Разработка системы Cross-sell и Up-sell продаж в банковской кредитной организации
|
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ
ПРОДАЖАМИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ 14
1.1 Анализ банковской системы в Российской Федерации 14
1.2 Аспекты и подходы продаж банковских услуг в конкурентной
банковской среде 15
1.3 Обзор малого и среднего бизнеса в Российской Федерации за 2015-2021 гг. 25
Результаты и выводы первой главы 32
2 ПОДХОДЫ ЦИФРОВЫХ CROSS-SELL И UP-SELL ПРОДАЖ 34
2.1 Инструменты интеллектуального и статистического анализа для
прогнозирования потенциального продуктового набора в банковской кредитной организации 35
2.2 UX- подходы вовлечения и увеличения количества продаж 46
Результаты и выводы второй главы 59
3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ CROSS-SELL И UP-SELL ПРОДАЖ 61
3.1 Общая характеристика деятельности компании АО «Точка» 61
3.2 Модель бизнес-процесса привлечения клиента в АО «Точка» 89
3.3 Организация и создание прототипа системы цифровых Cross-sell и Up-sell
продаж 100
Результаты и выводы третьей главы 131
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 133
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 136
ПРОДАЖАМИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ 14
1.1 Анализ банковской системы в Российской Федерации 14
1.2 Аспекты и подходы продаж банковских услуг в конкурентной
банковской среде 15
1.3 Обзор малого и среднего бизнеса в Российской Федерации за 2015-2021 гг. 25
Результаты и выводы первой главы 32
2 ПОДХОДЫ ЦИФРОВЫХ CROSS-SELL И UP-SELL ПРОДАЖ 34
2.1 Инструменты интеллектуального и статистического анализа для
прогнозирования потенциального продуктового набора в банковской кредитной организации 35
2.2 UX- подходы вовлечения и увеличения количества продаж 46
Результаты и выводы второй главы 59
3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ CROSS-SELL И UP-SELL ПРОДАЖ 61
3.1 Общая характеристика деятельности компании АО «Точка» 61
3.2 Модель бизнес-процесса привлечения клиента в АО «Точка» 89
3.3 Организация и создание прототипа системы цифровых Cross-sell и Up-sell
продаж 100
Результаты и выводы третьей главы 131
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 133
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 136
РЕФЕРАТ
Тема магистерской диссертации:
«Разработка системы Cross-sell и Up-sell продаж в банковской кредитной
организации»
Магистерская диссертация выполнена на 127 страницах, содержит 14 таблиц, 52 рисунков, 67 использованных источников.
Актуальность данной работы обусловлена потребностью компании АО «Точка» в увеличении продаж с целью привлечения прибыли и обретения конкурентных преимуществ в финансовой среде с помощью системы Cross-sell и Up-sell продаж для новых клиентов.
Исходя из полученной информации и стратегии компании АО «Точка», была поставлена следующая цель: разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации.
Чтобы достичь выбранной цели были поставлены следующие задачи:
- изучить специфику банковской системы;
- провести анализ подходов продаж банковских услуг в кредитных организациях;
- провести анализ малого и среднего бизнеса за 2015-2021 гг.;
- изучить решения для разработки модели прогнозирования
персонализированного продуктового набора клиента;
- провести анализ UX-подходов и методов стимулирования
подключения продуктов;
- изучить и составить полную архитектуру исследуемой компании;
- рассмотреть текущий процесс продаж банковских продуктов в период привлечения нового клиента;
- разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации;
- оценить экономическую эффективность проекта для принятия решения о его старте.
Объектом исследования была выбрана стратегия и система продаж в банковской кредитной организации в процессе привлечения нового клиента.
Предметом исследования были выбраны Cross-sell и Up-sell подходы и методы персонализированных и проактивных продаж.
Научная новизна работы заключается в создании системы цифровых продаж в банковской кредитной организации, используя подходы Cross-sell и Up-sell. Включая разработку алгоритма прогнозирования персонализированного продуктового набора клиента.
