Результаты внедрения клиентской аналитики SAS в «ОТП Банке» подтверждают, что использование промышленных решений для углубленной аналитики помогает достигать поставленных бизнес-целей. Решение SAS применяется в банке для организации регулярных автоматизированных маркетинговых кампаний с целью повышения перекрестных продаж, привлечения новых и удержания существующих клиентов.
Стремление банков к унификации своих систем — это один из трендов в финансовом секторе. Такой подход позволяет ускорить интеграцию приложений и наладить комплексную работу по взаимодействию с клиентами, управлению рисками, финансами и т.д. Внедренное в «ОТП Банке» решение аналитического CRM от компании SAS, построено на базе системы для интеллектуального анализа данных SAS Enterprise Miner. Эта же платформа лежит в основе применяемой банком системы для кредитного скоринга.
«ОТП Банк», входящий в число 50 крупнейших банков России, с увеличением клиентской базы пришел к выводу, что одним из факторов, который мешает росту, является отсутствие промышленной платформы для моделирования и клиентской аналитики. Моделирование было стихийным и плохо поддавалось контролю, а получаемые результаты было сложно внедрять, обновлять и поддерживать.
Чтобы модернизировать бизнес и увеличить перекрестные продажи, банк приступил к поиску решения, которое бы позволило автоматизировать проведение кампаний с регулярным обновлением статистических оценок и характеристик для каждого клиента в базе. Банк также стремился ускорить цикл разработки моделей, в том числе упростить и сделать более удобной работу аналитиков. После рассмотрения ряда предложений, присутствующих на рынке, «ОТП Банк» остановил свой выбор на инструментах клиентской аналитики от компании SAS.
Благодаря решению SAS для клиентской аналитики, «ОТП Банку» удалось за короткое время достичь поставленных целей. Простота интеграции SAS с системами банка для операционного CRM позволила реализовать проект в сжатые сроки — всего за несколько месяцев — и сделала возможным регулярное проведение автоматизированных кампаний, основанных на результатах углубленного анализа данных. Использование в работе новых статистических моделей позволило значительно улучшить показатели привлечения и удержания клиентов. Эффект был настолько заметным, что инвестиции во внедрение инструментов SAS окупились уже в течение первого года использования. Наконец, сам процесс разработки и обновления аналитических моделей после завершения проекта стал более контролируемым и удобным.
«Банк выбрал платформу SAS как для клиентской аналитики и прогнозного моделирования, так и для анализа клиентов с точки зрения рисков. Это позволяет улучшить взаимодействие между этими департаментами и в результате более оперативно и качественно строить целевые коммуникации клиентам, включая предварительно одобренные кредитные продукты», — прокомментировал проект Сергей Исаев, руководитель направления клиентской аналитики и CRM компании SAS Россия/СНГ.
