אם את קריאת העיתון אותו אתם אוחזים הפריעה הודעת SMS נכנסת, ואם כשהרמתם את המכשיר גיליתם שהיא מציעה לכם הלוואה שאינכם צריכים מהבנק - בוודאי תעריכו את הפתרון שמביאה לישראל "אלעד מערכות". חברת שירותי התוכנה הישראלית המובילה שמה לה למטרה לדייק את התקשורת של הבנקים עם לקוחותיהם. היא עושה זאת בעזרת מוצר של חברת Pegasystems, אותה היא מייצגת בישראל. Pegasystems פיתחה את ה-Customer Decision Hub, כלי בינה מלאכותית הסורק את כל מאגר הלקוחות של הבנק, מבין את הצרכים, הדרישות והרצונות של כל אחד ואחת מהם ומקפיד לשלוח לו הודעות, הצעות ומסרים התפורים אישית. כך הוא מוריד את הרעש במערכת בשני הצדדים: הבנק לא שולח הודעות סרק מיותרות והלקוח לא מבזבז עליהן זמן ומתעצבן מהטרדה לחינם.
הצעת ערך מותאמת ללקוח
"המטרות המרכזיות של הכלי הן שיפור השירות, הגדלת מכירות ושימור לקוחות", אומר מנכ"ל "אלעד מערכות" דגן הלוי. "זהו פתרון חדשני המתאים לארגונים גדולים שונים המציעים שירותים מורכבים למספר לקוחות גבוה. אנחנו הבאנו אותו לישראל עבור מגזר הבנקאות, שהוא גם המגזר העיקרי המשתמש בו בעולם. מרבית הבנקים הגדולים בעולם משתמשים בפתרונות מסוג זה, בעיקר בצפון אמריקה. אם אני צריך לתמצת את הערך שמביא ה-Customer Decision Hub אומר שהוא יוצר היפר-פרסונליזציה של הצעות הערך והתקשורת עם הלקוח, ממקסם את התועלת מהתקשורת בין שני הצדדים ומגדיל את האמפתיה שהלקוח חש לבנק בטווח הארוך".
הסבר כיצד.
"כדי להבין את הקונספט החדשני הזה יש להבין תחילה כיצד הדברים עובדים כיום: כשבנק רוצה להציע ללקוחותיו הצעת ערך חדשה, למשל פיקדון בתנאים אטרקטיביים, הוא מריץ קמפיין שמטרגט את אוכלוסיית הלקוחות הרלוונטית, לתפיסתו. הוא מפיץ לה את המסר בערוץ או במספר ערוצים שהוא בוחר: שיחת טלמרקטינג, SMS, הודעת אי-מייל. ידוע שפחות מ-1% מהפניות האלו מקבלות תגובה רלוונטית מהלקוח. אפשר לומר שלכאורה לא נגרם נזק: ה-SMS לא עלה לבנק הרבה והוא עדיין הרוויח את ה-1% של הלקוחות שנענו בחיוב להצעה. אבל מה עם ה-99% האחרים? הם קיבלו הצעה לא רלוונטית בזמן לא נכון, מה שעלול ליצור סנטימנט שלילי. הם מרגישים איזשהו לחץ מהבנק, תחושה שהטרידו אותם שלא לצורך ואינם רואים את הערך בהצעה. ייתכן שכתוצאה מכך ייפגע הקשב שהם מעניקים לבנק. הוא הופך מבחינתם לספאמר".
"ה-Customer Decision Hub משנה את הגישה. במקום קמפיין לקהל מטרה, לכאורה רלוונטי, עוברים לתקשורת היפר-מותאמת ברמת הלקוח הבודד ובזמן אמת. ההצעה לא נשלחת כשהבנק מוכן איתה ורוצה לטרגט לקוחות. במקום זאת כל לקוח מקבל את מה שהוא צריך בזמן שהוא צריך. מנוע הבינה המלאכותית לא מתחיל מהצעת הערך ובודק אילו לקוחות היא פוגשת אלא מתחיל מהלקוח ומחפש מה הכי מתאים לו. אחד צריך הצעת ערך חדשה, לשני יש בעיית שירות ולשלישי בעיית שימור. הבנק פוגש כל אחד מהם היכן שהוא נדרש להם, לא כשלבנק יש משהו חדש למכור. כך מחליפה התאמה אישית את סגמנטציית הלקוחות".
איך זה עובד ברמה הטכנולוגית?
