ОТП банк внедрил клиентскую аналитику SAS

Стремление банков к унификации своих систем – это один из трендов в финансовом секторе. Такой подход позволяет ускорить интеграцию приложений и наладить комплексную работу по взаимодействию с клиентами, управлению рисками, финансами и т.д. Внедренное в ОТП Банке решение аналитического CRM от компании SAS, построено на базе системы для интеллектуального анализа данных SAS Enterprise Miner. Эта же платформа лежит в основе применяемой банком системы для кредитного скоринга.

ОТП Банк, входящий в число 50 крупнейших банков России, с увеличением клиентской базы пришел к выводу, что одним из факторов, который мешает росту, является отсутствие промышленной платформы для моделирования и клиентской аналитики. Моделирование было стихийным и плохо поддавалось контролю, а получаемые результаты было сложно внедрять, обновлять и поддерживать.

Чтобы модернизировать бизнес и увеличить перекрестные продажи, банк приступил к поиску решения, которое бы позволило автоматизировать проведение кампаний с регулярным обновлением статистических оценок и характеристик для каждого клиента в базе. Банк также стремился ускорить цикл разработки моделей, в том числе упростить и сделать более удобной работу аналитиков. После рассмотрения ряда предложений, присутствующих на рынке, ОТП Банк остановил свой выбор на инструментах клиентской аналитики от компании SAS, которые хорошо зарекомендовали себя в отрасли.

Благодаря решению SAS для клиентской аналитики, ОТП Банку удалось за короткое время достичь поставленных целей. Простота интеграции SAS с системами банка для операционного CRM позволила реализовать проект в сжатые сроки – всего за несколько месяцев – и сделала возможным регулярное проведение автоматизированных кампаний, основанных на результатах углубленного анализа данных. Использование в работе новых статистических моделей позволило значительно улучшить показатели привлечения и удержания клиентов. Эффект был настолько заметным, что инвестиции во внедрение инструментов SAS окупились уже в течение первого года использования. Наконец, сам процесс разработки и обновления аналитических моделей после завершения проекта стал более контролируемым и удобным.

«Банк выбрал платформу SAS как для клиентской аналитики и прогнозного моделирования, так и для анализа клиентов с точки зрения рисков. Это позволяет улучшить взаимодействие между этими департаментами и в результате более оперативно и качественно строить целевые коммуникации клиентам, включая предварительно одобренные кредитные продукты», - комментирует проект Сергей Исаев, руководитель направления клиентской аналитики и CRM компании SAS Россия/СНГ.