ABD perakende bankası Citi, ABD Kişisel Bankacılık işinin müşterilerine bir şubeye girsinler, mobil bankacılık uygulaması kullansınlar veya bir çağrı merkezini arasınlar, son derece kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasını sağlayacak teknolojiyi kullanıma sunuyor.
ABD’li müşterilere banka ve kredi kartları, perakende finansal hizmetler ve bireysel bankacılık sağlayan ABD Kişisel Bankacılık, Citigroup’a 10 milyar doların üzerinde gelir sağlıyor.
Bankanın şubelerde sunduğu kişisel hizmeti telefon, internet ve mobil bankacılık üzerinden sunabilmesi için otomatik veri analitiği ve karar alma araçlarına yatırım yapıyor.
Nihayetinde banka, veri içgörülerini bankacılık müşterilerini “memnun etmek” için kullanmayı hedefliyor; örneğin, onlara doğum günlerini kutlamak için ödüller sunarak veya seyahat rezervasyonu yaptıklarında ulaşım ve eğlence fırsatları sunarak.
Yakın zamana kadar banka, parçalanmış BT sistemlerine güveniyordu; bu, örneğin bir müşterinin internet bankacılığını kullanırken bir kredi kartı teklifini reddedebileceği ve daha sonra çağrı merkezini aradığında aynı teklifin sunulabileceği anlamına geliyordu.
Sonuç olarak, Citi ABD Kişisel Bankacılık’ın analitik, teknoloji ve yenilik başkanı Promiti Dutta’ya göre müşteriler her zaman dinlendiklerini hissetmiyorlardı.
“Şunu hayal edin: İnternete giriyorsunuz ve kredi kartından bakiye transferi teklifi alıyorsunuz, ‘İlgilenmiyorum’ diyorsunuz ve sonra tekrar telefonunuzdan giriş yapıyorsunuz ve size aynı bakiyeyi gösteriyoruz. transfer teklifi, ”dedi Computer Weekly ile yaptığı röportajda. “Müşteri duyulmadığını hissediyor.”
Müşteri analitik kayıtları
Citi, finansal kayıtları, kullandıkları finansal ürünler ve çevrimiçi bankacılık, şube ziyaretleri, telefon görüşmeleri veya e-posta yoluyla bankayla etkileşimleri dahil olmak üzere her müşterinin verilerinin bir görünümünü sağlayan bir müşteri analitik kaydı (CAR) geliştirmiştir.
Banka, CAR veri havuzunu, Omnichannel Decision Engine olarak adlandırdığı ABD teknoloji şirketi Pegasystems tarafından sağlanan otomatik karar verme yazılımıyla ilişkilendiriyor.
Karar motoru, müşterilerin etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve herhangi bir zamanda müşterilere sunulacak ilgili hizmetleri önermek için Pega’nın Müşteri Karar Merkezi yazılımını kullanır.
Dutta, “Müşterilerimize, en azından şu anda ilgilenmediklerini bize belirttikleri için, mutlaka alakalı bulmadıkları şeyleri zorlamıyoruz,” dedi.
Karar motoru, müşterinin gerçekten ilgisini çekebilecek teklifler veya hizmetler önerebilir, bunları banka personelinin önermesi için işaretleyebilir veya metin, mobil bankacılık ve diğer kanallar aracılığıyla doğrudan müşteriye iletebilir.
Dutta, banka personelinin müşterilerle yaptıkları konuşmalarda “muazzam bir fark yarattığını” bildirdi.
BT ağının çözülmesi
Citi, müşterilerle etkileşimlerini yönetmek için kendi şirket içi kural motoru ve Pega’nın Chordiant yazılımı da dahil olmak üzere çok çeşitli karar motorları kullandı, ancak bunlar birbirine bağlı değildi. Bu, bankanın mobil ve internet bankacılığı karar motorlarının bağımsız olarak çalışması anlamına geliyordu.
