Giải mã bài toán lợi nhuận cho ngân hàng

Ông Shridar Jayakumar

Theo số liệu nghiên cứu năm 2013 của công ty nghiên cứu thị trường Gallup, trước cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vừa qua, mô hình ngân hàng bán lẻ phát triển nhờ phần lớn lợi nhuận đến từ 20% khách hàng làm ăn có lãi trong khi số còn lại cho ngân hàng lợi ích kinh tế theo quy mô. Tuy nhiên khi lợi nhuận biên giảm dần, họ không thể duy trì mãi cách thức vận hành đó mà buộc phải tìm lời giải cho bài toán ngày càng cấp bách về gia tăng lợi nhuận.

Trong xác định giá trị của một khách hàng, ngân hàng thường xem xét đối tượng ấy độc lập rồi đặt trong mối quan hệ đa chiều với ngân hàng. Việc đánh giá này giúp ngân hàng xác định khả năng sinh lợi từ khách hàng và quan trọng nhất là cách tối đa hóa tiềm năng của khách hàng đó.

Để có được một bức tranh rõ nét, toàn diện về lợi ích của khách hàng, các tổ chức tài chính cần một cái nhìn sâu rộng hơn, không chỉ dừng lại ở giá trị bằng tiền của một mối quan hệ. Họ cần nắm rõ chi phí tìm kiếm và giữ chân một khách hàng, những rủi ro liên quan cũng như “vòng đời” của một mối quan hệ khách hàng. Đây là những thử thách mà các tổ chức tài chính phải đối mặt để thấu hiểu cặn kẽ khách hàng của mình.

Thấu hiểu khách hàng

Để thấu hiểu mối quan hệ đối với khách hàng, ngân hàng thường phải làm việc với nhiều hệ thống liên quan tới nhiều ngân hàng khác và nhiều kênh phương tiện bao gồm cả mạng xã hội. Những bộ dữ liệu được rút ra sau quá trình đó dẫn đến hàng loạt các kết luận khiến ngân hàng không thể có được cái nhìn tổng quát về khách hàng. Do đó, hầu hết các tổ chức tài chính đều không thể đánh giá khách hàng một cách riêng rẽ, toàn diện bởi nhiều hệ thống chồng chéo liên quan.

Và nếu dữ liệu có được không tốt sẽ cản trở các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt. Hiện nay nhiều định chế tài chính đa quốc gia kinh doanh trên nhiều lĩnh vực đang thiếu đi một ngôn ngữ thống nhất ngay trong tổ chức của họ.

Các định nghĩa về sản phẩm không được tiêu chuẩn hóa cho mọi khu vực địa lý. Ví dụ như sự mơ hồ về cách xác định số lượng khách hàng của mình, có ngân hàng chỉ coi những người có tài khoản đang hoạt động là khách hàng trong khi một số khác tính cả những cá nhân, tổ chức đã từng sử dụng dịch vụ trước đó.

Ngoài ra, các công cụ đo lường sử dụng xuyên suốt trong những tổ chức này cũng không được đồng bộ hóa. Trong trường hợp này, phản ứng của khách hàng sẽ không được theo dõi ở cùng cấp độ trên tất cả các kênh.

Những kênh tiếp cận truyền thống của ngân hàng như các chi nhánh, ATM, trung tâm chăm sóc khách hàng có thể được đồng bộ nhưng những phương tiện đại chúng hiện đại như mạng xã hội, thiết bị di động có thể không được theo dõi với cùng một tiêu chuẩn.

Để hành động kịp thời

Ở hầu hết các tổ chức tài chính, phản ứng của khách hàng thường không được thông báo nhanh chóng cho mọi bộ phận và chi nhánh, khiến không thể đưa ra những phản ứng kịp thời, như giữ chân khách hàng bằng một ưu đãi đặc biệt khi họ có ý định chuyển tài khoản sang ngân hàng khác.