Практическая значимость работы и личный вклад заключается в разработке предиктивного алгоритма персонализированного продуктового набора, с учётом показателей экономической эффективности его составляющих частей, в виде сами банковских продуктов. Помимо разработки алгоритма, также были проанализированы различные UX-подходы по стимуляции продаж и вовлечения клиента. Это помогло разработать единую систему цифровых Cross¬sell и Up-sell продаж, включая инфраструктурную часть, как алгоритм прогноза, и клиентскую часть, в виде интерфейса.
Проект является безубыточным, по итогу 12 месяцев работы способен принести 42 019 956 руб. чистого приведенного дохода.
Банковские кредитные организации давно конкурируют за долю на рынке, реализуя эффект масштаба за счёт больших инвестиций в бренд, инфраструктуру продаж и наращивания федеральных сетей офисов и представительств. Но даже у этой стратегии масштаба есть пределы. Сегодня, сложные системы продаж, скорее ограничивают прогресс, чем помогают увеличивать и поддерживать платёжеспособную клиентскую базу.
Тренд к изменениям в классической бизнес-модели банкинга, произошли в ответ на нормативные сдвиги и запрос рынка. Чтобы быть интересным и конкурентоспособным банком недостаточно масштабировать систему продаж в сторону увеличения прямых офлайн каналов сбыта банковских счётов и услуг, необходимо прислушиваться к желаниям клиентов и развивать передовые возможности цифровых продаж.
Достижение значимо более высоких уровней цифровых продаж требует сложного цифрового маркетинга и понимания того, как оптимизировать каждый этап воронки системы продаж. Большинство потребителей уже ищут информацию о финансовых продуктах по цифровым каналам, но лишь немногие банки могут эффективно преобразовывать эти запросы в цифровые продажи. Наличие огромного количества внутренних и сторонних данных (например, поведение в Интернете или информация из профильных реестров), надежный стек маркетинговых и UX-технологий и гибкая операционная модель продаж, способны помочь создать систему персонализированных актуальных предложений в реальном времени, которые будут доставлены до клиента в нужный момент.
Создание системы цифровых продаж стало еще более актуальным направлением в период пандемии. Несмотря на то, что кризис отрицательно сказался на привычные каналы дистрибуции банковских услуг, он в то же время показал потребность клиентов в удаленном и упрощенном приобретении банковских операций и продуктов. Используя объем доступных данных, возможно настроить систему проактивных продаж с методами Cross-sell и Up- sell.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена потребностью компании АО «Точка» в увеличении продаж с целью привлечения прибыли и обретения конкурентных преимуществ в финансовой среде с помощью системы Cross-sell и Up-sell продаж для новых клиентов. Как было отмечено раннее развитие цифровых продаж может являться сильным конкурентным преимуществом в банковском секторе, когда для большинства банков основным каналом дистрибуции ещё считаются офисы.
Исходя из полученной информации и стратегии компании АО «Точка», была поставлена следующая цель: разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации.
Анализируя потребности, поведение клиента можно спрогнозировать какой набор продуктов ему будет интересен, располагая данной информацией и используя её в продаже, есть шанс увеличить вероятность подключения сразу нескольких продуктов и повысить среднюю доходность клиента. Стратегии Cross-sell (англ. Перекрёстные продажи) и Up-sell (англ. Увеличение чека) продаж как раз и подразумевают масштабирование такого персонализированного подхода.
При перекрестных продажах вы предлагаете покупателю товар или услугу, относящуюся к тому, что он уже покупает. Это может быть просто продвижение кредитной карты и интернет-банка для клиентов с депозитными или текущими счетами. Такое предложение может быть основано на данных о наиболее популярных продуктах, которыми пользуются текущие клиенты, или также на информации из открытых источников. Если клиент учувствует в государственных закупках, то с большей вероятностью помимо обычного расчётного счёта ему будет интересны специальных счёт и банковская гарантия.
При создании цифровой системы Cross-sell и Up-sell продаж важно иметь специальную инфраструктуру, способную обслуживать изначально гибкий и персонализированный подход такой продажи продуктов.
