English
日本語
한국어
简体中文
Trong cuộc đua giành khách hàng vô cùng khốc liệt, các tổ chức tài chính đang phân tích cực kỳ chi tiết các chiến dịch marketing của mình. Khi một chiến dịch không mang lại kết quả như kỳ vọng, các nhà tiếp thị thường đổ lỗi cho những nguyên nhân quen thuộc: nội dung sáng tạo kém thu hút, sai thời điểm, hoặc đối thủ cạnh tranh đưa ra mức lãi suất hấp dẫn hơn hay chương trình ưu đãi tiền mặt tốt hơn. Dù các yếu tố này thực sự có ảnh hưởng, nhưng chúng thường che lấp đi thủ phạm thực sự.
Lỗi cơ bản trong hầu hết các chiến dịch marketing ngân hàng kém hiệu quả nằm ở chính dữ liệu. Cụ thể, các chiến dịch thường được xây dựng trên thông tin lỗi thời, thiếu sót hoặc không chính xác. Không một nỗ lực tối ưu hóa sáng tạo hay chương trình khuyến mãi tiền mặt nào có thể cứu vãn một chiến dịch nhắm sai đối tượng mục tiêu. Thế nhưng, hầu hết các tổ chức tài chính vẫn tiếp tục phụ thuộc vào các đối tác dữ liệu bên ngoài – những bên chỉ có thể cung cấp một cái nhìn manh mún, bán phần về hành vi của người tiêu dùng.
Mặt tối tiềm ẩn của dữ liệu marketing từ một nguồn duy nhất
Đa số các ngân hàng dựa vào một nhà cung cấp duy nhất cho dữ liệu marketing từ bên thứ ba. Lý do rất dễ hiểu: chỉ một hợp đồng, một mối quan hệ đối tác và một luồng truyền dữ liệu đơn giản. Tuy nhiên, cuộc sống con người và hành vi tài chính không tồn tại trong một hệ thống khép kín đơn lẻ. Các cột mốc quan trọng trong cuộc đời, hành vi mua sắm và những thay đổi tài chính của doanh nghiệp nằm rải rác trên hàng trăm cơ sở dữ liệu khác nhau. Không một nhà cung cấp đơn lẻ nào có thể nắm bắt được tất cả.
Việc phụ thuộc vào một nguồn dữ liệu duy nhất dẫn đến sự kém hiệu quả nghiêm trọng trong chiến dịch:
- Cơ hội bị bỏ lỡ: Các ngân hàng bỏ sót những khách hàng triển vọng có giá trị cao mà đối thủ cạnh tranh của họ có thể dễ dàng tiếp cận.
- Tín hiệu ý định lỗi thời: Các nhà tiếp thị hành động dựa trên các tín hiệu mua sắm của người tiêu dùng đã hết hạn.
- Công nghệ bị lỗi: Các công cụ AI đắt tiền và mô hình dự đoán được đào tạo trên nền tảng dữ liệu thiếu sót và yếu kém về mặt cấu trúc.
Để vượt qua những thách thức này, các tổ chức tài chính hàng đầu đang chuyển hướng sang giải pháp siêu tổng hợp dữ liệu (super-aggregation). Quy trình này bao gồm việc thu thập, lọc trùng lặp và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để xây dựng một cái nhìn toàn diện về người tiêu dùng và doanh nghiệp nhỏ. Bằng cách sử dụng công nghệ phân giải thực thể dựa trên AI (AI-driven entity resolution) để giải quyết các điểm dữ liệu mâu thuẫn, siêu tổng hợp dữ liệu giúp dịch chuyển hoạt động marketing ngân hàng từ phỏng đoán sang nhắm mục tiêu cực kỳ sắc nét.
Bốn cách siêu tổng hợp dữ liệu vượt trội hơn dữ liệu truyền thống
Các tổ chức tài chính sử dụng dữ liệu siêu tổng hợp có được lợi thế cạnh tranh đáng kể nhờ tận dụng bốn sức mạnh cốt lõi:
1. Mở rộng phạm vi bao phủ
Mọi nhà cung cấp dữ liệu đều có những điểm mù. Khi ngân hàng của bạn phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất, những điểm mù đó sẽ giới hạn phạm vi tiếp cận marketing của bạn. Siêu tổng hợp dữ liệu hợp nhất nhiều cơ sở dữ liệu để xóa bỏ các lỗ hổng này, giúp tăng phạm vi tiếp cận marketing từ ba đến bốn lần đối với các nhóm nhân khẩu học mục tiêu cụ thể. Một bức tranh dữ liệu hoàn chỉnh đảm bảo không có cơ hội sinh lời nào bị bỏ lỡ.
