1
Търговски Център Галакси, офис 510 бул. „Шипченски проход“ 18 1113 София T: +359 2424 6484 F: +359 2424 6485 [email protected] [email protected] www.scalefocus.com www.linkedin.com/company/scalefocus Кой е най-важен? Един бизнес, за да се развива, трябва да е печеливш, да има визия за бъдещето. Да предчувства промените и с максимална гъвкавост да приема нови форми. Да е нужен и харесван. Тези принципи са приложими с пълна сила във финансовия сектор, но къде трябва да е фокусът, за постигане на целите? Най-важен винаги е Клиентът. Знаем ли достатъчно за него? Знаем ли как да отговорим на изискванията и търсенията му, при запазване на доходността за организацията? Умеем ли да „улавяме“ сигналите, които ни дава неговото поведение? От години приоритет на ИТ мениджърите е внедряването на решения за бизнес анализ и отчетност (BI), но има още много какво да се направи. Особено по отношение оптималното им оползотворяване в отделите по продажби и маркетинг. Посредством анализ, даващ прогнози за бъдещи бизнес резултати (Predictive Analytics), отиваме няколко нива по-високо - от регулярни/ad-hoc отчети и KPI scorecards, към сегментиране, управление на решенията в реално време и изграждане на т.нар. “lifetime value models”. Според изследвания на IBM и Oracle, 54% от банковите мениджъри се фокусират върху опростяване на продуктите и процесите, а 80% от компаниите предоставящи финансови услуги споделят, че техните процеси по управление на риска и имплементиране на нормативни изисквания/ стандарти не са оптимално внедрени на всички нива в организацията, което поглъща сериозен ресурс. Наистина, голяма част от усилията продължават да са насочени в посоки, различни от клиента, а той е основната, ключова единица. Къде е балансът? Как да се балансира между интересите на клиента, интересите на компанията и регулаторните рамки? Тук става въпрос за комплексни ана- лизи, сравнения и прогнози, които могат да бъдат направени единствено с помощта на мощни и надеждни технологични средства. Нещо повече - трябва разбиране, знание как модерните технологии да се превърнат в ползи. Как да постигнем желаните резултати, според поставените цели. Как да привлечем и задържим клиента. Как да определим рисковите фактори и групи. Как да коригираме навременно негативните тенденции и да обърнем посоката. Финансовите институции оперират с огромни обеми от данни - ста- тични, динамични и транзакционни. Отговорът на много въпроси се крие в установяването на повторяемост, зависимости и корелации между групи данни или събития. Точно тези нюанси са откриваеми благодарение на правилно зададени критерии и качествено обработване на данните. Коя е мярката за правилните бизнес решения? Управлението на решенията е задача, пряко зависеща от няколко фактора: чисто технологичните предимства на избраните софтуерни приложения, удобството и разпознаваемостта от служителите на средствата за анализ като правилния спомагателен инструмент за канализиране на решенията, и реалният принос на софтуера в процеса по подобряване взимането на решения. Не на последно, а може би дори на първо място, стои фокусът върху клиента - как да се подобри неговото усещане към компанията, продуктите и услугите; как да се чувства защитен и „ухажван“. В същото време се цели запазване или нарастване на неговата стойност за компанията (да бъде печеливш клиент). Прави се профилиране и се изследва поведението на подобни клиенти спрямо продукти и услуги, които използват. Посредством комплексни статистически модели се симулират „идеалните“ предложения и се ра- боти в посока предотвратяване вероятността клиента да напусне при настъпване на определени обстоятелства. Възможни са широк набор от сечения, вариации и симулации, за предвиждане на резултата от конкретна кампания, нов продукт или услуга; за идентифициране на различни рискове по групи клиенти. Това е изключително ценна информация за всяка банка, застрахователна компания или друга финансова институция. Подобни методи позволяват навременно моделиране на подходите към клиента и вземане на информирани бизнес решения, водещи организацията към поставените цели и желаните резултати. Как да сме успешни утре? Всеки би искал да има отговор на този въпрос и да предприема действия, които ще доведат до подобряване на резултатите, както във финансово изражение, така и като „лично изживяване“ на лоялните клиенти (да сме по-близо до тях - на техните мобилни устройства). Софтуерните решения имат силата да подпомагат бизнеса, включително на база наблюдение и анализиране поведението на големи групи клиенти в социалните мрежи и навременното идентифициране на рискови фактори. Успешни ще бъдат компаниите, които се фокусират в детайли върху анализа на клиентското поведение, защото това е новото конкурентно предимство в битката за Клиента. Битката е за клиента „Печелят организациите, които усещат клиента“ - бизнес и ИТ поглед върху финансовия сектор, Любомира Михайлова • @Lyubomira_M IBM SPSS Modeler – Моделиране на вероятност за приемане на оферта от клиент, според неговото поведение и това на клиенти с подобен профил - Маркетинг отдел

Business and IT View of the Financial Market

Embed Size (px)

DESCRIPTION

SPSS Modeler, Advanced Statistics, Analytics, Finance, Customer Service, IBM, ScaleFocus, Sales, Marketing www.scalefocus.com

Citation preview

Page 1: Business and IT View of the Financial Market

Търговски Център Галакси, офис 510бул. „Шипченски проход“ 181113 София

T: +359 2424 6484F: +359 2424 [email protected]

[email protected]/company/scalefocus

Кой е най-важен? Един бизнес, за да се развива, трябва да е печеливш, да има визия

за бъдещето. Да предчувства промените и с максимална гъвкавост да приема нови форми. Да е нужен и харесван.

