Sei esempi di silos di dati nel settore bancario (e come eliminarli)

È praticamente impossibile offrire ai clienti un'esperienza di digital banking senza ostacoli se i dati di KYC (per chi non è del settore: Know Your Customer, cioè la verifica dell'identità dei clienti), i registri delle transazioni, la cronologia dei servizi e i dati comportamentali sono archiviati in sistemi separati.  

Una struttura di questo tipo costringe i team a prendere decisioni in maniera isolata, anziché collaborare tenendo conto della customer experience nel suo complesso. La conseguenza è che l'esperienza dei clienti risulta frammentata su vari canali di digital banking: un metodo infallibile per perdere clienti insoddisfatti dal servizio.

In questo articolo esaminiamo qualche esempio comune di silos di dati nel settore dei servizi bancari e assicurativi, soffermandoci sulle caratteristiche, le cause, l'impatto sui clienti e sulle banche, nonché sulle misure che è possibile adottare per eliminarli.

Insights fondamentali

• La frammentazione dei dati impedisce di ottenere una visione globale dei conti dei clienti, del loro comportamento e dell'insieme dei servizi offerti, con il rischio conseguente d'inviare offerte non pertinenti, che invece di suscitare interesse nell'utente, diventano solo un fattore di frustrazione.

• Data Connect di Contentsquare importa automaticamente nel data warehouse (Snowflake, BigQuery o Amazon Redshift) i dati di customer experience e sugli errori, consentendo d'integrarli con i dati del CRM, i registri del servizio clienti e quelli di altri reparti e ottenere così un quadro completo della situazione: a che punto i clienti hanno incontrato difficoltà, a cosa sono dovuti questi problemi e come risolverli.

• Integrare in un'unica visione d'insieme dell'user journey tutte le interazioni a prescindere dal canale digitale in cui hanno luogo, consente ai team d'individuare rapidamente i punti di attrito e d'intervenire tempestivamente per prevenire il churn.

• Le funzionalità collaborative nella piattaforma di behavioral analytics, come le dashboard e i video condivisibili dei replay consentono a ogni team di lavorare usando gli stessi insights sui clienti, rendendo più semplice allinearsi sulle correzioni da apportare.

Sei esempi di silos di dati nel settore bancario (e come eliminarli)

Secondo il sondaggio "Personal Bank" condotto da The Harris Poll, solo il 22% dei 1500 utenti di servizi bancari digitali intervistati ritiene che la loro banca li conosca abbastanza bene da fornire suggerimenti pertinenti, sebbene il 74% sia a favore dell'utilizzo dei propri dati da parte dell'istituto bancario per creare un'esperienza più personalizzata.

Ma allora come può una banca personalizzare il customer journey? Combinando le informazioni finanziarie, i dati sulle transazioni e i pattern comportamentali per ottenere una visione olistica del cliente. Partendo da questa base è inoltre possibile progredire in materia di data maturity, passando dal semplice resoconto degli eventi accaduti alla previsione degli eventi futuri e alla capacità di prendere decisioni più intelligenti, basandosi sugli insights ottenuti.

Prima di fare questo è però necessario esaminare la situazione attuale per identificare i silos ed eliminarli. Ecco 6 esempi comuni di silos di dati nel settore bancario e cosa fare per risolverli.

1. Silos dei prodotti

Il problema

I silos dei prodotti nel settore bancario si verificano quando ogni prodotto aziendale (conti correnti, risparmi, carte di credito, prestiti o mutui) gestiscono i dati dei clienti in maniera separata, invece di combinarli in un unico profilo.

Questo avviene solitamente, perché le banche tendono a impostare i sistemi interni a supporto dei prodotti, non delle persone. Se il conto di risparmio è gestito su una piattaforma, il mutuo su un'altra e la carta di credito su un'altra ancora, l'integrazione risulta minima o addirittura completamente assente.

