스웨드방크 | 고급 분석을 사용하여 고객 수요 충족

데이터를 사용하여 사람, 기업 및 사회가 성장할 수 있게 합니다.

스웨덴 및 발트해 지역에 소재한 이 포괄 서비스 디지털 은행은 우수한 고객 경험을 위해 모든 고객 데이터에 대한 고급 분석을 성공적으로 통합하고 실행합니다.

일관성 있는 디지털 및 실제 고객 경험은 데이터의 통합에 달려 있습니다.

여러분은 어느 회사가 한 채널에서는 여러분을 너무 잘 알고 있지만, 다른 채널에서는 잘 모른다고 느낀 적이 있으신가요? 선호하는 디지털 채널을 통한 회사의 고객 경험이 실제 고객 서비스와 일치하지 않는 것을 발견한 적이 있으신가요?

이는 기존의 사일로 채널(웹, 콜 센터 및 지점) 접근 방식이 고객과 직원 모두에 친화적이지 않고, 효율성이 없기 때문입니다. 각 채널에는 고유한 데이터 세트, 워크플로, 콘텐츠, 설계 및 기타 지원이 필요합니다. 이는 동일한 기능이 계속해서 생성된다는 이야기입니다. 근본적으로는 고객 데이터를 잘못 통합한 뒤 모든 데이터에 조치를 취하지 않고, 일관된 고객 경험을 설계 및 실현하지 못하여 발생하는 데이터 관리의 문제입니다.

스웨드방크는 그렇지 않습니다. 스웨드방크의 포부는 사람, 기업 및 사회가 성장할 수 있게 만드는 것입니다. 또한 고급 분석을 사용하여 고객의 수요를 충족합니다.

숫자로 보는 스웨드방크

7백3십만

개인 고객

60만

기업 고객

5백만

디지털에서 활발한 고객

17억

연간 디지털 상호 작용

시드 파살리치 데이터 탐색 책임자

시드는 사용 가능한 모든 데이터를 연결하여 '고객 경로를 조명하는' 가치를 압니다. 그 팀의 목표는 디지털에서 콜 센터, 지사, 디지털로 돌아가는 고객의 정확한 행동을 이해하는 것입니다. 가치는 고객의 수요에 부응하는 것입니다.

스웨드방크의 5백만 디지털 활성 고객은 연간 170억 건의 고객 인터액션을 생성하여 완전히 새로운 세대의 정형 및 비정형 데이터를 생성합니다.

그들은 신뢰와 고객 충성도를 쌓기 위한 고객 중심 전략의 개발에 집중하면서 다양한 소스의 방대한 데이터를 의미 있고 실행 가능한 정보로 통합하고 있습니다.

분석 기능을 통합하여 분석 생태계를 단순화하는 것입니다. 상담사는 기존 고객 데이터(예: 계정 잔액 정보, 상품 및 투자, 고객 프로파일 정보)와 웹 로그, 채팅 봇, 콜 센터 데이터 등 새로운 비정형 데이터 소스에 의존합니다. 모두 고객을 더 잘 이해하고, 재정적 필요와 목표를 달성하게 하려는 노력입니다.

비즈니스에 대한 응답

상품 연관성

미시적 분할 사안, 거래 및 계약이 고객을 특정 상품 또는 혜택에 영향을 미치거나 그것으로 이끄는 방식을 이해합니다.

이탈 경로

웹 로그, 계정 정보, 콜 센터 상호 작용 및 이메일 통신을 기반으로 모기지 고객의 이탈을 식별합니다.

핀테크 기능의 영향

5년 간의 거래 데이터, 고객 기간, 은행 위치 및 시간을 바탕으로 새로운 핀테크 기능의 효과를 나타냅니다.

고객 평생 가치

기업 고객의 예측 모델을 이용하여 고객 가치 관리를 제공하고, 이탈 점수를 게시하고, 상품 공급 최적화를 이룹니다.