Các ngân hàng có thể chuyển từ cá nhân hóa cơ bản sang trải nghiệm khách hàng dự đoán như thế nào

Tác giả: Suman Bhattacharyya

Các tổ chức tài chính đã dành nhiều năm tìm kiếm những phương thức xây dựng mối quan hệ bền chặt và lâu dài hơn với khách hàng. Cá nhân hóa đã trở thành một phần trọng tâm trong chiến lược này, một phần được lấy cảm hứng từ những trải nghiệm được thiết kế riêng mà các nhà bán lẻ trực tuyến mang lại.

Khách hàng dường như sẵn sàng tương tác với các dịch vụ ngân hàng được cá nhân hóa. Theo nghiên cứu ngân hàng toàn cầu năm 2025 của Accenture, 72% người tiêu dùng cho biết cá nhân hóa ảnh hưởng đến lựa chọn ngân hàng của họ. Tuy nhiên, chỉ 3% cho biết họ đã sử dụng các công cụ cá nhân hóa do tổ chức tài chính chính của mình cung cấp.

Khoảng cách này cho thấy một cơ hội lớn dành cho các ngân hàng và liên minh tín dụng. Cá nhân hóa cần vượt xa việc chèn tên khách hàng vào email hoặc giới thiệu một sản phẩm được nhắm mục tiêu. Các tổ chức tài chính tiên tiến nhất đang sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu tiếp theo của khách hàng và hướng dẫn họ thực hiện những hành động hữu ích.

Thông tin đáng chú ý: Amy Krasikov, Phó Chủ tịch phụ trách trải nghiệm số tại Raiz Federal Credit Union, cho biết cá nhân hóa đã chuyển từ việc phân khúc khách hàng trên diện rộng sang thấu hiểu sâu hơn về mục tiêu, hoàn cảnh và nhu cầu có khả năng phát sinh của từng cá nhân.

Ngày nay, cá nhân hóa đang trở thành một chiến lược trên toàn doanh nghiệp, tác động đến toàn bộ hành trình khách hàng. Chiến lược này đòi hỏi các tổ chức tài chính phải kết nối thông tin từ nhiều hệ thống, thấu hiểu hành vi khách hàng và điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ cũng như hoạt động tương tác cho phù hợp. Đồng thời, các ngân hàng phải cân bằng cẩn trọng giữa tính phù hợp và quyền riêng tư, tránh tạo ra trải nghiệm mang tính xâm phạm.

Cá nhân hóa phải vượt ra ngoài hoạt động tiếp thị

Cá nhân hóa thường gắn liền với việc cung cấp đúng sản phẩm cho đúng khách hàng. Tuy nhiên, Neil Stanley, Giám đốc điều hành kiêm nhà sáng lập công ty tư vấn chiến lược tiền gửi The CorePoint, cho rằng bản thân sản phẩm cũng cần được tùy chỉnh.

Tiếp cận khách hàng bằng một thông điệp đúng thời điểm là chưa đủ nếu sản phẩm nền tảng vẫn giống hệt sản phẩm dành cho mọi khách hàng khác. Trong trường hợp đó, tổ chức có thể chỉ đang thực hiện tiếp thị mục tiêu thay vì cá nhân hóa thực sự.

Chứng chỉ tiền gửi là một ví dụ. Thay vì chỉ cung cấp các kỳ hạn chuẩn hóa, tổ chức tài chính có thể hỏi thời điểm khách hàng dự kiến cần sử dụng khoản tiền và tạo một chứng chỉ đáo hạn vào khoảng thời gian đó.

Cách tiếp cận này có thể mang lại lợi ích cho cả hai bên. Khách hàng nhận được một sản phẩm được thiết kế theo kế hoạch tài chính cá nhân, trong khi tổ chức có thêm phương thức duy trì nguồn tiền gửi mà không nhất thiết phải trả lãi suất cao hơn.

Cá nhân hóa cũng liên quan đến cách khách hàng tương tác với ngân hàng hoặc liên minh tín dụng. Stephen Bohanon, nhà sáng lập kiêm Giám đốc chiến lược tại Alkami, nhà cung cấp công nghệ ngân hàng số, cho biết các tổ chức có thể tùy chỉnh trải nghiệm số dựa trên hoạt động tài khoản, tình hình tài chính và hành vi gần đây của khách hàng.

Sử dụng dữ liệu khách hàng để tạo ra trải nghiệm phù hợp hơn

Ngân hàng được cá nhân hóa có thể tác động đến những gì khách hàng nhìn thấy khi đăng nhập, cách họ điều hướng trên nền tảng số và những tính năng được ưu tiên. Chẳng hạn, khách hàng doanh nghiệp có thể thấy thông tin dòng tiền, dữ liệu tiền lương và các nghĩa vụ thanh toán sắp tới được hiển thị nổi bật trên màn hình chính.

