How Credit Unions Can Use Transactional Data For Growth?
I write about fintech, data, and everything around it
Omdat kredietverenigingen in het hele land zich blijven ontwikkelen tot financiële coöperaties van de volgende generatie, wenden ze zich steeds meer tot geavanceerde transactionele datastrategieën als onderscheidende concurrentiefactor. Lees verder voor tips van experts die je kunnen helpen om te bepalen hoe je transactionele gegevens kunt gebruiken om ledenwaarde te creëren.
In de huidige wereld van kredietverenigingen zijn transactionele gegevens vanzelfsprekend. Als kredietunie ziet u de gegevens die door uw systemen stromen eenvoudigweg niet als nuttig voor veel meer dan naleving en rapportage. Maar dat staat op het punt te veranderen. Waarom?
Omdat transactionele data – informatie over elke financiële transactie –eindeloze onaangeboorde mogelijkheden biedt voor groei en waardecreatie.
Transactiegegevens gaan niet alleen over transacties. Het gaat om elk lid als individu met unieke interacties, zorgen en interesses, die allemaal worden vastgelegd en geanalyseerd om hun problemen zo goed mogelijk op te lossen en aan hun behoeften te voldoen. Of je het nu hebt over leningen, beleggingen, het betalen van rekeningen, het verzilveren van cheques, etc., je kredietunie zal een heleboel transacties hebben. En deze gegevens kunnen op allerlei krachtige manieren worden gebruikt die leden zullen beginnen op te merken, zelfs zonder dat ze weten wat er achter de schermen gebeurt, omdat de resultaten voor zich spreken.
Maar verrassend genoeg geeft een recent onderzoek dat we hebben uitgevoerd onder de professionals van kredietverenigingen aan dat Transactiegegevens zijn een onderbenutte bron bij kredietverenigingen. De meeste CU’s weten niet hoeveel transactiegegevens ze hebben of hoe ze deze effectiever kunnen gebruiken om meer leden te werven, sneller te groeien en de efficiëntie te verhogen.
Als jij een van hen bent en wilt weten “Hoe kun je transactionele gegevens gaan gebruiken voor de groei van je CU?”. Hier zijn enkele van de populairste gebruikssituaties waarin je transactionele gegevens kunt gebruiken om producten en services te verbeteren, evenals een verbeterde ledenervaring die sterkere, meer vertrouwde relaties bevordert.
Gebruik van transactionele data voor de groei van kredietinstellingen
Kredietverenigingen staan al lang bekend om hun vermogen om relaties met leden op te bouwen en een superieure klantervaring te bieden, wat de afgelopen jaren heeft geholpen om het marktaandeel te vergroten. In de huidige wereld van big data wordt het onderhouden van deze relaties echter een grotere uitdaging, omdat er vaak zoveel verschillende manieren zijn om met je leden te communiceren – online of offline – en verschillende tools en kanalen om daarbij te gebruiken.
Er zijn ook veel manieren om het gedrag en de voorkeuren van uw leden via al deze verschillende kanalen en contactpunten te analyseren, maar hoe kunt u ervoor zorgen dat u er optimaal gebruik van maakt? Het antwoord ligt in het gebruik van transactionele gegevens.
Maar wat zijn transactionele gegevens precies? Het zijn gewoon de details van een aankoop door een consument – waar hij heeft gewinkeld, wat hij heeft gekocht en hoeveel hij heeft uitgegeven. Als ik bijvoorbeeld mijn creditcard gebruik bij Starbucks, laat de gegevensstroom zien dat ik $5 heb betaald bij Starbucks in Chicago op 14 februari om 14:02 uur.
Het belangrijkste verschil tussen transactiegegevens en andere soorten klantgegevens is de actualiteit ervan. Omdat consumenten elke dag aankopen doen, kan deze informatie worden gebruikt om marketingcampagnes op te zetten die op het juiste moment komen en door je leden als relevant voor hun leven worden gezien.
Dit zijn slechts enkele van de manieren waarop kredietverenigingen transactiegegevens kunnen gebruiken om groei te stimuleren:
1. De werkelijke drijfveren van het sentiment onder leden identificeren
Kredietverenigingen hebben een lange geschiedenis van ledenfocus, waardoor ze vertrouwen en loyaliteit kunnen opbouwen. Maar nu er zoveel concurrenten om de leden wedijveren, moeten kredietverenigingen ervoor zorgen dat ze de diensten kunnen leveren die leden willen en waarderen.
