Сохранение клиентов всегда было приоритетной задачей любой компании. Ключевой проблемой здесь является выявление тех клиентов, которые по каким-то причинам собираются уйти, и определение среди них ценных, которых важно удержать. О реализации такого проекта рассказывает Валентина Литвинова, руководитель направления Дивизиона «Малый и Микро "Сбербанк"» и номинант на премию Data Award.
- В чем заключалась проблема?
До 2021 года достижение стратегических целей по росту операционного дохода в «Сбербанке» реализовывалось путем привлечения новых клиентов и кросс-продаж продуктов действующим клиентам. Но в то же время не было определено понятие «оттока» и, соответственно, не существовало процесса работы по сохранению клиентов в банке.
Усиление конкуренции на рынке банковских услуг среди юридических лиц и индивидуальных предпринимателей привело к тому, что мероприятия, направленные на привлечение новых клиентов, становились все менее эффективными. Новая экономическая ситуация, связанная с пандемией коронавируса, существенно ограничила рост новых регистраций юридических лиц и даже привела к сокращению числа компаний на рынке. Таким образом, основным источником операционного дохода для банков становится существующий рынок действующих компаний. Очевидно, что за действующего клиента необходимо бороться, так как существенно выросли риски его перехода на обслуживание к конкурентам.
Мы провели анализ по ушедшим клиентам за ретро период и обнаружили, что помимо ликвидированных компаний и юридических лиц, попавших под блокировку по 115-ФЗ («антиотмывочному закону»), существует значительная доля действующих организаций, которая прекратила партнерские отношения с банком. Это послужило главным фактором для создания процесса по сохранению действующих клиентов и возобновлению сотрудничества с клиентами, кто ранее был нашим партнером.
- Какой подход для ее решения был выбран?
В течение 2021 года в рамках направления по обслуживанию малого и микробизнеса, в банке была сформирована методология, определяющая «оттекающего клиента». В ее рамках реализован регулярный подсчет и мониторинг фактической ситуации с объемами уходящих клиентов и финансовых потерь, организован регулярный мониторинг негативных изменений в транзакционной активности клиентов – триггерные события, указывающие на вероятность оттока клиентов. Нами построены модели машинного обучения, позволяющие с использованием огромного массива данных (более 500 различных косвенных признаков изменений в поведении клиента) заранее оценить вероятность его ухода из банка или снижения операционного дохода от клиента в течение ближайших трех месяцев.
Был выстроен процесс удержания клиентов на обслуживании в банке через различные каналы обслуживания на основании данных триггеров и результатов модели, реализованы регулярные исследования причин оттока клиентов, созданы новые инструменты по предоставлению клиентам уникальных предложений с целью их сохранения в банке на основании результатов исследований. Наконец, нами построена оценка финансовой эффективности сквозного процесса от момента предсказания вероятности оттока клиентов до подтверждения их сохранения на обслуживании в банке.
Таким образом, сейчас в банке существует трехступенчатая система работы с оттоком клиентов. Она включает предупреждение оттока клиентов и доли оборотных средств с высокой вероятностью ухода в течение ближайших трех месяцев; удержание клиентов, по которым зафиксированы фактические неблагоприятные изменения в их поведении при использовании подключенных банковских продуктов; возврат ушедших клиентов на обслуживание в банке спустя 90 дней по отдельным продуктам и 180 дней по комплексному оттоку.
- Какие задачи были поставлены перед проектом?
Главной целью было снижение доли клиентов – юридических лиц малого и микро-бизнеса, которые уходят с обслуживания в банке и переходят к конкурентам. При помощи модели машинного обучения требовалось выявлять клиентов, склонных к оттоку, и определять самые эффективные инструменты их сохранения: банковские и партнерские продукты, скидки на обслуживание и пр. Дальнейшая задача – своевременное проведение взаимодействия с клиентом с целью его сохранения.
— Какие технологии использовали?
Это классическая задача бинарной классификации. Мы использовали алгоритм градиентного бустинга. Он реализован на языке Python c использованием библиотеки LightGBM. Глубина данных для обучения модели составила 24 месяца.
В качестве данных использовали транзакционную аналитику, доходность клиентов, активность в использовании продуктов, обращения, уровень удовлетворенности, сведения о связанных лицах, а также отрасль бизнеса и другие регистрационные и отчетные данные.
— Что было самым сложным в ходе проекта?
