Seria umiarkowanie udanych implementacji systemów CRM każe światu usług finansowych ponownie przemyśleć strategię ich wdrożenia.

Dlaczego banki i inne instytucje finansowe reorientują się na klienta, skoro przez tyle lat działały sprawnie, będąc zorientowane na produkt i cel sprzedażowy? Odpowiedź na to pytanie jest łatwa: bo rynek robi się coraz ciaśniejszy, coraz trudniejszy i konieczne jest coraz precyzyjniejsze kierowanie swojej oferty. Zaś rynek finansowy charakteryzuje się dużą (i pogłębiającą się) stratyfikacją grup klienckich. Bez świadomego adresowania dopasowanej oferty do wybranych segmentów, bez zejścia o poziomi niżej - do pojedynczych klientów - walka o marżę finansową przypomina błądzenie w ciemnościach bez latarki.

Światłem może być system informatyczny, system CRM. Zanim jednak przystąpimy do opisania jego oczekiwanej funkcjonalności, podajmy pierwsze, kluczowe założenie, z którym każda instytucja finansowa powinna przystępować do wdrożenia systemu CRM. Każdy system wart jest tyle, o ile lepsze, sprawniejsze i trafniejsze są działania podejmowane z jego udziałem od decyzji podejmowanych bez jego udziału. Innymi słowy, koszt wdrożenia i utrzymania systemu CRM nie może być wyższy niż poprawa efektywności w zarządzaniu sprzedażą i ryzykiem oraz obsługą klienta.

Między klientem a organizacją - CRM operacyjny

Tradycyjne zastosowanie systemów CRM to tzw. CRM operacyjny, czyli ewidencja wszystkich faktów na temat klienta i jego relacji z firmą. Oczywiście podstawowa informacja pochodzi ze sprzedaży: instytucja finansowa chce wiedzieć, jakie klient posiada konta, lokaty, kredyty, ubezpieczenia, konta emerytalne, fundusze inwestycyjne z udziałami; jak spłaca posiadane zobowiązania i jak wykorzystuje swój limit na karcie kredytowej. CRM operacyjny w banku wymaga przede wszystkim stworzenia kilku, a czasem wręcz kilkudziesięciu interfejsów do systemów transakcyjnych. W niektórych dojrzałych instytucjach finansowych CRM operacyjny obejmuje obszary pozornie peryferyjne, ale w istocie dające przewagę konkurencyjną: np. zapytania, z jakimi klient się zwraca, reklamacje, jakie składa, a także informacje o ścieżkach poszukiwań w serwisie internetowym. Doświadczeni bankowcy wiedzą, że najwięcej informacji o zwerbalizowanych i niezwerbalizowanych oczekiwaniach klientów płynie właśnie z takich form kontaktu.

Stworzenie CRM operacyjnego jeszcze niedawno definiowane było jako cel wdrożenia systemu. Powoli zdajemy sobie sprawę, że jest jedynie środkiem. Celem jest podejmowanie właściwych decyzji, a pomóc w tym może CRM analityczny.

Zanim jednak przejdziemy do systemu CRM jako narzędzia wspomagania decyzji odnośnie do klienta zastanówmy się nad bardzo ważnym aspektem: jakością danych. Nie sposób scentralizować wiedzy o kliencie w jednym miejscu, nie mając pewności, że w każdym z systemów transakcyjnych klient reprezentowany jest w ten sam sposób. Nie raz, nie dwa pracownik banku musi stanąć przed decyzją: czy firma "Prima" z ul. Włoskiej oraz "Prima Meble" z ul. Wołoskiej to ten sam czy inny podmiot prawa? Odpowiedź na to pytanie może być wiele warta; fatalna historia kredytowa pierwszej nie powinna rzutować na możliwość pożyczenia pieniędzy na inwestycję tej drugiej.

Ten sam problem występuje przy centralizacji informacji tego samego typu, ale pochodzących z innych systemów. Klasycznym przykładem są karty kredytowe - informacje o transakcjach przesyłane są do banku z globalnych organizacji płatniczych i zawierają ograniczony zestaw danych. O transakcjach, które ten sam klient wykonuje np. za pomocą automatycznego serwisu telefonicznego (IVR) czy serwisu internetowego, wie znacznie więcej. Jak reprezentować tę informację na dwóch rekordach systemu CRM, według tego samego formatu?

Wbrew pozorom problem jakości danych może być na tyle poważny, że postawi pod znakiem zapytania całe wdrożenie tego typu rozwiązań. System CRM napełniony danymi, które nie są spójne i prawidłowe, jest równie użyteczny co lokomotywa parowa bez węgla.

