Финансовая сфера

Банковское обозрение


  • Как улучшить работу с клиентскими данными — кейс «Тинькофф»
23.11.2022 Best-practiceFinCorpFinTech

Как улучшить работу с клиентскими данными — кейс «Тинькофф»

Ежедневно крупные банки обрабатывают большие массивы клиентских данных. От того, как выстроен этот процесс, зависят скорость обслуживания, качество маркетинговых коммуникаций и клиентоориентированность в целом. Роман Невежин, руководитель разработки базовых сервисов операционных платформ «Тинькофф», и Константин Степанов, исполнительный директор IT-компании HFLabs, рассказали, как финансовая онлайн-экосистема «Тинькофф» работает с клиентскими данными и использует полученную информацию в аналитических моделях — например, для быстрого расчета суммы кредита


Обработка данных — быстрей и дешевле

Роман Невежин: Нам важно, чтобы данные как можно быстрее попадали в банковскую систему и сотрудник мог оперативно помочь клиенту решить его проблему. Но при быстром вводе ошибки — не редкость. Оператор может случайно изменить порядок букв, пропустить пробелы, неверно напечатать адреса и фамилии. То же самое происходит и при работе в CRM или с документами.

Чтобы избавиться от ошибок в клиентских данных, мы используем продукты HFLabs «Подсказки» и «Фактор». «Подсказки» помогают операторам и пользователям в 2-3 раза быстрее вводить данные — имена и фамилии, адреса, реквизиты компаний и др. «Фактор» нормализует и обогащает клиентские данные. Например, если сотрудник ввел данные неправильно, то программа добавит недостающие части адреса и индекс, найдет актуальные коды КЛАДР, ФИАС, ОКАТО, ОКТМО. Это в том числе помогает банку готовить отчетность для регуляторов.

Источник: пресс-служба HFLabs

Константин Степанов: еще «Фактор» умеет находить дубликаты — записи об одном и том же клиенте, которые хранятся в разных системах. Это полезно в ситуациях, когда банку нужно оценить все продукты, которыми пользуется клиент, чтобы сформировать единый кредитный лимит для заемщика.

Профит для маркетинга

Роман Невежин: «Подсказки» и «Фактор» используют несколько тысяч человек. Каждый день к нам поступают сотни тысяч заявок, из них примерно пятая часть оформляются клиентами из неавторизованной зоны. Это означает, что человек не представился или он еще не пользуется нашими продуктами и мы не знаем, кто находится по ту сторону экрана. В этом случае клиенту необходимо заполнять вручную данные на формах, например адреса.

Весь поток заявок проходит через сервисы, которые, используя «Фактор», определяют пол клиента. Оттуда он автоматически попадает в CRM. Это позволяет создавать корректные документы и использовать в рассылках правильные обращения, без использования форм вроде «Уважаемый(ая)».

Источник: пресс-служба HFLabs

Константин Степанов: «Фактор» помечает данные кодом качества с точностью 99,99%. Показывает, можно ли использовать данные для рассылок или требуется уточнить информацию у клиента.

База для аналитики

Роман Невежин: Когда клиент обращается за кредитом, нам важно максимально быстро, в режиме реального времени, озвучить, какую по этим условиям сумму и на какой срок можем предложить.

Чтобы этого достичь, мы помимо наших собственных разработок используем продукты HFLabs для аналитических задач. На первом этапе аналитики установили критерии недвижимости, влияющие на тарифы. Затем «Фактор» стандартизировал адреса и установил для них геокоординаты. Именно к ним и «привязали» те самые критерии.

Теперь, когда клиент подает заявку, связанную с залогом имущества, банку достаточно получить координаты его дома. Если дом находится рядом со зданиями, критерии по которым уже рассчитаны, банку не нужно тратить время на оценку объекта, клиент сразу получает гибкий и «умный» тариф — буквально в несколько кликов.

 

Константин Степанов: «Фактор» добавляет геоданные к адресам клиентов, определяет район города, считает расстояние от МКАД или КАД. Все это позволяет компаниям улучшать логистику, строить оптимальные маршруты для курьеров, быстро показывать точную цену доставки и предлагать клиентам ближайший к их адресу офис.

Страховые вопросы — просто и безопасно

Роман Невежин: В стрессовой ситуации многим сложно сконцентрироваться для эффективного решения проблемы. Поэтому в такие моменты, например, когда произошло ДТП, мы хотим по максимуму помочь клиенту.

Продукты HFLabs используются в компании «Тинькофф Страхование» для подсказок клиентам при регистрации убытка. Или, например, для поиска станции метро, ближайшей к месту ремонта. Все это делает неприятный процесс решения вопросов с ДТП более простым и удобным, а главное — позволяет нашему клиенту как можно быстрее решить все вопросы.

 

Константин Степанов: «Фактор» и «Подсказки» работают и как самостоятельное приложение на сервере клиента, и как SaaS на сайте DaData.ru. Познакомиться с продуктами и попробовать их облачную версию продуктов можно бесплатно.






Сейчас на главной

ПЕРЕЙТИ НА ГЛАВНУЮ