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Customer Relationship Management

BPM, ecco come la causale del bonifico aiuta a conoscere i clienti

Grazie a strumenti di analisi del testo applicati al CRM, la banca ha realizzato una soluzione che studia la semantica delle operazioni finanziarie e permette di profilare i clienti, in modo da poter costruire in tempo reale offerte personalizzate e iniziative di marketing molto più mirate, come spiega Michele Pozzi, CRM Data Scientist di BPM

04 Mag 2016

Domenico Aliperto

Aggredendo i dati si possono costruire nuove strategie commerciali basate sulla personalizzazione dell’offerta. A dirlo non è il responsabile marketing di una startup innovativa, bensì il data scientist di una banca, che grazie agli analytics sta riprogettando la relazione con i propri clienti. A partire proprio dall’enorme patrimonio di informazioni generate da transazioni e operazioni finanziarie ordinarie. Proprio in questi giorni, infatti, BPM sta per rilasciare in produzione uno strumento che permetterà alla divisione Marketing di indirizzare prodotti e servizi a valore aggiunto sulla base della profilazione dei clienti ottenuta dall’analisi avanzata dei bonifici.

“Il progetto è partito a luglio 2015”, spiega Michele Pozzi, CRM Data Scientist di BPM, “ed è stato sviluppato grazie alla soluzione Text analytics di SAS. Se ormai i nostri sistemi sono in grado di assorbire enormi volumi di tabelle e restituirci precisi score su tassi di abbandono e crescita di prodotti bancari, la creazione nell’ultimo anno di sottocantieri del CRM dedicati a dati non strutturati e alla loro integrazione con tutti gli input che arrivano dai punti di contatto dei clienti con l’istituto (filiali, social media, Web, chat, call center) ci ha permesso di mappare meglio la situazione e partire con la nuova sperimentazione. Il bonifico”, continua Pozzi, “non ci dice solo quanto spende e quanto incassa il cliente: se affrontato con l’approccio dell’analisi semantica ci può comunicare molto di più. Attraverso la causale possiamo per esempio sapere se il cliente sta sostenendo spese per la ristrutturazione di casa o se è in affitto, identificare l’inquadramento professionale, conoscere infine il tipo di consumi che effettua, che non sempre sono in linea con il conto corrente”.

Un milione di bonifici sotto la lente con gli Analytics

Con l’obiettivo di evidenziare tutte queste informazioni implicite, il team di Pozzi ha così selezionato in maniera casuale un milione di bonifici effettuati da giugno 2014 a giugno 2015 e ha sviluppato un modello di analisi testuale che è stato poi applicato su un’osservazione puntuale, i tre milioni di bonifici registrati a maggio 2015. “L’output è un’informazione arricchita che descrive i consumatori su tre livelli”, dice Pozzi, “e che ci permette, incrociandola con altri dati transazionali, di attivare specifiche call to action, iniziative di marketing molto più mirate e rispondenti alle esigenze della clientela grazie a un meccanismo che funziona in near real time. Se per esempio c’è un bonifico in entrata che evidenzia nella causale il concetto di regalo di matrimonio, il giorno seguente le nostre basi dati notificano al gestore la notizia che il cliente è prossimo alle nozze, suggerendo strategie di consulenza ad hoc: dai piani di investimento per famiglie alle più semplici attività di acquisition, da rivolgere al partner del cliente nel momento in cui non abbia già aperto un conto in BPM. Il passo successivo è rendere questi output ulteriori basi di partenza per l’ideazione di nuovi strumenti di CRM, evidenziando score di propensione all’acquisto e rischio churn, o anche di affidabilità del cliente, da premiare per esempio con condizioni più favorevoli per il credito”.

Il delicato tema della Privacy

Naturalmente tutto questo implica un profondo ripensamento dell’informativa sul trattamento dei dati personali da parte della banca. “Anche alla luce del nuovo regolamento europeo in materia di privacy, dobbiamo ancora affrontare in maniera sistematica una questione che comunque è già sotto osservazione”, ammette Pozzi. “Premesso che lo strumento è progettato per non toccare mai i dati veramente sensibili, come per esempio l’orientamento politico, religioso o sessuale, sarà necessario rivedere i fogli informativi per raccogliere un consenso del cliente più specifico su questa attività, che sono dichiaratamente di profilazione. In aggiunta, prevediamo programmi di formazione specifica per i gestori: saranno loro a ricevere gli alert da parte del sistema, e spetterà a loro utilizzare queste informazioni per elaborare le offerte personalizzate”.

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