Właściwy towar właściwemu klientowi

Który klient trzyma zbyt duże środki na koncie bieżącym i należy zaproponować mu fundusz inwestycyjny? Komu zaoferujemy kredyt konsolidacyjny, a komu kartę kredytową? Kto kupił samochód i szuka ubezpieczenia? Kto płaci dużo rachunków i zyskałby zamieniając konto bieżące na takie "z wyższej półki"? Który produkt trzeba zaoferować klientowi, który regularnie dobija do limitu na karcie?

Na przynajmniej część pytań może odpowiedzieć analityczny CRM - jeśli tylko jest mądrze zbudowany i zasilony rozsądną ilością odpowiednio wiarygodnych danych. Ludzie zachowują się według pewnych wzorców, a wzorce te można ująć w statystyczne modele predykcyjne. I to właśnie z tymi modelami instytucje finansowe wiążą największe nadzieje.

Nieomal każda instytucja finansowa wykorzystuje takie modele do tzw. cross-sell i up-sell, czyli sprzedawania większej liczby zróżnicowanych (cross-sell) oraz dodatkowych, droższych (up-sell) produktów klientowi. Oczywiście warunkiem pozytywnej odpowiedzi klienta jest wypracowanie właściwej oferty i przedstawienie jej właściwej grupie (segmentowi) klientów we właściwym momencie. Tym właśnie zajmuje się analityczny CRM.

Kolejny powód, dla którego warto wdrożyć analityczny CRM, to selekcjonowanie grupy klientów, którzy mogą odejść (np. refinansować kredyt, zmienić fundusz albo przenieść konto) i skierować do nich specjalną kampanię marketingową, tzw. inicjatywę retencyjną.

Segmentacja klienta może wskazać nam klientów niszowych. Jeszcze parę lat temu instytucje finansowe nie interesowały się nimi, dziś - w świecie zacieśniających się marż i bezwzględnej walki o udział w rynku - kreuje specjalne produkty na ich potrzeby, takie jak karty affinity (np. Pekao SA i Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy) albo kredyty pomostowe na przeprowadzenie inwestycji współfinansowanych ze środków Unii Europejskiej. A w przypadku gdy klienci zaczynają odchodzić do konkurencji, użyć metody data mining, aby zgłębić powody tej decyzji i przeciwdziałać jej korektą oferty produktowej lub kampanią reaktywującą.

Zapewne za parę lat w instytucjach finansowych zaczną funkcjonować programy lojalnościowe na wzór tych, które wprowadziły dziś hipermarkety lub sieci stacji benzynowych. Oczywiście zakładanie lokaty czy branie kredytu nie jest czynnością tak częstą jak zakupy w sklepie lub napełnianie baku, ale już np. płacenie kartą kredytową czy używanie konta bieżącego do opłacania rachunków - owszem. Pieśnią przyszłości na razie pozostaje łączenie ich z usługą znaną jako cashback, gdzie posiadacze kart kredytowych otrzymują żywą gotówką część (nawet kilka, ale najczęściej jeden procent) swoich wydatków dokonywanych kartą na konkretne cele. Na razie popularna jest ona tylko w USA, ale bez wątpienia to jeden z mechanizmów budowania lojalności klienta wobec danej instytucji finansowej.

Każdemu według możliwości - ryzyko

Jednak to nie poziom sprzedaży, a poziom zysku jest celem działalności instytucji finansowej. Każda sprzedaż musi uwzględniać poziom ryzyka związanego z danym produktem, a w przypadku usług bankowości ryzyko to jest bardzo wymierne: klient może nie spłacić debetu na koncie, dokonać nadużycia kartą kredytową, posłużyć się sfałszowanym dokumentem lub w inny sposób narazić instytucję finansową na straty.

Analityczne systemy należące do szeroko rozumianej rodziny CRM służą w aż trzech obszarach działalności finansowej. Pierwszy to tzw. scoring, czyli ocena indywidualnego ryzyka związanego z klientem i zobowiązaniem, które zaciąga. W dojrzałych instytucjach wykonywany jest on na podstawie zarówno danych statycznych (np. danych demograficznych oraz na temat dochodów), jak i historycznych zachowań klienta (tzw. behawioralnych).

