Zderzenie teorii z praktyką

Zbudowanie analitycznego systemu CRM niesie wiele wyzwań i stawia wiele pytań dotyczących zasadności inwestycji. W bankach, które nie wdrożyły jeszcze systemu scentralizowanego, dane do analizy klien- tów muszą być pobierane z wielu niezależnych systemów, należących do zupełnie organizacyjnie obcych sobie departamentów czy oddzia- łów. Systemów o zróżnicowanym rodowodzie, pracujących na róż-nych platformach sprzętowo-systemowych i programowych, o różnorodnej strukturze baz danych.

W przypadku systemów scentralizowanych - zbudowanych najczęściej wokół produktów bankowych, a nie wokół klienta - dane muszą zostać przeorganizowane i przedstawione systemowi analitycznemu w nowej postaci. Większość instytucji finansowych jest zatem przygotowana do analizowania rentowności poszczególnych produktów czy jednostek organizacyjnych. Inaczej jednak przedstawia się możliwość analizy poszczególnych klientów czy nawet ich segmentów.

W przypadku masowego klienta detalicznego banki mają de facto ograniczone możliwości manipulowania polityką cenową, trudno więc mówić o zastosowaniu w praktyce wyników zaawansowanej analizy. Ceny usług dla klientów nierentownych powinny zostać - w większości przypadków - podwyższone, ale to może zakończyć się ich rezyg- nacją z usług banku. W pewnych przypadkach może się to okazać korzystne, ale wyeliminowanie nierentownych klientów nie musi oznaczać, że bank zacznie osiągać większe zyski. Wręcz przeciwnie, rozłożenie stałych kosztów utrzymania oddziałów, pracowników i infrastruktury technicznej na mniejszą liczbę klientów może oznaczać pogłębienie strat.

Rentowność banku można również podwyższyć, podnosząc ceny usług dla klientów o niskiej elastyczności cenowej, a więc szczególnie lojalnych w stosunku do banku i najprawdopodobniej już dochodowych. Polityka ta jest dla banku bardzo dochodowa, dopóki klienci nie zorientują się, że za swoją lojalność są w pewnym sensie karani. Próba różnicowania przez Amazon.com cen tych samych książek na podstawie analizy zachowań klientów zakończyła się skandalem. Różnicowanie cen identycznych produktów bankowych w odniesieniu do klientów bardziej i mniej rentownych może zrujnować reputację banku.

Jedną z przeszkód wdrożenia analitycznego CRM jest również brak tradycji zastosowania narzędzi analitycznych na potrzeby bieżącej analizy rentowności klientów od strony produktów oszczędnościowo-rozliczeniowych. Systemy skoringowe stosowane w analizie wniosków kredytowych są znane od dawna i już kilka lat temu zostały częściowo zautomatyzowane. Konsekwencje przyznania kredytu niewłaściwemu klientowi są bowiem dla banku finansowo o wiele bardziej dotkliwe niż niewłaściwa polityka cenowa po stronie obsługi depozytów. Ponadto informacje umożliwiające analizę wiarygodności kredytowej, np. średni dochód miesięczny klienta po uwzględnieniu jego stałych obciążeń, są łatwe do uchwycenia i zmierzenia. W przeciwieństwie do trudnych do określenia "wzorców zachowań wskazujących na prawdopodobieństwo rezygnacji z usług banku".

Gdzie jest zysk?

"Koszt pozyskania informacji, dokonania analizy musi być niższy niż korzyści wynikające z jej posiadania. Technologie pozyskiwania i analizy danych są coraz tańsze, większość informacji jest dostępna w formie elektronicznej, jej analiza jest więc coraz łatwiejsza. Z czasem tego rodzaju analizy będą więc przeprowadzane. Zanim to jednak nastąpi, trzeba pokonać kolejne etapy budowy systemu scentralizowanego, hurtowni danych i skonstruowania odpowiednich algorytmów analitycznych" - twierdzi Mariusz Zarzycki.