Adatvezérelt Perszonalizált Kommunikáció a Bankszektorban

Szakács Ádám (2020) Adatvezérelt Perszonalizált Kommunikáció a Bankszektorban. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Adatvezerelt_Perszonalizalt_Kommunikacio_a_Bankszektorban_Szakacs_Adam.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (4MB)
	PDF BA_TO_Szakacs_Adam_DZEPMR.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (515kB)

Absztrakt (kivonat)

<p>A dolgozatomban öt kérdésre és két hipotézisre kerestem a választ, abban a témában, hogy hogyan vezessünk be egy adatvezérelt perszonalizált ökoszisztémát a bankban és ennek milyen hatásai vannak a bevezetés után. Az első kérdés, amire kerestem a választ, az az volt, hogy hogyan feleljünk meg a GDPR szabályozásnak. Ez szerencsére, nem okoz nagy problémát a bankok számára Magyarországon, ugyanis a GDPR életbe lépése előtt is elég szigorú adatkezelési törvények voltak hatályban. Ezért ennek a hatását a bankok csak rövidtávon érezhették, azonban közép-hosszú távon nem volt jelentősebb hatása az ügyféladatok gyűjtésére, felhasználására.<br></p><p>Az adatvezérelt ökoszisztémában a GDPR megfelelést, úgy lehet megoldani, ha Data Management Platformot (DMP), két fő modulra bontjuk. Egy Public DMP-re és egy Private DMP-re. A Private DMP-ben tárolódnak az ügyfelek olyan adatai, amelyekkel egyértelműen be lehet azonosítani őket, míg a Private DMP-be csak szegmens adatok kerülnek. Így megfelelve a GDPR szabályozásnak, nem kerülnek ki az online térbe ügyféladatok.</p><p>A második kérdés az volt, hogy hogyan működik az adatvezérelt kommunikáció a valóságban. A dolgozatomban egy olyan ökoszisztémát mutattam be, mely valós időben képes perszonalizált üzeneteket eljuttatni az ügyfeleknek. Ez úgy működik, hogy amikor az ügyfél az online térben van jelen és a weblapok között böngészik, akkor mielőtt betölt egy olyan weboldalt, amivel kapcsolatban áll a bank, ez a weblap jeleket küldd a Supply Side Platform-nak (SSP). Az SSP továbbítja ezt egy aukciós felületre, ahol az egyes cégek licitálnak azért, hogy kinek a hirdetése jelenjen meg. Ezt a licitálást a Demand Side Platform (DSP) végzi. A DSP-ben vannak beállítva, hogy az egyes szegmensbe tartozó ügyfelek mennyit érnek a bank számára. A DSP eddig a maximális összegik licitál. Amennyiben van más, akinek többet ér az ügyfele akkor a DSP nem licitál tovább és a másik vállalat hirdetése jelenik meg. Azonban ha a banknak ért a legtöbbet az adott ügyfél, akkor a DSP ezt továbbítja az Adserver számára. Az Adserver felel azért, hogy az ügyfél számára a releváns hirdetés jelenjen meg, a megfelelő formában. Mindez valós időben történik azalatt, hogy az ügyfélnél betölt az aktuális weboldal. Így működik a valóságban adatvezérelt kommunikáció.</p><p>A következő felmerülő kérdés az volt, hogy milyen valódi előnyei vannak egy ilyen megoldásnak. Az OTP Bank a weboldalának statikus bannerei lecserélése után egyértelműen látszott, hogy a főoldalról érkező konverziók és a szerződések száma is növekedett. Ennek köszönhetően az egyes termékeken többlet volumen keletkezett, így nőtt a nyereség is. Csak személyi kölcsön esetében egy év alatt 5,3 millió forinttal.</p><p>Kerestem még arra a kérdésre is a választ, hogy mekkora hatékonyság növelést lehet elérni. Erre a kérdésre az OTP Bank Russia eredményeit vizsgáltam, miután bevezetésre került náluk egy ilyen adatvezérelt ökoszisztéma . Az orosz leányvállalatnál négy hónap alatt 14%-ról 20%-ra emelkedett a konverziós ráta. Ez azért is hatalmas eredmény, mert orosz bankpiac átlagos konverziós rátája 5%-8% között van. Ezen felül, a személyre szabott ajánlatokkal 2,94-szer olcsóbban érik el az ügyfeleiket, mint előtte és a remarketing is hatszor olcsóbb lett az ügyfeleknél mint korábban.