Citi, yaklaşık dört yıl önce, Pega’nın Chordiant için teknik desteği sona erdirmeye başlamasının ardından, web sitesinde ve mobil uygulamalarında müşterilerle iletişim kurmak için kullandığı yazılımı değiştirmesi için baskı altına girdi.
“Zor noktalarının ne olduğunu veya neyin iyi çalıştığını anlamak için müşteri duyarlılığını anlamamız gerekiyor. Bu nedenle, müşteri deneyimini iyileştirme söz konusu olduğunda, yapılandırılmamış veriler bizim için büyük bir alan.”
Promiti Dutta, ABD Kişisel Bankacılık, Citi
Banka, Pega’nın Chordiant karar motorunun yerini alacak bir araç arayışında, teknoloji tedarikçilerine çeşitli teklif talepleri gönderdi, ancak her seferinde bir çıkmaza girdi. Bu durum 2019’da değişti. Dutta, Computer Weekly’ye “Mevcut farklı araçları gerçekten hızlı bir şekilde gözden geçirdikten sonra nihayet karar vermek için tetiği çektik” dedi.
Citi, Pega’nın Müşteri Karar Merkezini seçmeden önce aralarında Pega, Salesforce ve Adobe’nin de bulunduğu 20 tedarikçiden gelen teklifleri inceledi.
Proje, analitik, teknoloji, adil borç verme ve gizlilik ekipleri dahil olmak üzere birden fazla iş departmanından banka personelinin birlikte çalışmasını gerektirdi.
Başarısızlığa sıfır tolerans
Citi’nin Chordiant ile deneyimi olmasına rağmen, yerine geçen Müşteri Karar Merkezi daha gelişmiş yeteneklere sahipti. Ve Citi’nin bunlardan yararlanmak için yeni iş süreçleri geliştirmesi gerekiyordu.
Dutta, düzenlemeye tabi bir finansal hizmetler şirketi olarak başarısızlıklara karşı sıfır tolerans olduğunu söyledi. “Bu çok büyük bir zorluktu çünkü hiçbir şeyi olumsuz etkilemediğinizden emin olurken, öğreniyor ve bu öğrenimlere anında uyum sağlamak zorunda kalıyordunuz,” dedi.
Citi’nin analitik ekibi, hangi iş süreçlerini kullandıklarını, neden kullandıklarını ve nasıl bir araya geleceklerini belirlemek için bankadaki ekiplerle yakın bir şekilde çalıştı.
Pandemi sırasında görev daha da zorlaştı çünkü Covid, işlerin çoğunun uzaktan yapılması gerektiği anlamına geliyordu. Dutta, “Pek çok atölye çalışması yapıldı, aramalar için çok, çok saat harcandı” dedi.
Ekibin stratejisi, işin ilgili bölümlerinden hevesli gönüllüler bulmak ve onları proje üzerinde çalışmaya davet etmekti. “Dönüşüme hazır olan herkes önce dönüşüme geldi ve evet diyene asla hayır demedik” dedi.
Dutta işe pazarlama departmanıyla başladı ve pazarlama görevlerini vaka bazında Pega’nın Müşteri Karar Merkezine taşımaya başladı. Ardından servis ve müşteri katılımı geldi.
“Orada çalışan paradigmayı ve protokolü bulduk. Ve şimdi tekrar tekrar uyguluyoruz” dedi.
İşin diğer bölümlerine Pega’nın Müşteri Karar Merkezi’nin nasıl çalıştığını ve bunu bankanın verileriyle nasıl ilişkilendireceğini açıklamak, proje ekibinin karşılaştığı en büyük zorluklardan biriydi. “Herkes fişe takabileceğinizi düşünüyor ve işe yarıyor. Konu bu değil. Evinizdeki Wi-Fi sistemleri gibi değil,” dedi Dutta.