Чтобы достичь выбранной цели были поставлены следующие задачи:
- изучить специфику банковской системы;
- провести анализ подходов продаж банковских услуг в кредитных организациях;
- провести анализ малого и среднего бизнеса за 2015-2021 гг.;
- изучить решения для разработки модели прогнозирования
персонализированного продуктового набора клиента;
- провести анализ UX-подходов и методов стимулирования
подключения продуктов;
- изучить и составить полную архитектуру исследуемой компании;
- рассмотреть текущий процесс продаж банковских продуктов в период привлечения нового клиента;
- разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации;
- оценить экономическую эффективность проекта для принятия решения о его старте.
Объектом исследования была выбрана стратегия и система продаж в банковской кредитной организации в процессе привлечения нового клиента.
При разработке системы для цифровых продаж важно учитывать поведенческие особенности клиентов. Это поможет спроектировать систему стимулов, побуждающих клиента подключить продукт именно сейчас, а не откладывать это на потом. Для поддержки такой структуры, необходим алгоритм способный поддержать ценностно предложение и порекомендовать релевантный и персонализированный набор продуктов для потенциального клиента.
Поэтому предметом исследования были выбраны Cross-sell и Up-sell подходы и методы персонализированных и проактивных продаж.
Для получения качественного результата использовались различные методы исследования как сравнительный анализ. С помощью данного метода были рассмотрены различные подходы по реализации алгоритма прогнозирования продуктового набора клиента и UX-решения по стимулированию продаж в интерфейсе. Был проведен обзор малого и среднего бизнеса в Российской Федерации с помощью использования статистических методов анализа.
При работе над проектом в качестве теоретической базы были использованы нормативные и законодательные акты Российской Федерации, официальные источники регулятора Банка России и результаты работ российских и зарубежных исследований.
Несмотря на то, что выбранная тема только начинает обретать обороты, тема продаж в конкурентном банковском секторе подробно рассматривается в работах финансиста Э.Саундерс и докладах, отчётах представительств Центрального Банка России и Российского союза промышленников и предприятий. При работе над алгоритмом, учитывались значимые исследования В. Гидване, Д. Шах и В. Кумар.
Научная новизна работы заключается в создании системы цифровых продаж в банковской кредитной организации, используя подходы Cross-sell и Up-sell. Включая разработку алгоритма прогнозирования персонализированного продуктового набора клиента.
Тема магистерской диссертации:
«Разработка системы Cross-sell и Up-sell продаж в банковской кредитной
организации»
Магистерская диссертация выполнена на 127 страницах, содержит 14 таблиц, 52 рисунков, 67 использованных источников.
Актуальность данной работы обусловлена потребностью компании АО «Точка» в увеличении продаж с целью привлечения прибыли и обретения конкурентных преимуществ в финансовой среде с помощью системы Cross-sell и Up-sell продаж для новых клиентов.
Исходя из полученной информации и стратегии компании АО «Точка», была поставлена следующая цель: разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации.
Чтобы достичь выбранной цели были поставлены следующие задачи:
- изучить специфику банковской системы;
- провести анализ подходов продаж банковских услуг в кредитных организациях;
- провести анализ малого и среднего бизнеса за 2015-2021 гг.;
- изучить решения для разработки модели прогнозирования
персонализированного продуктового набора клиента;
- провести анализ UX-подходов и методов стимулирования
подключения продуктов;
- изучить и составить полную архитектуру исследуемой компании;
- рассмотреть текущий процесс продаж банковских продуктов в период привлечения нового клиента;
- разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации;
- оценить экономическую эффективность проекта для принятия решения о его старте.
Объектом исследования была выбрана стратегия и система продаж в банковской кредитной организации в процессе привлечения нового клиента.
Предметом исследования были выбраны Cross-sell и Up-sell подходы и методы персонализированных и проактивных продаж.
Научная новизна работы заключается в создании системы цифровых продаж в банковской кредитной организации, используя подходы Cross-sell и Up-sell. Включая разработку алгоритма прогнозирования персонализированного продуктового набора клиента.