Những khách hàng khác có thể hưởng lợi từ một trải nghiệm số khác. Người đang tập trung giảm nợ có thể được cung cấp góc nhìn rõ ràng hơn về số dư khoản vay, các khoản thanh toán sắp tới và tiến độ trả nợ, trong khi khách hàng đang tích lũy tiết kiệm có thể thấy các tùy chọn chuyển tiền tự động và tiến độ hướng tới mục tiêu tài chính.

Cá nhân hóa cũng có thể cải thiện mức độ phù hợp của các đề xuất sản phẩm. Commonwealth Credit Union tại Frankfort, bang Kentucky, sử dụng công nghệ của Movemint để kết nối thành viên với những dịch vụ có thể phù hợp với các mối quan hệ hiện có của họ.

Một thành viên có khoản vay thế chấp đầu tiên nhưng chưa có khoản vay theo giá trị vốn chủ sở hữu nhà có thể nhận được thông tin về hình thức vay này. Một thành viên đang có khoản vay mua ô tô đã cũ có thể được giới thiệu cơ hội tái cấp vốn. Theo Jaynel Christensen, Phó Chủ tịch điều hành tại Commonwealth Credit Union, liên minh tín dụng sử dụng thông tin tài khoản, dữ liệu quan hệ khách hàng và thông tin tín dụng để xác định những đề xuất phù hợp.

Quy trình này có thể tiếp tục sau đề xuất ban đầu. Nếu thành viên chấp nhận một đề nghị, nền tảng có thể cung cấp các tài liệu và bước tiếp theo cần thiết để hoàn tất giao dịch.

Thời điểm là yếu tố then chốt. Một đề xuất phù hợp nhưng được đưa ra quá muộn có thể không còn nhiều giá trị. Christensen lưu ý rằng nếu một tổ chức tài chính không đưa ra đề xuất phù hợp khi khách hàng phát sinh nhu cầu, một nhà cung cấp khác có thể tiếp cận trước.

Thu hẹp khoảng cách trong việc kích hoạt dữ liệu

Các ngân hàng và liên minh tín dụng nắm giữ khối lượng thông tin lớn về tài khoản khách hàng, giao dịch, mô hình thu nhập và hoạt động tài chính. Tuy nhiên, dữ liệu này thường bị phân tán giữa các hệ thống lõi, nền tảng cho vay, công cụ tiếp thị và ứng dụng của bên thứ ba.

Sự phân mảnh đó khiến các tổ chức khó tạo ra những đề xuất kịp thời và hữu ích. Gabrielle Champine, người phụ trách tăng trưởng và thành công khách hàng tại Movemint, mô tả thách thức này là “khoảng cách kích hoạt”: các tổ chức tài chính có dữ liệu giá trị nhưng gặp khó khăn trong việc chuyển hóa dữ liệu thành trải nghiệm thực tế cho khách hàng.

David Benavides, Trưởng bộ phận thiết kế trải nghiệm người dùng số và trải nghiệm thành viên tại Alliant Credit Union, khuyến nghị các tổ chức không nên cố gắng giải quyết mọi vấn đề dữ liệu cùng lúc.

Thay vào đó, ngân hàng hoặc liên minh tín dụng có thể bắt đầu từ một vấn đề cụ thể của khách hàng. Sau đó, đội ngũ lãnh đạo có thể xác định dữ liệu cần thiết để giải quyết vấn đề, lập bản đồ hành trình khách hàng và xác định hệ thống nội bộ hoặc nhà cung cấp nào đang lưu trữ thông tin cần thiết.

Cách tiếp cận được khuyến nghị:

• Lựa chọn một vấn đề rõ ràng gây khó khăn cho khách hàng.
• Xác định kết quả mong muốn đối với khách hàng.
• Xác định dữ liệu cần thiết để hỗ trợ kết quả đó.
• Lập bản đồ vị trí hiện tại của thông tin.
• Chỉ kết nối những hệ thống cần thiết cho trường hợp sử dụng ban đầu.
• Đo lường xem trải nghiệm có cải thiện mức độ tương tác của khách hàng hoặc kết quả tài chính hay không.

Phương pháp tập trung này có thể giúp các tổ chức tài chính chứng minh giá trị nhanh hơn, đồng thời xây dựng nền tảng cho việc tích hợp dữ liệu trên phạm vi rộng hơn.

Chuyển từ đề xuất sản phẩm sang hành động tốt nhất tiếp theo

Giai đoạn tiếp theo của cá nhân hóa là đề xuất hành động thay vì chỉ hiển thị sản phẩm. Một khách hàng đang tìm hiểu thông tin về khoản vay mua nhà có thể chưa sẵn sàng nộp đơn vay. Dựa trên hồ sơ tài chính của khách hàng, đề xuất hữu ích hơn có thể là tăng cường tiết kiệm, giảm nợ hoặc cải thiện khả năng đáp ứng điều kiện tín dụng.

Benavides cho biết ngân hàng không nên dừng lại ở việc hiển thị nội dung về khoản vay mua nhà khi biết rằng khách hàng có thể cần tiết kiệm thêm cho khoản trả trước. Một trải nghiệm tốt hơn sẽ giải thích cách khách hàng chuẩn bị tài chính cho việc sở hữu nhà và cung cấp các bước thiết thực để đạt được mục tiêu đó.