Een belangrijke manier om dit te doen is via sentimentanalyse van transactionele gegevens, die stelt kredietverenigingen in staat om vast te stellen wat de werkelijke drijfveren en reacties van hun leden zijn. Dit helpt bij het creëren van een betekenisvollere interactie tussen leden en hun credit union – en verhoogt op zijn beurt de tevredenheid van de leden, wat een enorme stimulans is voor groei.
2. Begrijpen hoe leden uw producten en diensten gebruiken
Je leden maken actief gebruik van je producten en diensten, wat betekent dat je een schat aan transactiegegevens tot je beschikking hebt. Je kunt die gegevens gebruiken om te begrijpen hoe leden je producten en diensten gebruiken en wat ze van hun kredietvereniging willen.
Je kunt bijvoorbeeld transactiegegevens gebruiken om leden te identificeren die regelmatig mobiel bankieren en baat zouden kunnen hebben bij een oplossing voor mobiel betalen. Door mobiele betalingen toe te voegen aan hun bestaande diensten, kunnen ze hun financiën beter beheren en betrokken blijven bij je kredietvereniging.
Zodra je dit soort kansen hebt geïdentificeerd, kun je deze leden rechtstreeks benaderen met persoonlijke aanbiedingen voor nieuwe producten en diensten die hun financiële doelen dichterbij brengen.
3. Een basislijn vaststellen voor ledenbetrokkenheid
Nu er zoveel op het spel staat in de bankwereld, is het meten van de betrokkenheid van leden een van de belangrijkste gegevens die een kredietunie kan verzamelen. De uitdaging is om te kunnen meten waar leden betrokken zijn bij je bedrijf, waar ze afhaken en waar ze helemaal weggaan. Door transactiegegevens te analyseren van kanalen zoals online bankieren, geldautomaten, filialen en mobiele apps, kunt u de prestaties van al uw kanalen meten en een basislijn vaststellen voor initiatieven op het gebied van betrokkenheid.
Wanneer leden van een kredietunie die basisbetrokkenheid halen of overtreffen, kun je een positieve groei zien op alle gebieden van ledenbetrokkenheid en ledenbehoud. Het helpt ook het ledenaantal te verhogen door meer nieuwe accounts te openen als verwijzingen.
4. Ontwikkelend gedrag van leden voorspellen met datamodellering
Met de komst van geavanceerde gegevensanalyse en voorspellende modellen in de financiële en bancaire sector hebben kredietverenigingen toegang tot meer informatie over leden dan ooit tevoren. Maar zoals in de meeste sectoren gaat het er niet zozeer om dat je toegang hebt tot de gegevens als wel dat je er wijs uit kunt worden. Met al deze beschikbare gegevens kunnen kredietverenigingen voorspellende datamodellen gebruiken om een beter idee te krijgen van waar leden naartoe gaan en wat ze vervolgens willen – en hoe ze zich kunnen aanpassen om die diensten te leveren op een manier die uiteindelijk inkomsten verhoogt en tegelijkertijd een uitstekende ervaring biedt.
Het gebruik van voorspellende modellen stelt kredietverenigingen in staat om verder te kijken dan hun huidige ledenbestand en na te gaan hoe die leden zich in de loop der tijd hebben ontwikkeld. Dit helpt je om een beeld te vormen van wie je huidige leden zijn, wat ze in het verleden hebben gedaan, hoe ze zich hebben gedragen en hoe dat gedrag zich in de toekomst zou kunnen ontwikkelen.
5. Anticiperen op behoeften van leden
Transactiegegevens kunnen op zichzelf overweldigend en moeilijk te gebruiken zijn. In combinatie met andere gegevensbronnen kan dit echter waardevolle inzichten opleveren voor kredietverenigingen.
Transactiegegevens zijn een krachtige bron van inzicht waarmee kredietverenigingen de behoeften van hun leden beter kunnen begrijpen en hierop kunnen anticiperen, wat uiteindelijk leidt tot een effectievere betrokkenheid en een hogere loyaliteit van de leden.