Практическая значимость работы и личный вклад заключается в разработке предиктивного алгоритма персонализированного продуктового набора, с учётом показателей экономической эффективности его составляющих частей, в виде сами банковских продуктов. Помимо разработки алгоритма, также были проанализированы различные UX-подходы по стимуляции продаж и вовлечения клиента. Это помогло разработать единую систему цифровых Cross¬sell и Up-sell продаж, включая инфраструктурную часть, как алгоритм прогноза, и клиентскую часть, в виде интерфейса.
Проект является безубыточным, по итогу 12 месяцев работы способен принести 42 019 956 руб. чистого приведенного дохода.
Банковские кредитные организации давно конкурируют за долю на рынке, реализуя эффект масштаба за счёт больших инвестиций в бренд, инфраструктуру продаж и наращивания федеральных сетей офисов и представительств. Но даже у этой стратегии масштаба есть пределы. Сегодня, сложные системы продаж, скорее ограничивают прогресс, чем помогают увеличивать и поддерживать платёжеспособную клиентскую базу.
Тренд к изменениям в классической бизнес-модели банкинга, произошли в ответ на нормативные сдвиги и запрос рынка. Чтобы быть интересным и конкурентоспособным банком недостаточно масштабировать систему продаж в сторону увеличения прямых офлайн каналов сбыта банковских счётов и услуг, необходимо прислушиваться к желаниям клиентов и развивать передовые возможности цифровых продаж.
Достижение значимо более высоких уровней цифровых продаж требует сложного цифрового маркетинга и понимания того, как оптимизировать каждый этап воронки системы продаж. Большинство потребителей уже ищут информацию о финансовых продуктах по цифровым каналам, но лишь немногие банки могут эффективно преобразовывать эти запросы в цифровые продажи. Наличие огромного количества внутренних и сторонних данных (например, поведение в Интернете или информация из профильных реестров), надежный стек маркетинговых и UX-технологий и гибкая операционная модель продаж, способны помочь создать систему персонализированных актуальных предложений в реальном времени, которые будут доставлены до клиента в нужный момент.
Создание системы цифровых продаж стало еще более актуальным направлением в период пандемии. Несмотря на то, что кризис отрицательно сказался на привычные каналы дистрибуции банковских услуг, он в то же время показал потребность клиентов в удаленном и упрощенном приобретении банковских операций и продуктов. Используя объем доступных данных, возможно настроить систему проактивных продаж с методами Cross-sell и Up- sell.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена потребностью компании АО «Точка» в увеличении продаж с целью привлечения прибыли и обретения конкурентных преимуществ в финансовой среде с помощью системы Cross-sell и Up-sell продаж для новых клиентов. Как было отмечено раннее развитие цифровых продаж может являться сильным конкурентным преимуществом в банковском секторе, когда для большинства банков основным каналом дистрибуции ещё считаются офисы.
Исходя из полученной информации и стратегии компании АО «Точка», была поставлена следующая цель: разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации.
Анализируя потребности, поведение клиента можно спрогнозировать какой набор продуктов ему будет интересен, располагая данной информацией и используя её в продаже, есть шанс увеличить вероятность подключения сразу нескольких продуктов и повысить среднюю доходность клиента. Стратегии Cross-sell (англ. Перекрёстные продажи) и Up-sell (англ. Увеличение чека) продаж как раз и подразумевают масштабирование такого персонализированного подхода.
При перекрестных продажах вы предлагаете покупателю товар или услугу, относящуюся к тому, что он уже покупает. Это может быть просто продвижение кредитной карты и интернет-банка для клиентов с депозитными или текущими счетами. Такое предложение может быть основано на данных о наиболее популярных продуктах, которыми пользуются текущие клиенты, или также на информации из открытых источников. Если клиент учувствует в государственных закупках, то с большей вероятностью помимо обычного расчётного счёта ему будет интересны специальных счёт и банковская гарантия.
