Sosiaalinen sukellusvene

Timo Nurmi 28.9. 07:58

Pankkiala kasvattaa bisnestä datalla ja analytiikalla

Timo Nurmi

Tärkeimpänä ajurina analytiikan läpilyömisessä on palveluiden digitalisoituminen: verkossa kaikki käyttäjädata on analysoitavissa, vanhanaikaisessa pankissa ei.

Helsingin Sanomat haastatteli viikko sitten finanssiryhmä OP:n seuraavaksi pääjohtajaksi nousevaa Timo Ritakalliota. Jutussa viitattiin myös yhtiöryhmän "miljardipanostuksiin" tietojärjestelmien uusimiseksi ja prosessien automatisoimiseksi.

"Muun muassa tätä tarkoitetaan, kun puhutaan finanssialan digitalisoitumisesta", lehti kirjoittaa. Miksi satsata it-miljardeihin?

Harward Business Review kirjoittaa McKinseyn tutkimuksesta jossa haastateltiin yli 3 000 yritysjohtajaa ja selvitettiin, kuinka yritykset voisivat menestyä tekoälyn avulla. Juttu kannattaa lukea jo käytännön vinkkien takia.

Kaksi toimialaa nousivat tutkimuksessa muiden yläpuolelle mitä tulee suunnitelmiin panostaa tekoälyn hyödyntämiseen. Tele- ja finanssitoimialalla investointeja ollaan kasvattamassa yli 15 prosenttia vuodessa - seitsemän prosenttiyksikköä enemmän kuin kaikilla toimialoilla keskimäärin - seuraavan kolmen vuoden ajan.

Mistä on kyse? Analytiikan valjastamisesta liiketoiminnan ohjaavaksi voimaksi, sanoo McKinsey. Yhtiö antaa kolme käytännön esimerkkiä.

Eurooppalainen pankki tuskaili laskevien asiakasmäärien kurimuksessa ja kokeili turhaan useita toimenpiteitä passiivisten asiakkaiden suuntaan, mutta turhaan. Kunnes yhtiö valjasti koneoppivan algoritmin ennustamaan, ketkä nykyisistä asiakkaista ovat todennäköisimmin lähtökuopissa. Tämä uusi ymmärrys auttoi paremmin kohdennetussa viestinnässä ja pienensi asiakaspoistumaa 15 prosentilla.

Yhdysvaltalainen pankki käytti koneoppimista selvittämään yhtiön yksityispankkiirien asiakkailleen antamia alennuksia. Pankkiirit väittivät että avainasiakkaille annetut alennukset maksavat itsensä takaisin lisämyynnillä. Analytiikka kertoi toista. Kun malli muutettiin, liikevaihto nousi 8 prosentilla muutamassa kuukaudessa.

Aasialaisella suurella pankilla oli suuri markkinaosuus, mutta sen asiakkaat käyttivät vain vähän palvelutuotteita kilpailijoihin verrattuna. Kehittynyt analytiikka kävi dataa läpi ja pankki pystyi määrittämään 15 000 pientä kohderyhmää, mikrosegmenttiä, yhdistellen asioita joita ei aiemmin oltu voitu tehdä - ja sai näin kasvatettua ostamisen todennäköisyyttä kolminkertaiseksi.

Vaikka yllä kuvatut esimerkit kertovat yksittäisten projektien onnistumisista analytiikka- ja tekoälyprojekteilla, yksittäiset hankkeet eivät suurissa yrityksissä usein silti vielä näy isona muutoksena viivan alla, toteaa McKinsey. Mitä yritysten pitäisi sitten tehdä? Muuttaa toimintatapaansa täysin siten, että analytiikan hyödyntämisestä tulee strategian ja organisoitumisen toimintamalli.

Informaation määrä on kasvanut räjähdysmäisesti. Pankeilla on vaikeuksia pärjätä kustannuskilpailussa. Mutta tärkeimpänä ajurina analytiikan läpilyömisessä on palveluiden digitalisoituminen: verkossa kaikki käyttäjädata on analysoitavissa, vanhanaikaisessa pankissa ei.

OP esitteli seminaarissa yhtiön pilotoivaa toimintatapaa: luodaan Facebook-mainos kuvitteellisesta palvelusta ja katsotaan löytyykö kysyntää. Jos kiinnostusta sitten löytyy, luodaan tai ostetaan palvelu kiinnostuneelle segmentille. Tässäkin on kyse datan keräämisestä ja sen hyödyntämisestä nopealla toimintamallilla.

Mitä jokainen yritys voi oppia pankkimaailmasta - sekä viestinnän ja markkinoinnin organisoimisessa että koko liiketoiminnan kehittämisessä? Ainakin sen, että data ja analytiikka kannattaa ottaa tekemisen suunnittelun, päätöksenteon ja kehittämisen pohjaksi. Ja sen, että dataa voi käyttää pilotoivan toimintatavan polttoaineena sisältöjen suunnittelusta liiketoiminnan suunnan kehittämiseen.

Kirjoittaja Timo Nurmi on viestintätoimisto Vapa Impactin toimitusjohtaja ja perustajaosakas, joka on keskittynyt erityisesti verkon tuomiin mahdollisuuksiin. Timoa voi seurata Twitterissä @ttnurmi.

Kumppaniblogit

Kaupallinen yhteistyö