Самое сложное в реализации нашего процесса – собрать все данные по клиентам (как юридическим, так и физическим лицам), что есть в «Сбере», из разных источников. В нашем банке их колоссальное количество. Кроме того, было непросто проработать бизнес-гипотезы, чтобы выявить, какие именно события или параметры влияют на отток клиента. Из этого предстояло построить модель предсказания оттока и улучшить ее до достаточно качественного уровня – мы выявляем каждого третьего уходящего клиента.
— Приведите пример неожиданных инсайтов, появившихся в ходе проекта.
При проработке бизнес-гипотез мы встречались с разными инсайтами. Например, кажется абсолютно очевидным, что жалобы точно должны повлиять на уход клиента из банка. Ведь он жалуется, ему что-то не нравится, его лояльность снижается... Но посмотрев на цифры, мы увидели обратную зависимость: оказалось, что если клиент принял решение уйти, то он это делает «тихо». А те, кто жалуются, на самом деле неравнодушны к банку, помогают нам стать лучше и продолжают с нами работать. Их жалобы для нас действительно сродни подарку.
— Как выявляются оптимальные инструменты для сохранения клиента? В случае пошатнувшейся лояльности права на ошибку нет…
В процессе создания бесперебойного механизма по сохранению клиентов возникли два главных вопроса: почему уходят клиенты и что банк может дать клиенту, чтоб он продолжил сотрудничество.
Ответить на эти вопросы могли только клиенты банка, которые прекратили сотрудничество со «Сбером» или попали в категорию оттока. Поэтому была создана система регулярных исследований по выявлению причин ухода клиентов. Затем, обладая ценными знаниями, банк приступил к реализации гибких инструментов сохранения клиентов в зависимости от причин оттока, доходности клиента, вида деятельности компании и других признаков. Важно сказать, что процесс исследований и разработки гибких инструментов удержания – непрерывный и динамический, позволяющий «держать руку на пульсе» и оперативно реагировать на все изменения.
Действующие инструменты сохранения клиентов — это индивидуальные непубличные продукты и условия по банковским продуктам, акции и компенсации на продукты банка, а также уникальные предложения от компаний экосистемы «Сбера» и партнеров банка.
— Каковы результаты?
При создании процесса сохранения клиентов нами был выделен ключевой показатель по сохранению количества и доли клиентов – абсолютное значение по количеству ИНН, оставшихся на обслуживании в «Сбере», и доля сохраненных клиентов относительно ушедших на обслуживание в другие банки. Кроме того, в ходе развития процесса был выделен критерий доходности – объемы экономической прибыльности по клиенту, на основании которых принимается решение по его сохранению. Очевидно, если по клиенту отрицательная экономическая прибыльность, то банк не проводит мероприятия по его сохранению на обслуживании. Наконец, были сформированы дополнительные ключевые показатели по сохранению операционного дохода.
В итоге, за 2022 год нам удалось снизить долю оттекающих доходных клиентов на 17%. Увеличение среднего срока жизни клиента в банке составило 20%.
— Насколько это соответствовует ожиданиям? Возможно ли результат улучшить, и за счет чего?
Результат превысил наши ожидания: для себя мы определили цель снижения оттока не менее чем на 10%. Мы не останавливаемся на достигнутом и ставим себе все более амбициозные цели. Для их достижения улучшаем процесс взаимодействия с клиентами. Формируем таргетированную выборку с выбором оптимального канала взаимодействия – например, клиентам, привыкшим взаимодействовать только в цифровых каналах, мы направляем коммуникацию без участия сотрудников. Развиваем перечень продуктов и условий по обслуживанию в банке для сохранения клиентов – например, запускаем акции, которые применяются только на закрытой выборке клиентов, склонных к оттоку. Механики таких акций побуждают клиентов становиться активными и продолжать сотрудничество с нашим банком.
— Как новые подходы отразились на финансовых результатах?
Сохранение чистого операционного дохода по оттекающим клиентам за 2022 год составило несколько миллиардов рублей.
— В чем роль этого проекта для бизнеса?
Процесс по сохранению клиентов занимает одну из ключевых ролей в выполнении бизнес-планов банка по доходности и доли рынка. Дополнительно в рамках текущего процесса проводится регулярная аналитика причин ухода клиентов и их потребностей, из чего формируются релевантные продуктовые предложения, исправляются ошибки в процессах банка и улучшается клиентский опыт.