При создании цифровой системы Cross-sell и Up-sell продаж важно иметь специальную инфраструктуру, способную обслуживать изначально гибкий и персонализированный подход такой продажи продуктов.
Чтобы достичь выбранной цели были поставлены следующие задачи:
- изучить специфику банковской системы;
- провести анализ подходов продаж банковских услуг в кредитных организациях;
- провести анализ малого и среднего бизнеса за 2015-2021 гг.;
- изучить решения для разработки модели прогнозирования
персонализированного продуктового набора клиента;
- провести анализ UX-подходов и методов стимулирования
подключения продуктов;
- изучить и составить полную архитектуру исследуемой компании;
- рассмотреть текущий процесс продаж банковских продуктов в период привлечения нового клиента;
- разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации;
- оценить экономическую эффективность проекта для принятия решения о его старте.
Объектом исследования была выбрана стратегия и система продаж в банковской кредитной организации в процессе привлечения нового клиента.
При разработке системы для цифровых продаж важно учитывать поведенческие особенности клиентов. Это поможет спроектировать систему стимулов, побуждающих клиента подключить продукт именно сейчас, а не откладывать это на потом. Для поддержки такой структуры, необходим алгоритм способный поддержать ценностно предложение и порекомендовать релевантный и персонализированный набор продуктов для потенциального клиента.
Поэтому предметом исследования были выбраны Cross-sell и Up-sell подходы и методы персонализированных и проактивных продаж.
Для получения качественного результата использовались различные методы исследования как сравнительный анализ. С помощью данного метода были рассмотрены различные подходы по реализации алгоритма прогнозирования продуктового набора клиента и UX-решения по стимулированию продаж в интерфейсе. Был проведен обзор малого и среднего бизнеса в Российской Федерации с помощью использования статистических методов анализа.
При работе над проектом в качестве теоретической базы были использованы нормативные и законодательные акты Российской Федерации, официальные источники регулятора Банка России и результаты работ российских и зарубежных исследований.
Несмотря на то, что выбранная тема только начинает обретать обороты, тема продаж в конкурентном банковском секторе подробно рассматривается в работах финансиста Э.Саундерс и докладах, отчётах представительств Центрального Банка России и Российского союза промышленников и предприятий. При работе над алгоритмом, учитывались значимые исследования В. Гидване, Д. Шах и В. Кумар.
Научная новизна работы заключается в создании системы цифровых продаж в банковской кредитной организации, используя подходы Cross-sell и Up-sell. Включая разработку алгоритма прогнозирования персонализированного продуктового набора клиента.
По результатам проделанной выпускной квалификационной работы поставленные цель и задачи были достигнуты.
В рамках проекта была разработана система Gross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации.
Цель была достигнута по средством решения следующих задач:
- изучить специфику банковской системы;
- провести анализ подходов продаж банковских услуг в кредитных организациях;
- провести анализ малого и среднего бизнеса за 20-2021 гг.;
- изучить решения для разработки модели прогнозирования
персонализированного продуктового набора клиента;
- провести анализ UX-подходов и методов стимулирования
подключения продуктов;
- изучить и составить полную архитектуру исследуемой компании;
- рассмотреть текущий процесс продаж банковских продуктов в период привлечения нового клиента;
- разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации;
- оценить экономическую эффективность проекта для принятия решения о его старте.
Регуляторы во всем мире уделяют всё больше внимания практике продаж в банковских кредитных организациях. Несмотря на все сложности, ограничения и юридические аспекты, во избежание рисков, все положения были учтены.
В работе над данным проектом больший упор был направлен на реализацию инфраструктуры, в виде алгоритма, для осуществления персонализированных продаж, и разработки системы по формированию стимулов подключения банковских продуктов. Данные мероприятия выполнялись в рамках процесса входа нового клиента в банк и открытия расчётного счёта.
Реализация проекта проходила в несколько этапов. Для планирования проекта была использована методология MBS Partner Methodology.
Первый этап включает себя проведение анализа банковской среды в Российской Федерации. Как уже было отмечено раннее, продажи банковских продуктов тесно связана с положениями Центрального Банка. Прежде, чем начинать разработку системы цифровых продаж, были изучены основные законодательные акты.