"ה-Customer Decision Hub הוא מנוע מבוסס בינה מלאכותית, האוסף מידע על כל הלקוחות מכל ערוצי האונליין: פעולות באתר, הודעות שנשלחות מהלקוח, פעולות הלקוח בכספומט וכו'. המצב הפיננסי העדכני מנוטר בכל רגע ומשתלב עם המידע ההיסטורי של הלקוח, על כל האינטראקציות הקודמות שהיו איתו. עוד נלקחים בחשבון נתוניו האישיים: מיקומו הגיאוגרפי, מצבו המשפחתי וכדומה. המחשב לוקח בחשבון כל אירוע, קטן ככל שיהיה, ומשם מנתח אם יש לבנק הצעת ערך שתתאים למצבו. הבקרה הזאת מתרחשת כל הזמן, היא במצב של Always On, כך שניתן לומר שהבנק חושב על הלקוח בכל עת ובאופן אישי. כשמדובר בטכנולוגיה עצמה, כאן לא נעשה שימוש במנוע חוקה של "אם - אז", אותו מנוע שאומר דברים כמו 'תביא לי רשימה של כל הלקוחות מעל גיל X שיש להם יתרה בחשבון שהיא מעל Y'. ההתאמה מבוססת על מודלי חיזוי בבינה מלאכותית. בכל העת מתבצעת אופטימיזציה של הצעות הערך לפי חיזוי תוצאה עתידית ולא על בסיס נתוני עבר. המידע הפיננסי זורם כל הזמן והמערכת בוחנת כיצד היא יכולה לשפר את מצבו של הלקוח - שירותית או מכירתית - ומה יהיה הערך לכך. היא בוחנת כל אפשרות ביחס להקשר, נותנת ניקוד לכל דבר וכמובן שגם לוקחת בחשבון מה נכון עבור הבנק. הרי בסופו של דבר אנו רוצים להביא תוצאה מיטבית לשני הצדדים. המערכת בונה מטריצה עצומה של הצעות ערך, שעל בסיסה היא מגדירה את הפעולות הרצויות - כלומר אלו שיתנו את הערך הגבוה ביותר ללקוח ולבנק. עוד היא מבינה באיזה ערוץ נכון ביותר לפנות ללקוח, הערוץ בו יש סיכוי גבוה יותר לתשובה חיובית. הפילוח והטירגוט המשופרים הללו מאפשרים לבנק לקלוע למטרה יותר מאשר קודם לכן, להגדיל כך את ההכנסה פר לקוח, לצמצם את ההוצאות התפעוליות הלא רלוונטיות ולהתמקד במה שכן רלוונטי".
פיתוחים פורצי דרך
כחברת שירותי תוכנה מובילה בתחומי ה-CRM והדיגיטל בישראל, עם ותק של למעלה מ-40 שנה ומצבת כוח אדם המונה מעל ל-1,200 עובדים, "אלעד מערכות" שמה לה למטרה להיות מובילת שוק לא רק ברמת המקצוענות ואיכות השירות אלא גם ברמת החדשנות. לכן חבירתה ל-Pegasystems האמריקאית הייתה מהלך מתבקש, המאפשר לה להביא טכנולוגיות ופיתוחים פורצי דרך. Pegasystems היא מובילת שוק בתחום ה-CRM ו"אלעד מערכות" שואפת להביא את יכולותיה ללקוחות בישראל. סיפורי ההצלחה מהעולם ממחישים היטב את התועלת. ה-Royal Bank of Scotland הוריד תוך מספר חודשים את כמות התקשורת שלו עם לקוחותיו ב-35% אך הקפיץ את אחוז התגובה לפי 6 ואת מדד שימור הלקוחות ב-20% ("זו האמפטיה אליה אנו מנסים להגיע", אומר הלוי). HSBC, לו מעל ל-40 מיליון לקוחות בנקאות פרטית בעולם, הגדיל את מספר פתיחת הודעות האי-מייל ב-200% ואת מספר הלחיצות על לינקים בדפי האתר פי 2.5. אחוז הרווחיות מהצעות זמן אמת ללקוח זינק ל-265%. גם ענקית התשלומים Paypal משתמשת ב-Customer Decision Hub. החברה מאתרת בעזרתו בעיות שירות ואז פונה ללקוחות בצורה פרו-אקטיבית.
"גופים רבים משתמשים במערכת כדי לפנות ללקוחות בהקשר הנכון", מציין הלוי.
