tiết kiệm tiền mặt đáng kể nhưng ngần ngại đầu tư vì sự không chắc chắn hoặc thiếu hướng dẫn. Dữ liệu tương tự cho thấy khoảng bảy triệu người trưởng thành ở Vương quốc Anh có £10,000 trở lên trong tiết kiệm tiền mặt có thể nhận được lợi nhuận tốt hơn thông qua việc đầu tư. Vi cá nhân hoá động có thể giúp thu hẹp khoảng trống này bằng cách cung cấp cho các ngân hàng dữ liệu họ cần để phát triển tư vấn đầu tư độc đáo cho từng khách hàng.

Nó cũng phù hợp với việc sử dụng các tác nhân AI và công cụ để xin lời khuyên. Mục tiêu của nó là, nếu không đi trước thì cũng theo kịp xu hướng mới nổi này. Rốt cuộc, không ai được lợi khi “tư vấn đầu tư AI slop” được triển khai ở quy mô lớn.

Cơ hội để các ngân hàng chủ động hơn về chất lượng dịch vụ

Chỉ khi được sử dụng real-time data, như lịch sử giao dịch, các tín hiệu hành vi, sự kiện trong đời và các điều kiện kinh tế bên ngoài, thì vi cá nhân hoá động mới thực sự hiệu quả, để cá nhân hoá tương tác ở cấp độ từng cá nhân, thay vì chỉ đơn giản là nhắm đến các nhóm khách hàng rộng. Điều này cho phép các ngân hàng chuyển từ các mô hình dịch vụ phản ứng sang các chiến lược thu hút chủ động.

Ví dụ, một khách hàng có số dư tiền mặt liên tục cao có thể nhận được một thông báo được cá nhân hoá giải thích các lựa chọn đầu tư đa dạng, được hiệu chỉnh theo khả năng chịu rủi ro và hành vi tài chính của họ. Không giống như các chiến dịch truyền thống, những tương tác này là động và thay đổi khi hoàn cảnh của khách hàng thay đổi.

Khách hàng ngày càng kỳ vọng các ngân hàng sẽ dự đoán nhu cầu của họ thay vì chỉ đơn thuần trả lời các câu hỏi. Bằng cách tích hợp vi cá nhân hoá vào các kênh dịch vụ từ ứng dụng di động, đến chatbot, đến trung tâm cuộc gọi, các ngân hàng có thể cung cấp hướng dẫn tại mọi điểm chạm. Điều quan trọng là, FCA yêu cầu rằng các khuyến nghị như vậy phải chứng minh một cách rõ ràng việc cải thiện kết quả cho khách hàng để đảm bảo niềm tin và trách nhiệm giải trình.

Tăng mức chuyển đổi bán hàng nhờ vi cá nhân hoá

Xét từ góc độ bán hàng, vi cá nhân hoá cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bằng cách cung cấp các ưu đãi có liên quan cao vào đúng thời điểm. Bằng cách điều chỉnh sản phẩm và tương tác theo nhu cầu của từng khách hàng, nó giảm ma sát và mệt mỏi khi ra quyết định, giúp khách hàng dễ hành động hơn.

Điểm then chốt là vi cá nhân hoá chuyển mô hình ra khỏi việc bán hàng ngẫu nhiên, chỉ diễn ra một lần, sang tối ưu hoá toàn bộ vòng đời khách hàng. Việc liên tục sử dụng dữ liệu hành vi và giao dịch cho phép các ngân hàng tinh chỉnh sự tương tác theo thời gian, thúc đẩy tương tác bền vững và tăng giá trị vòng đời của khách hàng.

Nó cũng củng cố khả năng giữ chân khách hàng, một trong những đòn bẩy bán hàng mạnh mẽ nhất trong ngân hàng nhờ chi phí thu hút khách hàng cao của ngành. Bằng cách nhận diện sớm các tín hiệu rời bỏ, chẳng hạn như hoạt động tài khoản suy giảm hoặc dấu hiệu về việc sử dụng dịch vụ của đối thủ, các ngân hàng có thể can thiệp chủ động bằng các ưu đãi nhắm mục tiêu, hướng dẫn tài chính hoặc điều chỉnh giá. Điều này không chỉ duy trì doanh thu hiện có mà còn bảo vệ các cơ hội bán kèm và bán nâng cấp trong tương lai.

**Các rủi ro tiềm ẩn cần được nhận diện và quản lý **

Vi cá nhân hoá không phải không có rủi ro, vì việc sử dụng dữ liệu ngày càng tinh vi và các cơ chế ra quyết định tự động có thể khuếch đại tác động của các sai sót trên quy mô lớn. Dữ liệu có chất lượng tốt và kịp thời là trọng tâm hàng đầu. Nếu không có điều đó, sẽ chẳng có gì hoạt động được. Các khuyến nghị được hiệu chỉnh kém hoặc không phù hợp có thể nhanh chóng làm xói mòn niềm tin, đặc biệt ở những khách hàng lần đầu hoặc ít am hiểu về tài chính. Điều này cho thấy sự cần thiết của quản trị vững chắc đối với dữ liệu và việc ra quyết định cho vi cá nhân hoá và việc áp dụng nó, cũng như giám sát hiệu suất liên tục của các ngân hàng.

Hướng tới cá nhân hoá trong ngân hàng

Vi cá nhân hoá động sẽ trở thành một yếu tố khác biệt cốt lõi trong ngân hàng vì về cuối cùng, nếu được thực hiện tốt, nó sẽ khớp với mục tiêu thương mại của các ngân hàng và nhu cầu của khách hàng. Quan trọng hơn, nó biến ngân hàng từ một dịch vụ mang tính giao dịch thành một trải nghiệm tài chính được cá nhân hoá và hướng dẫn nhiều hơn.

Khuôn khổ “hỗ trợ có mục tiêu” của FCA là một chất xúc tác quan trọng, nhưng các ngân hàng vẫn sẽ cần đầu tư vào dữ liệu, các phân tích nâng cao, các động cơ ra quyết định real time và AI có tính dự đoán, có trách nhiệm để khai mở toàn bộ tiềm năng của vi cá nhân hoá, và đưa hoạt động bán hàng và dịch vụ của họ lên một tầm cao hơn.