Door inzicht te krijgen in transactiegegevens kunnen kredietverenigingen gerichte campagnes opzetten om leden aan te moedigen:
- Vaker hun pinpas gebruiken
- Een autolening aanvragen (gebaseerd op activiteit bij de dealer)
- Meld je aan voor een pensioenspaarrekening (gebaseerd op boodschappen)
- Open een Home Equity-kredietlijn (gebaseerd op aankopen voor woningverbetering)
Om al deze use cases te bouwen, moet je de zeer fundamentele vraag stellen hoe je een gegevensbank en een gegevensafdeling bouwt. En als je eenmaal over die brug bent, een solide raamwerk voor data governance voor een enkele bron van waarheid.
6. Maak gerichte marketing
Kredietverenigingen hebben van oudsher segmentatie gebruikt om hun marketing- en verkoopinspanningen te beheren. Maar de huidige benadering van segmentatie is ondermaats.
Traditionele segmentatie van kredietverenigingen is gebaseerd op demografische gegevens, productgebruik en levenslange waarde. Je moet nog steeds demografische informatie gebruiken, maar als dat het enige is waarop je je kunt baseren, laat je veel potentiële voordelen liggen.
Om geen potentiële winst meer te laten liggen, moeten kredietverenigingen transactionele gegevens gaan gebruiken in hun segmentatiestrategieën.
Transactiegegevens kunnen je helpen om specifiek gedrag vast te stellen voor elk van je leden. Hoe gedetailleerder de gegevens, hoe meer inzicht je kunt krijgen in het gedrag van je leden.
Hier zijn vier manieren waarop je transactiegegevens kunt gebruiken om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die specifieke segmenten bereiken:
- De transactiegeschiedenis van een lid gebruiken om te bepalen welke producten of diensten ze nodig hebben
- Bepalen wanneer leden gecontacteerd moeten worden over een product of dienst
- Nieuwe triggers voor aanbiedingen identificeren (bijvoorbeeld wanneer een lid een grote storting doet)
- Leden informeren dat ze een hoge renteschuld hebben
7. Risico’s en fraude verminderen
Kredietverenigingen zijn altijd op zoek naar efficiëntere manieren om risico’s en fraude in hun organisaties te verminderen. In het verleden vertrouwden veel instellingen op de kredietscore van consumenten, wat voor de hand liggend lijkt maar ook nadelen heeft.
Het probleem met het gebruik van kredietscores als maatstaf voor risico is dat er rekening wordt gehouden met alle soorten consumentenuitgaven, niet alleen met relevante uitgavencategorieën of soorten. Veel consumenten met gezonde financiële gewoonten kunnen toch een slecht krediet hebben door factoren waar ze geen invloed op hebben, zoals medische rekeningen of zelfs studieleningen.
De betere maatstaf om risico’s te meten zijn transactiegegevens, die laten zien hoeveel geld een persoon elke maand uitgeeft (en waaraan) en hoe vaak de persoon zijn of haar rekeningen op tijd betaalt. Het belangrijkste is dat transactiegegevens kredietverenigingen in staat stellen om risico’s en fraude te verminderen.
Zuci’s Credit Underwriting Solution – HALO helpt kredietverenigingen om kredietrisico’s te verminderen en de totale kredietkosten te minimaliseren door de kwaliteit van uitbetalingen van leningen te verbeteren. HALO kan ook de efficiëntie van het acceptatieproces verbeteren door de tijd die verloren gaat aan slechte klanten te verminderen, waardoor het aantal goedkeuringen toeneemt.
8. Totale uitgaven optimaliseren
Een van de belangrijkste toepassingen van transactiegegevens is het optimaliseren – of verlagen – van de totale bedrijfskosten. Kredietverenigingen kunnen beter begrijpen waar hun zuurverdiende geld naartoe gaat en hoe ze meer kunnen besparen door transactionele gegevens te gebruiken.
Uit analyses kan bijvoorbeeld blijken dat leden meer dan ooit gebruikmaken van niet-netwerk geldautomaten, wat een rode vlag is voor leidinggevenden van kredietverenigingen. Gegevensanalyse kan echter ook aantonen dat dit een gebruikersfout kan zijn – leden weten misschien niet dat er een netwerkautomaat in de buurt is waar ze op kosten kunnen besparen. In dit geval kunnen kredietverenigingen de inzichten uit de transactiegegevens gebruiken om GPS of mobiele locators te implementeren om leden te helpen de dichtstbijzijnde geldautomaat in het netwerk te vinden.