Gli aggiornamenti ai dati dei clienti in una linea di prodotti non sempre sono trasferiti alle altre. Un cliente, ad esempio, modifica il numero di telefono sul conto subito dopo l'onboarding, ma il team che si occupa dei mutui continua a chiamare il numero vecchio, perché il loro sistema non è stato ancora aggiornato.

I silos possono formarsi anche a causa di frontiere geografiche, che complicano l'accesso ai dati di un'altra filiale o di un'altra regione. È infatti possibile, ad esempio, che un cliente che si trasferisce in un'altra città, potrebbe essere costretto a inviare di nuovo tutti i documenti, perché la nuova filiale non ha accesso alle informazioni della vecchia.

La mancanza di allineamento è spesso causa di frustrazione per i clienti e porta a sua volta a un indebolimento del rapporto con la banca. Nel frattempo, i team sprecano ore a riconciliare manualmente informazioni che dovrebbero aggiornarsi nei sistemi automaticamente.

La soluzione

Per creare un singolo profilo per ogni cliente, raccogli tutti i dati da conti correnti, conti di risparmio, prestiti, carte di credito e mutui, in un solo data warehouse (Snowflake, BigQuery o Amazon Redshift). A questo punto, configura integrazioni tramite API o strumenti di data streaming come Kafka, in modo da trasmettere in tempo reale gli aggiornamenti su tutte le piattaforme e a ogni regione.

Data Connect di Contentsquare fa un passo in più, esportando i dati fondamentali su comportamento, errori e prodotto direttamente nel data warehouse di tua scelta. Questo approccio consente a ogni reparto aziendale di disporre di un quadro completo del cliente sia in termini quantitativi che qualitativi, per offrire suggerimenti in linea con le sue effettive esigenze. Il legame tra cliente e banca ne risulta complessivamente rafforzato e i team di analisi hanno più tempo da dedicare ad attività di maggior interesse per l'azienda.

2. Silos dei canali

Il problema

I silos dei canali si verificano quando le interazioni con i clienti sul web, sulle app, con il call center e nelle filiali vengono gestite in sistemi separati, invece di collegarle tra loro.

È una tipologia di silos dovuta all'evoluzione dei punti di contatto con i clienti nel settore bancario. Le filiali fisiche e i call center erano i due touchpoint originali, ma i clienti si sono ormai spostati online e le banche hanno implementato portali web, app mobili e chatbot per soddisfare le loro crescenti aspettative. A causa dell'introduzione in momenti diversi e spesso con un proprio sistema, molte banche non hanno mai completamente integrato questi canali e faticano quindi ad avere una visione d'insieme del customer journey in contesto.

Facciamo un esempio: la banca non si rende conto che lo stesso utente che ha avviato una richiesta online, ha poi contattato il servizio clienti e infine inviato un messaggio su Instagram. Se non si dispone di un metodo chiaro per collegare le interazioni e visualizzare l'intero customer journey, il fatto di dover ripetere più volte le stesse cose provoca frustrazione nell'utente, mentre i team non riescono a individuare i pattern ricorrenti tra i vari canali, che potrebbero rivelare pain point comuni e risolverli in modo proattivo.

La soluzione

Grazie alla piattaforma di experience intelligence di Contentsquare puoi integrare le interazioni provenienti da tutti i canali di digital banking per avere un singolo punto di vista sull'user journey.

In questo modo, se un utente richiede un prestito sul sito web, interrompe il processo per porre una domanda in chat e poi completa la richiesta in un secondo momento sull'app, i team possono vedere queste azioni come un unico percorso, anziché tre eventi scollegati tra loro. 

A questo punto puoi usare i dati sul comportamento dei clienti per individuare i punti in cui gli utenti incontrano difficoltà, in modo da risolverne i problemi prima che decidano di abbandonare. È esattamente quello che ha fatto NatWest, che con i suoi 19 milioni di clienti è una delle più grandi banche retail del Regno Unito. Per ovviare al problema della mancata connessione tra i canali digitali, il team di digital experience ha sviluppato un modello di testing end-to-end, in cui ha integrato Contentsquare.