Во время исследования системы и стратегии продаж в банковских кредитных организациях в конкурентной среде, было отмечено что продажи напрямую связаны с положением рынка и одним из основных конкурентных преимуществ является возможность персонализации банковских продуктов и способов их дистрибуции до клиента. Исходя их этого, был осуществлен обзор малого и среднего бизнеса за 2015-2020 гг. и выявлены основные тренды. Анализ рынка помог выбрать оптимальный стек подходов и методов для разработки системы продаж в цифровом канале.
Помимо анализа предметной области, были рассмотрены различные математические и интеллектуальные подходы для создания алгоритма прогнозирования персонализированного набора продуктов. Были изучены методы сегментации, кластеризации и подход при работе с неявными связями. Этот анализ подходов помог выбрать оптимальный набор методов для составления алгоритма прогноза. Во второй части работы, приводятся результаты сравнительного анализа UX-методов для стимулирования продаж в направлении Cross-sell и Up-sell.
Для выделения точек роста в рамках проекта, была изучена архитектура компании АО «Точка» и проанализирован процесс входа нового клиента на предмет продаж. Модель «AS-IS» процесса помогла выявить основные слабые места текущего процесса цифровых продаж.
В результате, общий период выполнения проекта составил 63 дня. Процесс разработки системы занял 33 дня. В этот период был составлен алгоритм, который помогает, с небольшим количеством входных данных, смоделировать набор продуктов, который будет ему интересен. Данный алгоритм учитывает внутренние и внешние источники информации. Он работает по принципу сравнения и поиску подобных клиентов в текущей клиентской базе , предлагая тот набор продуктов, которым пользуется похожие клиенты по ряду характеристик. Кроме разработки алгоритма, также был подготовлен прототип бизнес-части проекта. Не маловажное влияние на показатели эффективности оказывает то, как результат прогноза алгоритма будет преподнесен до клиента. Поэтому опираясь на полученную экспертизу в рамках изучения UX-подходов стимулирования продаж и вовлечения клиента был разработан прототип главной страницы процесса, страницы подключения продуктов.
Практическая значимость работы и личный вклад заключается в разработке предиктивного алгоритма персонализированного продуктового набора, с учётом показателей экономической эффективности его составляющих частей, в виде сами банковских продуктов. Помимо разработки алгоритма, также были проанализированы различные UX-подходы по стимуляции продаж и вовлечения клиента. Это помогло разработать единую систему цифровых Cross¬sell и Up-sell продаж, включая инфраструктурную часть, как алгоритм прогноза, и клиентскую часть, в виде интерфейса.
В период работы над проектом были написаны две профильной научной статьи: «Влияние пандемии на малый и средний бизнес в России, 2020-2021 гг.» и «Data-mining и ассоциативные правила в разработке cross-sales моделей». Последняя статья была опубликована в сборнике РИНЦ [67].
Данный результат является универсальным и может быть применима для других банковских кредитных организаций. Использование алгоритма прогнозирование продуктового набора возможно и в других предметных областях, отличных от банковской сферы.
В рамках проекта была разработана система Gross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации.
Цель была достигнута по средством решения следующих задач:
- изучить специфику банковской системы;
- провести анализ подходов продаж банковских услуг в кредитных организациях;
- провести анализ малого и среднего бизнеса за 20-2021 гг.;
- изучить решения для разработки модели прогнозирования
персонализированного продуктового набора клиента;
- провести анализ UX-подходов и методов стимулирования
подключения продуктов;
- изучить и составить полную архитектуру исследуемой компании;
- рассмотреть текущий процесс продаж банковских продуктов в период привлечения нового клиента;
- разработать систему Cross-sell и Up-sell цифровых продаж в банковской кредитной организации;
- оценить экономическую эффективность проекта для принятия решения о его старте.
Регуляторы во всем мире уделяют всё больше внимания практике продаж в банковских кредитных организациях. Несмотря на все сложности, ограничения и юридические аспекты, во избежание рисков, все положения были учтены.