Bugün Citi, web ve mobil kanallarını tamamen Pega’nın Müşteri Karar Merkezi’ne entegre etti. Şube ve çağrı merkezleri ağını birbirine bağlama konusunda oldukça ileri düzeydedir.
yapılandırılmamış veri
Dutta’nın önceliklerinden biri, müşteri şahsen ziyaret ettiğinde veya çağrı merkeziyle iletişime geçtiğinde banka personeli tarafından alınan notlar dahil olmak üzere yapılandırılmamış verileri kullanmanın yollarını bulmaktır.
“Zor noktalarının ne olduğunu veya neyin iyi çalıştığını anlamak için müşteri duyarlılığını anlamalıyız” dedi. “Dolayısıyla, müşteri deneyimini iyileştirme söz konusu olduğunda, yapılandırılmamış veriler bizim için büyük bir alan.”
Banka, müşterilerle yapılan aramaların dökümlerini ve özetlerini otomatik olarak oluşturmak ve her aramanın birincil amacını belirlemek için yapay zeka teknolojisini kullanmayı düşünüyor.
Bu verilerin toplanması, bankanın müşterinin sorununu çözüp çözmediğini kontrol etmesine ve aynı sorunla birden fazla geri arama yapmak zorunda olup olmadıklarını belirlemesine olanak tanır.
“Müşterilerimizi en çok neyin üzdüğünü ve bu kederi nasıl hızlı bir şekilde çözeceğimizi anlamak önemlidir, böylece öncelikleri daha iyi belirleyebiliriz” dedi.
Banka ayrıca müşterilerin sesini gerçek zamanlı olarak yakalamanın ve bankayla etkileşimleri hakkında nasıl hissettiklerini belirlemenin yollarını arıyor. “Sorunları ortaya çıktıkça tespit etmek için müşterinin sesini gerçek zamanlı olarak yakalayabildiğimizi hayal edin. Proaktif olarak çözüme kavuşturduğumuz için diğer müşterilerin karşılaşmayacağı pek çok sorunun önüne geçebilirsiniz,” dedi Dutta.
Kendi kendine öğrenme teknolojisi
Citi’nin ayrıca Pega’nın Müşteri Karar Merkezi’nin kendi kendine öğrenme özelliklerini devreye alma planları da var. Finansal hizmetler endüstrisinde, kendi kendine öğrenme teknolojisinin kullanımı oldukça sıkı bir şekilde düzenlenmiştir.
Dutta, “Model risk yönetimi platformumuz tarafından önceden belirlenmiş, ağırlıkları müşterimizin başına gelenlere ve bu konuda nasıl hissettiklerine göre ince ayar yapmamıza izin verilen parametreler var” dedi. “Dolayısıyla, bazı parametreler ve modeller sürekli olarak değişiyor ve müşterinin etkileşimde söylediklerinden öğreniyor.”
Ford Focus’tan Tesla’ya
Projenin ana zorluklarından biri, projede yer alan işin birçok bölümünü güncel tutmaktı. Dutta, projeyi tekrar yürütürse, işin diğer bölümlerini bilgilendirme konusunda daha proaktif davranacağını söyledi.
“Farklı yapacağım bir şey, tüm paydaşlar arasında nasıl çok daha iletişimsel olunacağını bulmak, böylece insanlar farklı adımlar ve zorluklar hakkında daha fazla bilgi sahibi olacak” dedi.
Dutta’nın Chordiant gibi bir sistemden Pega’nın güncellenmiş Müşteri Karar Merkezine geçmeyi planlayan diğer şirketlere tavsiyesi, projenin her yönüne güçlü değişiklik yönetimi süreçleri yerleştirmektir.
“Motor kaydı yapan Ford Focus’tan Tesla sürücüsüz motora geçiyorsunuz. İkisini de aynı şekilde kullanmıyorsunuz, yani birini sürme şekliniz diğerinde çalışmıyor. Dolayısıyla değişim yönetimi anahtar haline geliyor” dedi.