Grazie alle funzionalità Journey Analysis e Session Replay, unite a Sense, l'AI di Contentsquare, hanno rivelato i punti di attrito lungo l'intero user journey, capito le ragioni per cui i clienti abbandonavano e apportato le modifiche necessarie, basandosi sugli insights ottenuti.

Un grafico di Journey Analysis nella pagina del sito di NatWest dedicata al conto di risparmio per giovani, in cui si nota un tasso di uscita elevato.

Questi miglioramenti hanno risolto un pain point cruciale dell'user journey su web per chi richiedeva un mutuo e hanno reso più agevole il percorso per consultare il conto di risparmio da app mobile, con un conseguente incremento del tasso di completamento e una riduzione dell'abbandono su tutti i canali digitali.

3. Silos di conformità

Il problema

I silos di conformità sono quelli che si verificano quando il sistema per i controlli antifrode, quello di KYC e quello di AML (antiriciclaggio) sono separati da quelli che gli agenti del servizio clienti e i responsabili delle relazioni con i clienti usano per assistere questi ultimi.

Sono silos dovuti solitamente al fatto che gli strumenti antifrode e di conformità sono separati dal CRM e dalle piattaforme per il servizio clienti. Sebbene questa configurazione contribuisce alla protezione dei dati sensibili, implica anche che chi interagisce con i clienti non è in grado di visualizzare le notifiche ricevute dai team di back office.

Supponiamo che la carta di un cliente venga rifiutata durante un acquisto online, perché il team antifrode ha segnalato la transazione come sospetta. Quando il cliente contatta il servizio clienti, l'operatore non è in grado di spiegarne il motivo o come procedere. Per tale motivo la richiesta viene scalata al secondo livello, aumentando il tempo di attesa per il cliente.

Facciamo un altro esempio: un relationship manager sta gestendo un cliente che contesta una transazione sulla carta di credito senza rendersi conto che lo stesso cliente è anche in ritardo con un prestito. Senza il contesto necessario, potrebbe non notare i pattern che segnalano un comportamento rischioso ed esporre la banca a perdite per frode o sanzioni pecuniarie.

La soluzione

Per eliminare questo tipo di silos, tutte le notifiche dei team antifrode, KYC e AML devono essere visibili direttamente negli strumenti usati dai team in contatto diretto con i clienti. È importante inoltre implementare un sistema per accedere al livello di dettaglio pertinente al proprio ruolo, in modo da consentire agli agenti del servizio clienti, i relationship manager e i responsabili della conformità di vedere solo quanto previsto dal loro ruolo. Questo consente quindi agli agenti di visualizzare una notifica di frode con chiare istruzioni su come guidare il cliente, mentre i team di conformità accedono ai dettagli completi del caso, con incluse le tracce di audit. In tal modo si prevengono problemi di data governance, semplificando allo stesso tempo il processo decisionale. 

4. Silos dei reparti

Il problema

I silos dovuti alla compartimentazione dei reparti sono uno degli esempi più comuni nel settore bancario, poiché solitamente ogni team gestisce i propri strumenti e dati separatamente, senza condividerli con il resto dell'azienda. Senza un processo o una piattaforma che integri i vari sistemi, gli insights restano isolati nello specifico reparto.

Il team di marketing sa, per esempio, a quali campagne ha risposto un cliente, il team di prodotto vede come il cliente usa l'app e il team di assistenza dispone di una cronologia dettagliata dei ticket, ma ogni team salva i dati in sistemi diversi.

Ne consegue che i clienti ricevono comunicazioni contraddittorie, per esempio un'offerta di upgrade subito dopo essersi lamentati del prezzo, avendo così la sensazione di parlare a un muro. Ai team, a cui manca il quadro generale della situazione, sfuggono allora quelle correzioni e ottimizzazioni che potrebbero effettivamente ridurre il tasso di abbandono e fidelizzare i clienti.