В работе над данным проектом больший упор был направлен на реализацию инфраструктуры, в виде алгоритма, для осуществления персонализированных продаж, и разработки системы по формированию стимулов подключения банковских продуктов. Данные мероприятия выполнялись в рамках процесса входа нового клиента в банк и открытия расчётного счёта.
Реализация проекта проходила в несколько этапов. Для планирования проекта была использована методология MBS Partner Methodology.
Первый этап включает себя проведение анализа банковской среды в Российской Федерации. Как уже было отмечено раннее, продажи банковских продуктов тесно связана с положениями Центрального Банка. Прежде, чем начинать разработку системы цифровых продаж, были изучены основные законодательные акты.
Во время исследования системы и стратегии продаж в банковских кредитных организациях в конкурентной среде, было отмечено что продажи напрямую связаны с положением рынка и одним из основных конкурентных преимуществ является возможность персонализации банковских продуктов и способов их дистрибуции до клиента. Исходя их этого, был осуществлен обзор малого и среднего бизнеса за 2015-2020 гг. и выявлены основные тренды. Анализ рынка помог выбрать оптимальный стек подходов и методов для разработки системы продаж в цифровом канале.
Помимо анализа предметной области, были рассмотрены различные математические и интеллектуальные подходы для создания алгоритма прогнозирования персонализированного набора продуктов. Были изучены методы сегментации, кластеризации и подход при работе с неявными связями. Этот анализ подходов помог выбрать оптимальный набор методов для составления алгоритма прогноза. Во второй части работы, приводятся результаты сравнительного анализа UX-методов для стимулирования продаж в направлении Cross-sell и Up-sell.
Для выделения точек роста в рамках проекта, была изучена архитектура компании АО «Точка» и проанализирован процесс входа нового клиента на предмет продаж. Модель «AS-IS» процесса помогла выявить основные слабые места текущего процесса цифровых продаж.
В результате, общий период выполнения проекта составил 63 дня. Процесс разработки системы занял 33 дня. В этот период был составлен алгоритм, который помогает, с небольшим количеством входных данных, смоделировать набор продуктов, который будет ему интересен. Данный алгоритм учитывает внутренние и внешние источники информации. Он работает по принципу сравнения и поиску подобных клиентов в текущей клиентской базе , предлагая тот набор продуктов, которым пользуется похожие клиенты по ряду характеристик. Кроме разработки алгоритма, также был подготовлен прототип бизнес-части проекта. Не маловажное влияние на показатели эффективности оказывает то, как результат прогноза алгоритма будет преподнесен до клиента. Поэтому опираясь на полученную экспертизу в рамках изучения UX-подходов стимулирования продаж и вовлечения клиента был разработан прототип главной страницы процесса, страницы подключения продуктов.
Практическая значимость работы и личный вклад заключается в разработке предиктивного алгоритма персонализированного продуктового набора, с учётом показателей экономической эффективности его составляющих частей, в виде сами банковских продуктов. Помимо разработки алгоритма, также были проанализированы различные UX-подходы по стимуляции продаж и вовлечения клиента. Это помогло разработать единую систему цифровых Cross¬sell и Up-sell продаж, включая инфраструктурную часть, как алгоритм прогноза, и клиентскую часть, в виде интерфейса.
В период работы над проектом были написаны две профильной научной статьи: «Влияние пандемии на малый и средний бизнес в России, 2020-2021 гг.» и «Data-mining и ассоциативные правила в разработке cross-sales моделей». Последняя статья была опубликована в сборнике РИНЦ [67].
Данный результат является универсальным и может быть применима для других банковских кредитных организаций. Использование алгоритма прогнозирование продуктового набора возможно и в других предметных областях, отличных от банковской сферы.
содержание магистерской диссертации - Разработка системы Cross-sell и Up-sell продаж в банковской кредитной
организации
выдержки из магистерской диссертации - Разработка системы Cross-sell и Up-sell продаж в банковской кредитной
организации