Hier volgen enkele voorbeelden om de totale bedrijfskosten te optimaliseren of te verlagen met behulp van transactionele gegevens:
- Identificeer leden die lange tijd inactief zijn geweest en bied ze stimulansen om hun bankrelatie met je kredietunie voort te zetten.
- Identificeer leden met een laag gemiddeld leensaldo en stimuleer hen om in de toekomst grotere leningen af te sluiten.
- Identificeer leden met een nulsaldo of een zeer laag saldo op hun betaalrekening en stimuleer hen om het saldo te verhogen (dit verbetert je nettorentemarge).
Hoe kan jouw kredietunie aan de slag met een datastrategie?
Kredietverenigingen lopen achter op andere financiële instellingen als het gaat om het gebruik van gegevensanalyse. In een recent rapport van de Credit Union National Association staat bijvoorbeeld dat slechts een klein percentage van de kredietverenigingen momenteel gebruik maakt van geavanceerde analyses, vergeleken met banken.
Kredietverenigingen zijn om verschillende redenen trager geweest met het invoeren van geavanceerde analyses. Ten eerste worstelen kredietverenigingen vaak met gegevensintegratie en -beheer. Ten tweede zijn leidinggevenden van kredietverenigingen over het algemeen conservatiever dan hun collega’s in de banksector en zijn ze minder geneigd om grote veranderingen in technologie op ondernemingsniveau te omarmen. Tot slot ontbreekt het sommige kredietverenigingen aan het talent dat nodig is om groei te stimuleren met initiatieven op het gebied van analyse en datawetenschap.
Om dezelfde redenen (met name de eerste twee) lopen kredietverenigingen ook achter bij de toepassing van datagestuurde marketingtechnieken. En dit is een verlies, want het is een gemiste kans op groei die relatief snel kan worden aangepakt door gebruik te maken van bestaande klantgegevens.
Verschillende marketingleiders van kredietverenigingen hebben al met succes microsegmentatie en getriggerde berichtgevingsprogramma’s geïmplementeerd die gebruikmaken van transactiedata van leden om de betrokkenheid en loyaliteit van leden te vergroten en nieuwe accounts te werven.
Voordelen van een goede datastrategie voor uw kredietunie
Kredietverenigingen staan voor veel uitdagingen. Ze moeten voldoen aan de behoeften van de leden, klantenservice van hoge kwaliteit bieden en winstgevend blijven. Om deze doelen te bereiken, moeten kredietverenigingen nieuwe technologieën toepassen en hun manier van werken transformeren.
Met een goede datastrategie kan je kredietunie zich richten op wat belangrijk is: leden van dienst zijn.
Met een goede gegevensstrategie voor kredietverenigingen kunt u:
- Koppel je producten en diensten beter aan markttrends en behoeften van leden.
- Verhoog de adoptie van oplossingen en personaliseer betrokkenheid door promoties af te stemmen op specifieke ledenprofielen.
- Risico’s beperken door patronen te ontdekken die kunnen leiden tot fraude of fouten in uitgavenprognoses.
- Bespaar tijd en geld door veel van de handmatige processen voor het tabelleren van gegevens te automatiseren.
Laatste gedachten
Er is een oud gezegde: “je weet niet wat je niet weet”. Dit geldt zeker voor kredietverenigingen die geen transactionele gegevens gebruiken in hun groeistrategie.
Het is een veilige gok dat de meerderheid van de kredietverenigingen geen transactiegegevens gebruikt, omdat deze duur en moeilijk toegankelijk zijn. Maar met de juiste technologie en partners kan deze informatie verbazingwekkende resultaten opleveren.
Met kredietverenigingen in het hele land die floreren en overleven ondanks de steeds intensievere concurrentie van banken, is het duidelijk dat strategieën voor transactionele gegevens cruciaal zijn voor groei.
Als u een concurrentievoordeel wilt halen uit uw gegevens, plan dan een gesprek van 30 minuten met onze data-engineers om uw gegevensproblemen te identificeren en op te lossen en een
datagestuurde bank
instelling te worden.
Meld u aan en ontvang gratis uw op maat gemaakte stappenplan.