La soluzione

Anziché cercare di migrare tutti i reparti sulla stessa piattaforma, concentrati sulla scelta di una soluzione che faciliti la collaborazione e la condivisione d'insights tra i vari team.

Contentsquare consente a ogni team di collaborare usando gli stessi dati, anche senza dover creare un apposito account. Le funzionalità collaborative e le raccolte salvate consentono a tutti i reparti aziendali di accedere agli stessi insights. 

Mettiamo il caso che il servizio clienti noti un picco di reclami relativi alle richieste di prestito. Gli agenti possono condividere un link del replay della sessione con i team di data analytics, prodotto, UX o marketing, anche se i team non dispongono di un account per la piattaforma di Contentsquare. Chiunque in azienda può allora guardare tutto il customer journey, capire a che punto gli utenti si bloccano (ad esempio, osservare comportamenti sul modulo di richiesta che fanno pensare che l'utente ripete la stessa serie di azioni restando comunque bloccato) e collaborare per trovare una soluzione.

Condividere un replay consente ai team di mostrare al resto dell'azienda le registrazioni delle sessioni dei clienti tramite un semplice URL

Condividere i dati aiuta inoltre i team legali ad avere tutto il contesto necessario per prendere decisioni consapevoli. È proprio questo che ha fatto il team digitale della Leeds Building Society.

Il team si era infatti accorto che le pagine di prodotto non generavano conversioni e i visitatori continuavano a passare dalla pagina del prodotto alla home page e viceversa, scorrendo senza leggere i lunghi blocchi di testo legale e tralasciando così dettagli fondamentali. Il team legale era riluttante a semplificare i contenuti legali, ma quando hanno visto i dati relativi alle sessioni che illustravano il comportamento effettivo dei clienti, hanno deciso di dare il via libera. 

Le pagine con il nuovo design, in cui è stato anche integrato uno strumento di confronto, hanno portato a un aumento del 40% nel tasso di conversione medio, con alcune pagine che hanno registrato un incremento fino all'80%.

5. Silos dei vendor

Il problema

I silos dei vendor si verificano quando i dati provenienti da fornitori terzi, ad esempio i gestori di pagamenti, le agenzie di credito, i partner assicurativi e le integrazioni fintech, risiedono in portali separati senza un collegamento diretto con i sistemi centrali della banca.

Questo tipo di silos è dovuto alle dashboard e ai feed forniti dai vendor esterni che, in assenza d'integrazione, rendono questi insights inaccessibili. Di conseguenza, i team a contatto diretto con i clienti non possono visualizzare i dati dei fornitori in parallelo ai dati interni.

Se, ad esempio, un aggiornamento dell'agenzia di credito non arriva in tempo al sistema, il personale addetto ai prestiti non può visualizzare il punteggio più recente e la richiesta potrebbe subire ritardi. Oppure, se la segnalazione di una transazione sospetta da parte del gestore di pagamenti non è immediatamente a disposizione del servizio clienti, l'agente potrebbe non sapere se il problema è dovuto alla banca o al gestore, lasciando il cliente in attesa mentre il team indaga.

La soluzione

Per evitare questo tipo di silos è possibile usare integrazioni API o strumenti di ETL per importare dati dall'esterno (ad esempio i punteggi di credito, le approvazioni di pagamento o gli aggiornamenti sulle assicurazioni), in modo da visualizzarli insieme ai dati dei clienti. Questi dati possono poi essere messi a disposizione di tutta l'azienda in dashboard condivise o strumenti di CRM, per evitare che il personale perda tempo a passare da un portale all'altro o a cercare d'indovinare l'origine di un problema.

💡Lo sapevi? È possibile creare dashboard con Contentsquare per monitorare le metriche più importanti del sito web e dell'app, ad esempio le sessioni, la frequenza di rimbalzo, le visualizzazioni per sessione, il tempo trascorso sul sito e le conversioni, in parallelo ai segnali comportamentali come i clic, la profondità di scorrimento, i percorsi di navigazione, gli eventi di errore e gli abbandoni, il tutto in un unico posto.

