Всего в исследовании приняли участие более 15 крупнейших МФО. Все опрошенные (100%) признали персонализацию ключевым трендом, а 88% уже применяют индивидуальные продуктовые предложения. 50% МФО применяют персонализированные продукты фрагментарно, 38% - интегрировали их в операционную деятельность на системной основе, тогда как 13% участников исследования находятся на стадии планирования внедрения соответствующих инструментов.
Наиболее распространенным инструментом персонализации стали индивидуальные продуктовые предложения - их используют 88% опрошенных МФО. Две трети компаний (по 63%) применяют персонализированные каналы коммуникации (СМС, email, пуш-уведомления) и дифференцируют процентные ставки в зависимости от профиля клиента.
"Многие МФО внедряют персонализацию лишь частично. До 96% компаний не могут полноценно и качественно масштабировать персонализацию на всех клиентов, так как ожидания рынка часто опережают технологическую готовность большинства бизнесов, - рассказывает менеджер продукта "Просто." Лиза Шабанова. - Такие интеграции требуют зрелой архитектуры данных и процессов, классическая подстановка офферов и формально персонализированная рассылка уже не работают".
Среди драйверов персонализации МФО называют два ключевых фактора: растущую регуляторную нагрузку и трансформацию конкурентной среды. "На решение о внедрении персонализированных предложений влияют изменения в регулировании и требования к обработке данных, уровень конкуренции и ожидания пользователей к релевантности предложений, а также доступность качественных данных и технологическая зрелость рынка", - отметил директор департамента маркетинга "ДЕНЬГА" Иван Жуков.
По мнению директора по маркетингу финансовой онлайн-платформы Webbankir Алексея Варпаховского, в настоящее время ключевым фактором в развитии персонифицированных предложений является смещение фокуса с формальной персонализации к реальной пользовательской пользе. "Это объяснимые решения, корректные ожидания по одобрению и цене, прозрачная логика рекомендаций и долгосрочное доверие, а не краткосрочный рост конверсии", - отметил Верпаховский.
"Простая персонализация - это сегменты и набор базовых правил. Но исследования показывают, что при глубокой работе с данными эффект выше: по оценкам McKinsey & Company, персонализация может увеличивать выручку на 5-15% и повышать эффективность маркетинга на 10-30%, - говорит Шабанова. - Это означает, что реальный результат дают не шаблонные предложения, а качественные данные и работающие модели".
При построении персонализированных предложений все без исключения участники опроса опираются на историю взаимодействия клиента с компанией. Две трети МФО (63%) учитывают платежеспособность заемщика, почти столько же (62%) анализируют кредитную историю, 60% принимают во внимание поведенческие паттерны и цели займа.
Социально-демографические характеристики, включая возраст, используют лишь 25% организаций. "Интересно, что при персонализации финансовых продуктов чаще используют поведенческие, скоринговые и транзакционные данные, а не социально-демографические признаки. Это соответствует мировой практике: когда компании анализируют поведение клиента, а не только его анкетные данные, они точнее прогнозируют его действия", - говорит Шабанова. По ее словам, в результате такого подхода снижается риск просрочек и растет доход на одного клиента.
Внедрение персонализации оказалось не таким гладким процессом: треть МФО (35%) столкнулась со сложностями в аналитике и сегментации клиентской базы, еще 33% испытывают технические проблемы. Четверть респондентов жалуются на высокую стоимость внедрения, 22% - на дефицит данных о клиентах, 20% не справляются с персонализацией при больших объемах заявок. Любопытно, что 12% компаний вообще не видят спроса на индивидуальные предложения со стороны заемщиков. При этом каждая четвертая МФО (25%) заявила, что никаких препятствий не испытывает.
Инвестиции в персонализацию в целом себя оправдывают: 63% экспертов оценивают возврат как преимущественно положительный, четверть (25%) говорит о полной окупаемости, еще 12% - о частичной. Наиболее эффективными технологиями для создания индивидуальных предложений эксперты считают Big Data/Аналитику больших данных (отметили 43%), искусственный интеллект (29%), CRM-системы (14%). В компании "А Деньги" считают эффективным "использование Big Data и предиктивных моделей для формирования персональных предложений".
Персонализация демонстрирует комплексный эффект: 100% опрошенных зафиксировали улучшение качества повторных займов, три четверти (75%) - рост лояльности клиентов, более трети (38%) - снижение кредитных рисков. Неожиданно скромный результат показал приток новых клиентов - лишь 13%, что указывает: персонализация работает в первую очередь на удержание существующей базы, а не на привлечение.
МФО, которые научились использовать данные для формирования индивидуальных предложений, получают возможность одновременно соблюдать требования регулятора, удерживать платежеспособных клиентов и сохранять рентабельность портфеля, резюмировали аналитики медиахолдинга "Просто.". Компании, продолжающие работать по стандартизированным моделям, рискуют оказаться вытесненными с рынка более гибкими конкурентами.