Như vậy, để nắm bắt và tối ưu hóa khả năng sinh lợi của khách hàng, các tổ chức tài chính phải hành động kịp thời, dứt khoát và hiệu quả hơn nữa. Đặc biệt lưu ý môi trường pháp lý phải thỏa mãn những yêu cầu về khả năng sinh lợi.

Điều này đặt ra yêu cầu phải có được một mô hình dữ liệu toàn diện, chuyên biệt theo ngành và thống nhất được sử dụng xuyên suốt và áp dụng trong cả tổ chức. Mô hình này cần có khả năng tổng hợp thông tin từ mọi nguồn quan trọng bao gồm quản trị quan hệ khách hàng, quản trị rủi ro, quản trị hiệu quả kinh doanh, các mạng xã hội...

Việc thiết lập một mô hình dữ liệu thống nhất hỗ trợ cho những ứng dụng thiết yếu nhất sẽ giúp các tổ chức tài chính nâng cao cả khối lượng và chất lượng dữ liệu. Mô hình này chính là “ngôn ngữ chung” cho tất cả các bộ phận khi đánh giá khả năng sinh lời cũng như nhiều khía cạnh khác về khách hàng.

Bên cạnh đó, ngân hàng có thể tính toán tỷ lệ mất khách hàng, tỷ lệ bán chéo hay phân tích tình hình ngừng sử dụng dịch vụ cũng như dự đoán thu nhập tương lai của khách hàng để xác định giá trị hiện tại và dự báo giá trị vòng đời khách hàng. Các mô hình có sẵn sẽ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.

Các hệ thống quản lý nguồn lực, quản trị rủi ro, kiểm soát, tuân thủ luật định và quản trị hiệu suất có thể hợp nhất dưới dạng những cơ chế linh hoạt, có chiều sâu. Điều này giúp tạo ra sự hợp nhất toàn diện giữa các ứng dụng chuyển giao và phân tích cho phép các doanh nghiệp nhanh chóng tạo mối liên hệ giữa trí tuệ doanh nghiệp với các quy trình kinh doanh, nâng cao sự thân thiết trong quan hệ khách hàng.

Hệ thống hỗ trợ Analytics 3.0

Sự quan trọng của các công cụ phân tích ngày càng tăng mạnh kể từ ứng dụng Analytics 1.0, bao gồm trí tuệ doanh nghiệp và những chỉ số thiết yếu để đánh giá hiệu suất kinh doanh của thời kỳ trước. Sau đó bao trùm kỷ nguyên của Analytics 2.0 là nỗ lực khai thác ưu thế của dữ liệu lớn. Bước vào thời kỳ của 3.0, các công cụ phân tích được gắn với quy trình ra quyết định thực.

Ngày nay, ngân hàng có thể sử dụng các thông tin chuyển giao và mạng xã hội để xác định những khách hàng có khả năng thay đổi ngân hàng hay đang chuẩn bị cho những sự kiện quan trọng của cuộc đời như kết hôn hay sinh con. Việc này giúp họ có thể kết nối một cách có ý nghĩa với từng khách hàng cá nhân.

Nỗ lực hạ thấp tỷ lệ chi phí trên thu nhập của các doanh nghiệp đang đặt rất nhiều áp lực. Doanh nghiệp rõ ràng không có lựa chọn nào ngoài đầu tư thông minh để thúc đẩy khả năng sinh lợi từ khách hàng và để mỗi đồng tiền và từng giao dịch mang lại nhiều giá trị nhất có thể.

Thấu hiểu khách hàng là chìa khóa để nắm bắt, dự đoán và quan trọng nhất là tối ưu hóa khả năng sinh lời của khách hàng. Khi các tổ chức tư duy lại về cách thức tiếp cận lợi nhuận từ khách hàng, họ có thể tìm ra những nền tảng, cấu trúc phân tích để phá bỏ mọi rào cản và điều khiển mọi dữ liệu có giá trị, mang tính tổng quát xuyên suốt cơ cấu của mình.