Проект

«Уралсиб» и GlowByte запустили систему Digital Real-Time Marketing

Заказчики: Уралсиб ФК

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Продукт: IBM Tealeaf
На базе: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2019/09 — 2020/02
Технология: BI
подрядчики - 452
проекты - 3080
системы - 1154
вендоры - 561
Технология: CRM
подрядчики - 485
проекты - 5161
системы - 803
вендоры - 475

2020: Завершение проекта по внедрению системы Digital Real-Time Marketing

6 февраля 2020 года стало известно о том, что Банк "Уралсиб" и компания GlowByte завершили проект по внедрению системы Digital Real-Time Marketing с помощью решения IBM Tealeaf. Теперь сайт банка ‒ это инструмент выявления потребностей посетителей в режиме реального времени и эффективный канал продаж.

Как сообщалось, раньше данные о посетителях сайта банк собирал в ограниченном объеме, не было возможности гибко управлять степенью и составом сохраняемых аналитических данных, а персонализация контента на сайте проводилась вручную и в небольшом масштабе. Так, клиенты банка не всегда получали наиболее актуальные предложения, а сотрудники банка тратили значительную часть времени на ручные корректировки.

Теперь посетители сайта банка видят персонализированный контент. Аналитические данные сайта выгружаются автоматически и позволяют оперативно выявлять любые проблемы или потенциальные места для развития.

Система DRTM органично связана с остальными маркетинговыми системами банка (EVAM, HCL Interact). Она участвует в кросс-канальных сценариях коммуникаций и управляется единой политикой контактов с клиентами.

Также система:

  • выявляет целевые действия среди огромного массива данных с сайта;
  • идентифицирует посетителя и формирует персонализированные предложения за секунду;
  • может персонализировать контент сайта как для сегментов посетителей сайта, так и для конкретных идентифицированных посетителей;
  • персонализирует контент на сайте в зависимости от поведения клиента, данных внешних контрагентов и внутренней CRM системы;
  • отображает одобренное для клиента предложение;
  • в режиме online реагирует на действия клиента на сайте, при необходимости, переводит коммуникацию с клиентом в другие каналы;
  • собирает данные об использовании сайта клиентами банка для последующего использования в математических моделях.

Например, клиент заходит на сайт банка. Известно, что ранее этот клиент смотрел страницу кредита наличными, но не оставил заявку. Возможно, у него остались вопросы к банку. Тогда одним из сценариев работы системы может быть следующий: при следующем посещении, он сразу увидит контент, посвященный кредиту наличными. Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Отклик пользователя на персонализированный контент позволяет одновременно получить аналитические данные об эффективности и использовать отклик как триггер для создания цепочек маркетинговых кампаний, которые локализуют интересное пользователю предложение с каждым поступлением данных.

В DRTM реализована интеграция большого количества технически сложных систем. При этом учтены требования по минимальной длительности работы всех элементов системы, функционалу настройки сложных логических сценариев, зависящих от действий посетителей сайта и имеющихся в CRM-системе данных, соблюдению стандартов информационной безопасности и общей защищенности системы, удобству настройки и использования системы бизнес-пользователями, возможности расширения функционала и масштабированию.

Банк "Уралсиб" и GlowByte продолжают развитие системы с использованием новых сценариев использования системы.

«
Мы видим значительный потенциал в совмещении систем Real-Time маркетинга и методов машинного обучения. В рамках нашей стратегии мы планируем дальше развивать синергию этих направлений, одним из этапов стал проект Digital Real-Time Marketing.

рассказал Шебалков Михаил, руководитель Департамента электронных продаж и сервисов Банка Уралсиб
»

«
Когда клиент выбирает продукт или ищет ответ на вопрос, он не сразу принимает решение. Путь клиента к решению обычно включает в себя несколько шагов, на каждом из которых он обращаются в банк за информацией: через сайт, call-центр, отделения и другие каналы. На каждом шаге принятия решения нужно предоставлять ему полезную информацию. Для этого нужна платформа, которая подберет релевантное предложение с учетом последней информации, которую клиент сообщил банку через сайт и другие цифровые каналы.

рассказал Артем Гасумян, руководитель направления digital маркетинга компании GlowByte
»