</p><p>Az utolsó kérdés, amire a kutatásom során kitértem, hogy mennyire skálázható. Ennek meghatározására a legjobb módszer a kontrollcsoportos mérés. Ez azt jelenti, hogy egy ügyfélkör meghatározása után, véletlenszerűen kiemelünk közülük néhány embert, így meghatározható, hogy a hasonló tulajdonságokkal rendelkezők közül, milyen arányban vették igénybe a terméket úgy, hogy megkapták az üzenetet és úgy, hogy nem. Ennek a kéttőnek a különbsége tudja megmutatni a nettó eredményt, vagyis azt, hogy mi volt a kampány valódi hatékonysága.</p><p>Ezeken kívül két hipotézist vetettem fel a dolgozatomban. Az első, hogy az adatvezérelt perszonalizációs ökoszisztéma létrehozása után a konverziós ráta és a hatékonyság növekedni fog. Ezt az OTP Bank belső adatbázisából kinyert adatok elemzésével vizsgáltam meg. A kalkuláció eredményeképpen az jött ki, hogy egy átlagos havi háromszázezres landing oldal forgalomból 5 370-en tértek vissza legalább egyszer a főoldalra. A CT ráta 2,57%-volt, így a főoldalról 137-en kattintottak rá a főoldalon a nekik megjelenített bannerre, így ennyien tértek vissza a landing oldalra. A VTL arány 6%-os volt, amiből kiszámolható, hogy az átlagos konverziószám 8,197 darab, amiből a főoldalról érkező szerződések száma átlagosan 1,754 darab volt. Ez egy év alatt összesen 5,2 millió forint nyereséget jelent egy év alatt a személyi kölcsön esetében. Mind a négy terméket együttesen nézve, egy év alatt 8,2 millió forintot.</p><p>Ezeket összegezve elfogadtam a hipotézist, mert egyértelműen látszik, hogy a perszonalizáció megjelenésével növekszik a konverziós ráta, és a hatékonyság is. Véleményem szerint ezek szép eredmények, de egyértelműen látszik, hogy ezek még csak az első lépések a teljes ökoszisztéma létrehozásában. Az orosz leánybank példáját követve még jobb eredményeket lehet elérni, a valós idejű perszonalizált üzenetekkel.</p><p>A második hipotézisem az volt, hogy a perszonalizált üzenetek megjelenítésével, az ügyfélélmény és az ügyfélelégedettség növekedni fog. Ezt egy kérdőíves kutatással vizsgáltam, melyben az emberek személyes tapasztalata és véleménye alapján adott válaszokat értékeltem. A hipotézisemet csak részben tudtam elfogadni. Az a része, hogy az ügyfélélmény növekedni fog a perszonalizált tartalmak megjelenésével elfogadtam. Az eredményekből látszik, hogy ezen bőven lehet is fejleszteni és az ügyfelek is szívesebben látnak személyre szabott üzeneteket. A második részt, vagyis, hogy az ügyfélelégedettség nőni fog azt nem fogadom el, mert már így is olyan magas szintű az elégedettség, hogy szignifikáns különbséget nem lehetne mutatni.</p><p>Mindent összevetve, azt gondolom, hogy a bankok az ügyfelekkel történő kommunikációjában ez az adatvezérelt perszonalizációs ökoszisztéma létrehozása a jövő. Minél jobban személyre szabva jelenít meg a bank egy üzenetet, annál kevesebbet költ magára az ügyfélre és az ügyfélélmény is növekedni fog, ami a jobb ügyfélhűséghez vezet. Minél hűségesebb egy ügyfél annál több pénzügyi szolgáltatást fog a bankjától igénybe venni, és nem keres másik bankot. Bár komoly kezdeti költségek merülnek fel az elején, az IT költségeken és a külsős vállalatoktól igénybe vett szolgáltatásokon, ha a bank le tudja fejleszteni számára ezt az ökoszisztémát, az hosszú távon kifizetődő beruházás.</p>

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus (BA)

Konzulens(ek)

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	Adatvezérelt, Adserver, Attribúciós modell, bankkártya, bankszektor, big data, Call Center, Contact Center, CRM, Data Management Platform, GDPR, kommunikáció, Perszonalizált, Ügyfél szegmensek, webanalitika
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2020. Nov. 27. 04:40
Utolsó módosítás:	2021. Már. 29. 10:57

Actions (login required)

Tétel nézet