Sự chuyển dịch này biến cá nhân hóa thành hoạt động hướng dẫn tài chính. Thay vì chỉ đặt câu hỏi “Khách hàng này có thể mua sản phẩm nào?”, tổ chức có thể hỏi “Khách hàng này nên làm gì tiếp theo để cải thiện tình hình tài chính?”

Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ quy trình này bằng cách xác định các mô hình trong hoạt động tài khoản và dự đoán nhu cầu có khả năng phát sinh. Công cụ Money Scout của Huntington Bank, hoạt động trong nền tảng ngân hàng số của ngân hàng, xem xét dòng tiền và hành vi chi tiêu trong quá khứ để dự báo hoạt động trong tương lai cũng như đề xuất các hành động khả thi.

Ví dụ, công cụ có thể phát hiện lượng tiền dư trong tài khoản thanh toán và đề xuất chuyển một phần sang tài khoản tiết kiệm. Vijay Konduru, người phụ trách đổi mới kinh doanh và các sản phẩm trí tuệ nhân tạo tại Huntington, cho biết hệ thống hiện kết hợp các mô hình dựa trên quy tắc với trí tuệ nhân tạo truyền thống.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh chưa được tích hợp vào công cụ, nhưng về sau có thể giúp khách hàng hiểu các lựa chọn của mình thông qua những tương tác tự nhiên và mang tính hội thoại hơn. Khi ngân hàng số phát triển, hoạt động hướng dẫn tài chính có thể sẽ ít phụ thuộc hơn vào các sản phẩm cố định và menu tĩnh.

Thay vào đó, khách hàng có thể tương tác với nền tảng ngân hàng thông qua những cuộc hội thoại thích ứng với mục tiêu, câu hỏi và hoàn cảnh tài chính luôn thay đổi của họ.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu khách hàng một cách có trách nhiệm

Việc tiếp cận nhiều thông tin hơn về khách hàng không đồng nghĩa với việc mọi nguồn dữ liệu sẵn có đều có thể được sử dụng. Thông tin được công khai, đặc biệt là hoạt động trên mạng xã hội, có thể khiến khách hàng không thoải mái khi các tổ chức tài chính sử dụng thông tin đó để cá nhân hóa đề xuất.

Krasikov cho biết Raiz Federal Credit Union đã lựa chọn không đưa thông tin mạng xã hội được đăng công khai vào các hoạt động cá nhân hóa, vì điều này có thể tạo cảm giác bị xâm phạm.

Niềm tin vẫn là yếu tố thiết yếu. Khách hàng muốn có những trải nghiệm phù hợp, nhưng họ cũng kỳ vọng các tổ chức tài chính tôn trọng ranh giới, giải thích cách thông tin được sử dụng và trao cho họ quyền kiểm soát thực chất đối với việc chia sẻ dữ liệu cũng như nhận thông tin liên lạc.

Các vấn đề về quyền riêng tư sẽ càng trở nên quan trọng khi trí tuệ nhân tạo được tích hợp sâu hơn vào hoạt động ngân hàng. Các tổ chức nên xây dựng chính sách quản trị rõ ràng, bao quát chất lượng dữ liệu, sự đồng thuận, bảo mật, giám sát mô hình và đối xử công bằng với khách hàng.

Tương lai của cá nhân hóa trong ngân hàng

Cá nhân hóa đang chuyển từ quảng cáo nhắm mục tiêu thành một mô hình vận hành rộng hơn, có khả năng định hình sản phẩm, phương thức cung cấp dịch vụ, thiết kế số và hoạt động tư vấn tài chính.

Những ngân hàng và liên minh tín dụng hiệu quả nhất sẽ không chỉ xác định những khách hàng có thể quan tâm đến một sản phẩm cụ thể. Họ sẽ sử dụng dữ liệu và công nghệ thông minh để thấu hiểu tình hình của khách hàng, xác định bước tiếp theo hữu ích và cung cấp hướng dẫn đó đúng thời điểm.

Đồng thời, khách hàng ngày càng hiểu biết hơn. Hiện nay, nhiều người sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo, trang web so sánh và hoạt động nghiên cứu trực tuyến để đánh giá sản phẩm tài chính trước khi liên hệ với ngân hàng.

Neil Stanley cho biết các tổ chức tài chính cần có đủ sự linh hoạt và hiểu biết từ đội ngũ tuyến đầu để phản hồi những khách hàng am hiểu, thay vì chỉ nhắm mục tiêu đến họ với độ chính xác cao hơn.

Chiến lược hiệu quả sẽ kết hợp dữ liệu chính xác, công nghệ được triển khai có cân nhắc, phán đoán của con người và các hoạt động bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ. Khi cá nhân hóa giúp khách hàng đưa ra quyết định tài chính tốt hơn mà không trở nên xâm phạm, nó có thể trở thành nền tảng vững chắc cho niềm tin và lòng trung thành lâu dài.

Nguồn: thefinancialbrand.com