"בתקופת השתוללות השריפות באוסטרליה התאימו ב-Commonwealth Bank את הפניות למצב, מה שהזניק את ההיענות וגרם לבנק להוביל על פני המתחרה הישיר שלו. אם נתרגם את הפוטנציאל הזה לישראל, ניתן לומר שלא הגיוני שיום לאחר נפילת טילים על ערים בעוטף עזה או יום לאחר הצפה מהגשם הבנק יתקשר ללקוחות לשאול אם הם מעוניינים לבצע השקעה. הגיוני יותר שהוא יפנה אליהם עם הצעה לסיוע פיננסי או טיפ לגבי כך שניתן לבצע פעולות חיוניות דרך האפליקציה".
מה קורה כשיש לקוח לא סטנדרטי, כזה שבהתנהגותו הבנקאית אין חוקיות עקבית?
"גם ללקוחות לא סטנדרטיים יש צרכים. למעשה אפשר לומר שעם Customer Decision Hub ככל שאתה שונה - כך זה לטובתך. בניגוד לשיטה הנהוגה, בה הבנק יפספס אותו וישלח לו הצעות לא רלוונטיות להן הוא כלל לא יקשיב, כאן הבינה המלאכותית תדע לאתר את הצעת הערך הנכונה. לפעמים זה דברים שהלקוח אפילו לא יודע שהוא צריך, אבל המערכת מבינה, יכולה להציע לו ולפקוח את עיניו לגבי האפשרות. היא גם תעשה זאת בזמן בו הלקוח פנוי לקבל את ההצעה ובערוץ שהכי נוח לו לקבלה. רק בינה מלאכותית מאפשרת סטרים כזה של כל האירועים מהדאטה, ניתוחים וחיזוי מדויק על בסיסם. וכל זה - בלי שהיא תנדנד ללקוח".
בנקאות אישית כמו פעם
ב"אלעד מערכות" מזהים ב-Customer Decision Hub פרדוקס משעשע: מצד אחד מדובר בכלי הבנקאי החדשני והטכנולוגי ביותר שבנמצא. מהצד השני - אחד מיתרונותיו הוא החזרת הלקוח לרמת האיכות והשירות האישי של הבנקאות של פעם. הלוי מספר שמנהל בנק אירופאי גדול הצהיר שבעזרת המערכת יכול הבנק שבראשו הוא עומד לחזור לבנקאות של שנות ה-70, הימים בהם הבנקאי האישי שלך הכיר אותך היטב וידע מה נכון עבורך ומה מומלץ להציע לך בהתבסס על היכרות זאת.
"אנחנו מנסים לאפשר לבנקים להחזיר את רמת השירות הזאת", הוא אומר. "לחזור לימים בהם הבנקאי הכיר אותך ואת משפחתך ולא הטריח אותך עם הצעות לא רלוונטיות, בתזמונים גרועים. ה-Customer Decision Hub מאפשר לחזור למודל הבנקאות הזה, לתקשורת הרבה יותר חכמה ואנושית - גם אם ההחלטה לא מתבצעת על ידי בן אנוש אלא על ידי בינה מלאכותית. זה כמו מישהו שבאמת מכיר אותך. הוא יודע עליך כל כך הרבה דברים: איך אתה מתקשר עם הבנק, איך אתה מוציא כסף, מתי אתה גולש לאתר הבנק. גם האנליסט של הבנק יכול לברר ולדעת את הדברים האלו לפני שהוא מציע לך את מוצר ההלוואה, למשל, אבל הפילוח שלו יהיה גס בהרבה ואין סיכוי שהוא יצליח להתייחס לכל המאפיינים שלך כלקוח. לשמחתנו, המחשוב הגיע לרמה המאפשרת את החזרה לגישת 'רק מה שאתה צריך - ומתי שאתה צריך', שהלכה לאיבוד בעידן הבנקאות הדיגיטלית. זה הבסיס של הבשורה הגדולה הזו. אנחנו ב'אלעד מערכות', כחברה שהחזון שלה הוא הבאת לקוחותיה העסקיים למצב בו האינטרקציה שלהם עם לקוחותיהם היא יעילה, מיידית, נטולת מאמץ, שקופה ומותאמת אישית - כאילו נועדנו להביא לישראל את מהפכת הבינה המלאכותית בבנקאות".
בשיתוף אלעד מערכות
