Machine learning, micromarketing e redditività

Machine learning

Il machine learning personalizza la comunicazione con il cliente. Secondo un white paper di TIBCO, analisi real time e analytics predittivi possono aiutare la banca a costruire una nuova relazione con la clientela.

Il “rumore di fondo” pubblicitario

Di fronte a un cliente letteralmente bombardato di messaggi promozionali, dalle newsletter ai banner pubblicitari, dalle notifiche ai contatti dei call center outbound, si è ormai prodotto un eccesso di informazione verso il cliente. Il rischio, per banche e compagnie assicurative, è che i loro messaggi vengano ignorati come parte del rumore di fondo indistinto.

Il momento (e il cliente) perfetto

Far pervenire la giusta offerta, al giusto cliente e nel giusto momento è l’obiettivo di soluzioni innovative di smart offering, basate appunto su machine learning e analytics predittivi: non solo supportano la costruzione di campagne di micromarketing, personalizzate sui bisogni di cluster molto piccoli di clienti, ma identificano il momento migliore per stabilire una comunicazione con un cliente, monitorando i risultati e aggiornando i propri modelli in base alle performance.

Crescita di loyalty e vendite

Per la banca, il principale vantaggio sta nel rilancio delle fonti di redditività alternative al margine di intermediazione, riscuotendo ad esempio commissioni per collocare i prodotti di terzi o offrendo al cliente servizi a valore aggiunto. Una comunicazione “sensata”, in linea con i bisogni del cliente, si distingue dai messaggi indistinti di competitor e player di altri settori rafforzando la relazione a lungo termine e la fedeltà del cliente.

Per approfondire il tema, può scaricare il white paper TIBCO Smart Offerings for Retail Banks compilando il form qui sotto.

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