Drugi obszar to przeciwdziałanie wyłudzeniom. To aktualnie najbardziej dynamicznie rozwijająca się dziedzina w systemach analitycznych w instytucjach finansowych. Znaczenie ma zarówno wzrastająca liczba wyłudzeń (banki w ostatnich latach w walce o klienta bardzo uprościły procedury weryfikacyjne, pojawiła się nowa klasa wyłudzeń, tzw. kradzieże tożsamości), jak i liczne regulacje rynku (dotyczące m.in. przeciwdziałania praniu brudnych pieniędzy oraz finansowania terroryzmu). Zasadniczo chodzi o to, by klienta, który zamierza dokonać wyłudzenia, w porę rozpoznać i wstrzymać przekazanie środków na kredyt lub zapłatę kartą. W przypadku kredytów hipotecznych oraz komercyjnych wartość wyłudzeń może dochodzić do setek tysięcy i milionów złotych - przy której to kwocie (przemnożonej przez liczbę potencjalnych oszustów) cena systemu klasy CRM, który ma takie sytuacje odpowiednio wcześnie wykrywać, wydaje się bardzo skromna.

Wreszcie trzeci obszar zainteresowania analitycznych systemów CRM w zarządzaniu ryzykiem to przewidywanie ewentualnej niewypłacalności klienta. Tak jak w każdym przypadku dane statystyczne, w których oznaczono niewypłacalnych klientów, mogą posłużyć do zbudowania modelu predykcyjnego, który wskaże wzorcową charakterystykę takiego klienta. Pozwoli to w porę zapobiec stratom przedsiębiorstwa.

Można ten punkt podsumować następująco: zaawansowane rozwiązania CRM nowej generacji mogą posłużyć firmie do zoptymalizowania ceny, a tym samym marży finansowej (w podziale na grupy lub wręcz indywidualnych klientów) w zależności od ich charakterystyki statycznej, dotychczasowego zachowania oraz np. przedstawionych zabezpieczeń. Tak rozumiany CRM związany z ryzykiem to obopólna korzyść. Bank chroni pieniądze swoich udziałowców i depozytariuszy przed stratą, zaś uczciwy klient - pierwszy raz od czasu wynalezienia bankowości! - nie musi zwiększoną marżą pokrywać strat związanych z niespłacanymi zobowiązaniami i wyłudzeniami innych.

W infrastrukturze i organizacji

Wszystkie trzy typy zarządzania klientem instytucji finansowej - operacyjny, analityczny sprzedażowy oraz analityczny ryzyka - wymagają zaawansowanych rozwiązań informatycznych. W warstwie technicznej oznaczają przede wszystkim trzy istotne zmiany w systemach:

• budowę infrastruktury hurtowni danych

• systematyczne napełnianie jej wysokiej jakości danymi transakcyjnymi

• budowę modeli predykcyjnych na podstawie analiz statystycznych, data mining itp.

  ... zaś w warstwie organizacyjnej następujące przystosowania:

• włączenie tych modeli we wszystkie procesy biznesowe, w których decyzja może być uzależniona od wyników analizy

• twórcze rozwijanie CRM, tak by obejmował coraz więcej obszarów działania i by jego skuteczność była stale weryfikowana.

Zauważmy jeszcze jedno: wdrożenie takiego systemu od razu wymaga posiadania w firmie grupy ludzi, którzy rozumieją znaczenie orientacji na klienta, myślą w kategoriach jego dobra, mają "w małym palcu" cały aparat pojęciowy związany z CRM i są na bieżąco z trendami w tej dziedzinie.

Warto wymienić jeszcze jedną ważną cechę, którą daje się zaobserwować u specjalistów związanych z CRM w szczególności i systemami analitycznymi w ogóle. Otóż mają oni nawyk weryfikowania rozmaitych prawd obiegowych oraz mód i trendów rynkowych wg realnych danych przechowywanych w ich hurtowniach. Charakterystyczne jest również podejście tych osób do nowych produktów finansowych: nie wołają "zróbmy!", tylko pytają "a jak zachowałby się klient?" - i weryfikują to w analitycznym CRM.

I wreszcie, CRM w przedsiębiorstwie oznacza ostateczne zerwanie z "rozbiciem funkcjonalnym" każdej instytucji finansowej: pracownicy przestają myśleć w oderwanych kategoriach sprzedaży, obsługi operacyjnej, rozliczeń, finansów, zarządzania ryzykiem itd. Zaczynają rzeczywiście koncentrować się na klientach, sektorach, segmentach i kompletnych modułach ofertowych.

Można powiedzieć, że istotna część wdrożeń systemów CRM poniosła porażkę dlatego, że zadbano jedynie o technologiczny wymiar, nie zaś organizacyjny. Jedynie system realnie używany, zasilany regularnie prawidłowymi danymi oraz rozwijany w miarę rozwoju firmy daje przewagę konkurencyjną. Przewagę, której instytucje finansowe potrzebują dziś bardziej niż kiedykolwiek wcześniej.