Hệ thống tự động thu thập hành vi người dùng khi thực hiện tương tác trên các ứng dụng Web, Mobile, để từ đó đưa ra các dữ liệu phân tích cho các hành vi đó, cụ thể:
- Tổng hợp dữ liệu từ tất cả các hệ thống: hệ thống mobile, web, hệ thống core, hệ thống logs, hệ thống CRM…
- Cung cấp chân dung đa chiều của 1 khách hàng: thông tin cơ bản, thông tin giao dịch, các dịch vụ sử dụng, các tương tác trên các hệ thống, hành trình khách hàng, các vấn đề khách hàng gặp phải,…
- Phân hạng khách hàng thành các tập khác nhau dựa trên chân dung giao dịch
- Theo dõi thao tác truy cập, sử dụng phần mềm của người dùng để từ đó đưa ra được nhận định được thói quen, nhu cầu của người dùng.
- Hành trình của khách hàng trên các hệ thống. Phát hiện những điểm chạm khách hàng gặp khó khăn để đưa ra những biện pháp cải thiện hệ thống, quy trình
- Hệ thống machine learning dự đoán các tập khách hàng
- Khách hàng có thể chuyển từ trạng thái inactive sang active
- Khách hàng có thể upsale
- Khách hàng có khả năng rời bỏ dịch vụ
Từ đó đưa ra các kịch bản chăm sóc, điều chỉnh các chính sách (sản phẩm, phí giao dịch, phí vay, lãi…) để tăng khả năng giao dịch của khách hàng cũng như giữ chân khách hàng thân thiết.
- Tạo các kịch bản chăm sóc realtime cho khách hàng, theo vết và hỗ trợ tối đa
- Hệ thống báo cáo quản trị cho các cấp khai thác chân dung khách hàng
- Gợi ý, tư vấn khẩu vị đầu tư dựa trên nhu cầu của người dùng.
- Nắm bắt xu hướng đầu tư chứng khoán theo từng gia đoạn, thời kỳ của từng khách hàng để tư vấn cho phù hợp
- Điều chỉnh được cơ chế chính sách vào đúng nhóm khách hàng có giá trị
- Xây dựng các chương trình/chiến dịch bán hàng, các gói chính sách/dịch vụ/sản phẩm tư vấn phù hợp với từng phân khúc khách hàng.
- Tối ưu hoá hiệu quả chăm sóc và phát triển Khách hàng trên đúng nhóm đối tượng.
- Tăng tương tác giữa CTCK và khách hàng.
Comments are closed