Тези принципи са приложими с пълна сила във финансовия сектор, но къде трябва да е фокусът, за постигане на целите?

Най-важен винаги е Клиентът. Знаем ли достатъчно за него? Знаем ли как да отговорим на изискванията и търсенията му, при запазване на доходността за организацията? Умеем ли да „улавяме“ сигналите, които ни дава неговото поведение?

От години приоритет на ИТ мениджърите е внедряването на решения за бизнес анализ и отчетност (BI), но има още много какво да се направи. Особено по отношение оптималното им оползотворяване в отделите по продажби и маркетинг. Посредством анализ, даващ прогнози за бъдещи бизнес резултати (Predictive Analytics), отиваме няколко нива по-високо - от регулярни/ad-hoc отчети и KPI scorecards, към сегментиране, управление на решенията в реално време и изграждане на т.нар. “lifetime value models”.

Според изследвания на IBM и Oracle, 54% от банковите мениджъри се фокусират върху опростяване на продуктите и процесите, а 80% от компаниите предоставящи финансови услуги споделят, че техните процеси по управление на риска и имплементиране на нормативни изисквания/стандарти не са оптимално внедрени на всички нива в организацията, което поглъща сериозен ресурс.

Наистина, голяма част от усилията продължават да са насочени в посоки, различни от клиента, а той е основната, ключова единица.

Къде е балансът? Как да се балансира между интересите на клиента, интересите на

компанията и регулаторните рамки? Тук става въпрос за комплексни ана-лизи, сравнения и прогнози, които могат да бъдат направени единствено с помощта на мощни и надеждни технологични средства. Нещо повече - трябва разбиране, знание как модерните технологии да се превърнат в ползи. Как да постигнем желаните резултати, според поставените цели. Как да привлечем и задържим клиента. Как да определим рисковите фактори и групи. Как да коригираме навременно негативните тенденции и да обърнем посоката.

Финансовите институции оперират с огромни обеми от данни - ста-тични, динамични и транзакционни. Отговорът на много въпроси се крие в установяването на повторяемост, зависимости и корелации между групи данни или събития. Точно тези нюанси са откриваеми благодарение на правилно зададени критерии и качествено обработване на данните.

Коя е мярката за правилните бизнес решения? Управлението на решенията е задача, пряко зависеща от няколко

фактора: чисто технологичните предимства на избраните софтуерни приложения, удобството и разпознаваемостта от служителите на средствата за анализ като правилния спомагателен инструмент за канализиране на решенията, и реалният принос на софтуера в процеса по подобряване взимането на решения.

Не на последно, а може би дори на първо място, стои фокусът върху клиента - как да се подобри неговото усещане към компанията, продуктите и услугите; как да се чувства защитен и „ухажван“. В същото време се цели запазване или нарастване на неговата стойност за компанията (да бъде печеливш клиент).

Прави се профилиране и се изследва поведението на подобни клиенти спрямо продукти и услуги, които използват. Посредством комплексни статистически модели се симулират „идеалните“ предложения и се ра-боти в посока предотвратяване вероятността клиента да напусне при настъпване на определени обстоятелства. Възможни са широк набор от сечения, вариации и симулации, за предвиждане на резултата от конкретна кампания, нов продукт или услуга; за идентифициране на различни рискове по групи клиенти. Това е изключително ценна информация за всяка банка, застрахователна компания или друга финансова институция. Подобни методи позволяват навременно моделиране на подходите към клиента и вземане на информирани бизнес решения, водещи организацията към поставените цели и желаните резултати.

Как да сме успешни утре?Всеки би искал да има отговор на този въпрос и да предприема

действия, които ще доведат до подобряване на резултатите, както във финансово изражение, така и като „лично изживяване“ на лоялните клиенти (да сме по-близо до тях - на техните мобилни устройства). Софтуерните решения имат силата да подпомагат бизнеса, включително на база наблюдение и анализиране поведението на големи групи клиенти в социалните мрежи и навременното идентифициране на рискови фактори. Успешни ще бъдат компаниите, които се фокусират в детайли върху анализа на клиентското поведение, защото това е новото конкурентно предимство в битката за Клиента.

Битката е за клиента „Печелят организациите, които усещат клиента“

- бизнес и ИТ поглед върху финансовия сектор, Любомира Михайлова • @Lyubomira_M

IBM SPSS Modeler – Моделиране на вероятност за приемане на оферта от клиент, според неговото поведение и това на клиенти с подобен профил - Маркетинг отдел