2. Tốc độ triển khai nhanh hơn
Thời điểm là tất cả trong marketing hiện đại. Tiếp cận một người tiêu dùng vừa chuyển đến khu vực thị trường của bạn hoặc một doanh nghiệp vừa đăng ký thành lập công ty TNHH đòi hỏi phải có hành động theo thời gian thực. Các nghiên cứu chỉ ra rằng giá trị chuyển đổi của một tín hiệu kích hoạt giảm hơn 30% chỉ một tuần sau khi sự kiện diễn ra. Các nhà cung cấp nguồn đơn lẻ thường mất hàng tuần để xử lý các tín hiệu kích hoạt này. Siêu tổng hợp dữ liệu nắm bắt những thay đổi này ngay lập tức, cho phép các ngân hàng hành động ngay khi mức độ quan tâm của khách hàng đạt đỉnh.
3. Độ chính xác cao hơn
Các quyết định marketing chỉ thực sự hiệu quả khi dữ liệu nền tảng chuẩn xác. Siêu tổng hợp dữ liệu xác thực dữ liệu bằng cách đối chiếu chéo thông tin trên nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau. Ví dụ: thay vì dựa vào một con số doanh thu ước tính duy nhất cho một doanh nghiệp nhỏ triển vọng, siêu tổng hợp dữ liệu kết hợp dữ liệu bán hàng, sản lượng xử lý thanh toán của đơn vị chấp nhận thẻ và hồ sơ tín dụng công khai để xây dựng một hồ sơ tài chính có độ chính xác cao.
4. Các thuộc tính chuyên sâu và thông tin chuyên biệt độc quyền
Để kết nối với người tiêu dùng, các ngân hàng phải hiểu rõ về nhân khẩu học, sở thích lối sống, thói quen chi tiêu và phương thức giao tiếp ưa thích của họ. Siêu tổng hợp dữ liệu tập hợp các điểm dữ liệu đa dạng này vào một cơ sở dữ liệu thống nhất duy nhất. Điều này giúp loại bỏ gánh nặng vận hành khi phải quản lý mối quan hệ với nhiều nhà cung cấp, đồng thời cung cấp cho các nhà tiếp thị chất liệu cần thiết để cá nhân hóa thông điệp ở mức độ tối đa (hyper-personalized messaging).
Minh chứng thực tế: Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và ROI mạnh mẽ hơn
Lợi thế của dữ liệu siêu tổng hợp đã được chứng minh qua hiệu quả thực tế. Trong một đánh giá đối chiếu trực tiếp gần đây tại một tổ chức tài chính thuộc top 10 tại Mỹ:
- Các chiến dịch marketing hướng đến doanh nghiệp nhỏ sử dụng dữ liệu siêu tổng hợp đạt được tỷ lệ chuyển đổi cao gấp hai đến bốn lần so với các chiến dịch sử dụng dữ liệu từ một nguồn duy nhất.
- Số dư tiền gửi trung bình cao hơn rõ rệt đối với các tài khoản được mở thông qua các chiến dịch dựa trên dữ liệu siêu tổng hợp.
- Sự gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị tài khoản dễ dàng bù đắp chi phí của nguồn dữ liệu nâng cao này, giúp thời gian hoàn vốn nhanh hơn nhiều và ROI tổng thể cao hơn.
Trong một thử nghiệm khác tập trung vào các tín hiệu kích hoạt mở tài khoản thanh toán của người tiêu dùng, các tín hiệu ý định từ một nhà cung cấp nguồn đơn lẻ đã chậm hơn so với dữ liệu đa nguồn từ ba đến năm tuần. Sự chậm trễ này dẫn đến việc lãng phí ngân sách quảng cáo và bỏ lỡ các cơ hội thu hút khách hàng mới.
Dữ liệu là nền tảng của Marketing ngân hàng hiện đại
Các công cụ cá nhân hóa đắt đỏ, công cụ AI và mô hình dự đoán mà các ngân hàng đầu tư chỉ thực sự mạnh mẽ khi nguồn dữ liệu đầu vào của chúng chất lượng. Siêu tổng hợp dữ liệu không còn là một giải pháp xa xỉ; đó là một yêu cầu quan trọng đối với bất kỳ tổ chức tài chính nào muốn xây dựng một chiến lược marketing bền vững và hiệu quả cao.
Kristopher Lazzaretti là chủ tịch mảng giải pháp dữ liệu tại Deluxe, nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu, phân tích và marketing hàng đầu được hơn một nửa trong số 30 tổ chức tài chính hàng đầu tại Hoa Kỳ tin dùng.
Nguồn: thefinancialbrand.com