Le dashboard mettono a tua disposizione una panoramica di alto livello delle metriche fondamentali in un unico posto.

Il modulo Data Connect di Contentsquare permette di andare oltre, esportando le informazioni di user experience, quelle sugli errori e quelle sul prodotto nel tuo data warehouse (Snowflake, BigQuery o Redshift) per poi analizzarle in parallelo con i set di dati esterni, come i punteggi di credito, i registri delle transazioni e il conto degli utenti.

In questo modo, i team possono vedere esattamente cosa hanno fatto gli utenti prima di un pagamento che non è andato a buon fine o dell'abbandono di una richiesta (tra cui ad esempio l'interruzione del processo di pagamento o il verificarsi di errori nell'interfaccia utente) e individuare cosa ha causato il problema. Con questo contesto a disposizione, i team possono indagare in dettaglio e risolvere i problemi in modo proattivo per prevenire il churn.

6. Silos dei sistemi legacy

Il problema

Un altro esempio comune di silos di dati nel banking sono quelli causati dai sistemi legacy, in particolare per gli istituti bancari tradizionali che si stanno occupando della digitalizzazione dell'attività.

Questi si verificano quando le banche si affidano a mainframe obsoleti o sistemi che non comunicano con gli strumenti più recenti. Questi non sono stati progettati per gestire API o aggiornamenti in tempo reali e i dati rimangono quindi isolati in sistemi diversi.

La conseguenza è che i team passano più tempo ad aggiornare e gestire i sistemi obsoleti, che a migliorare la customer experience, mentre i team a contatto diretto con i clienti non sono in grado di ottenere facilmente le informazioni di cui hanno bisogno per assistere gli utenti. In alcuni casi i dati non aggiornati rendono anche più difficile rispettare i requisiti normativi che richiedono informazioni accurate e sempre attuali sui clienti.

La soluzione

Tutti i dati dei clienti, sia di quelli vecchi che di quelli nuovi, (dettagli dei conti, punteggi di credito, informazioni demografiche) vanno quindi raccolti in un solo data warehouse, dove vanno archiviati insieme alle informazioni più recenti. A questi è utile anche aggiungere le indicazioni delle behavioral analytics, come l'abbandono delle pagine e dei moduli o gli eventi di errore per capire in che modo gli utenti interagiscono con tali dati.

È possibile ad esempio scoprire che alcuni utenti con determinati profili di credito che avviano una richiesta di prestito, la abbandonano più spesso degli altri, a causa di regole di convalida obsolete che impediscono loro di procedere. Una volta individuati tali pattern, è possibile intervenire immediatamente, persino se sono ancora in corso aggiornamenti di sistema a lungo termine.

Elimina i silos spostando i dati in un unico posto

I silos di dati, a prescindere dalla tipologia, costringono i team a lavorare con a disposizione solo una visione parziale della situazione. I clienti ne risentono per la lentezza del servizio, le domande ripetitive o le offerte in contraddizione con le loro esigenze. Per la banca, questo si traduce in ritardi, attività duplicate e opportunità mancate.

Il primo passo per eliminare i silos è mettere a disposizione di tutti in un unico posto i dati provenienti da qualsiasi sistema, per fornire a ogni team una "single source of truth". Con un quadro completo della situazione, i team possono condividere gli insights acquisiti per risolvere i problemi più rapidamente e offrire ai clienti l'esperienza fluida e coerente da loro richiesta. 

Contentsquare rende le informazioni accessibili a tutti attraverso funzionalità collaborative, tra cui i replay condivisibili e le raccolte salvate, senza dimenticare Sense, l'AI che aiuta i team a individuare rapidamente i pattern che potrebbero altrimenti sfuggire.

I team di servizio clienti, UX, marketing, dati e product management possono allora lavorare all'unisono usando informazioni concrete e agire più rapidamente, senza dover fare affidamento su report di seconda mano.

Domande frequenti sui silos di dati nel settore bancario