CHƯƠNG 1: HOẠT ĐỘNG CRM VÀ MARKETING TRONG NGÂN HÀNG Trong cuộc sống hiện nay, không thể phủ nhận vai trò của khách hàng cá nhân đối với ngân hàng vì những khách hàng cá nhân này sẽ quyết định thất bại hay thành công của ngân hàng trong cuộc chiến cạnh tranh giành thị phần của các NHTM. Thực tế, số lượng khách hàng tiềm năng chưa được phát hiện là rất lớn, các ngân hàng cần phải thu hút, lôi kéo sự gia tăng số lượng khách hàng để tăng doanh thu, lợi nhuận. Điều này đồng nghĩa với việc ngân hàng cần phát triển các mối quan hệ thân thiết với khách hàng và thường xuyên thay đổi, sử dụng các công nghệ mới để tạo nhiều sản phẩm, dịch vụ đáp ứng được tốt nhất nhu cầu sử dụng của KH. Như đã đề cập, khách hàng cá nhân ảnh hưởng lớn đến giá trị kinh tế của NHTM.
Vì vậy, ngân hàng muốn có thêm nhiều khách hàng và phát triển mối quan hệ thân thiết với khách hàng thì trước hết, ngân hàng cần nhận biết được khách hàng tiềm năng. Trên thực tế, ngân hàng sẽ sử dụng dữ liệu và thông tin khách hàng thu thập được từ các giao dịch, … để nhận diện ra KHCN. Dữ liệu đó có thể là: dữ liệu về nhân khẩu, dữ liệu về hành vi mua sắm, … Ngày nay, ngành ngân hàng ngày càng tăng trưởng mạnh mẽ, số lượng giao dịch ngày càng nhiều, ngân hàng thu thập được tập dữ liệu của khách hàng ngày càng lớn. Ngân hàng có thể sử dụng kho dữ liệu này để cá nhân hóa dịch vụ cho từng khách hàng hay xác định rủi ro xảy ra hay cơ hội ở từng thời điểm.
Tuy nhiên, việc khai thác kho dữ liệu khổng lồ này hiện nay vẫn đặt ra rất nhiều thách thức với các nhà quản trị. Làm thế nào để có thể tìm được thông tin hữu ích từ những dữ liệu này phục vụ cho các quyết định trong CRM như nhận diện KH tiềm năng, duy trì KH tiềm năng? Thực tế, hiện nay các ngân hàng đã sử dụng khá nhiều phương pháp KPDL để giải quyết câu hỏi này. Hiện nay, không chỉ trên thế giới mà tại Việt Nam, kỹ thuật KPDL đã được nghiên cứu và áp dụng trên nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong ngành tài chính ngân hàng. Nhờ có kỹ thuật KPDL, ngoài việc ngân hàng có thể dễ dàng hơn trong việc ra quyết định, quản lý rủi ro thì KPDL còn có vai trò quan trọng trong công tác quản trị quan hệ khách hàng của ngân hàng.
Bằng việc xử lý và phân tích dữ liệu, phương pháp KPDL hỗ trợ ngân hàng tìm ra các khách hàng tiềm năng, gom cụm khách hàng từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh. Việc lựa chọn thuật toán và thuộc tính để đưa 4 vào mô hình quyết định rất nhiều đến chất lượng tri thức được tìm ra. Lựa chọn đúng thuật toán và thuộc tính đầu vào sẽ giúp tìm ra tri thức đúng đắn và quyết định kinh doanh sáng suốt. Dưới đây là một số bài toán KPDL trong lĩnh vực tài chính ngân hàng điển hình: - “Phát triển các mô hình dự báo khả năng thay đổi dịch vụ (Churn Prediction Modeling)” [1].
Thực tế cho thấy, khách hàng sau khi sử dụng SPDV của ngân hàng sẽ có xu hướng so sánh, đánh giá các SPDV với nhau, các SPDV này có thể thuộc cùng một ngân hàng hoặc thuộc các ngân hàng khác nhau. Kết quả của việc so sánh, đánh giá này là họ sẽ tìm được một ngân hàng có dịch vụ tốt hơn, đáng tin cậy hơn để thực hiện gửi tiền hoặc sử các SPDV do ngân hàng cung cấp. Như vậy, để thu hút và giữ chân khách hàng, các ngân hàng cần có chiến lược chăm sóc khách hàng, chiến lược phát triển sản phẩm hiệu quả [2]. - Trong lĩnh vực bán lẻ, thuật toán KPDL nổi tiếng với bài toán bán chéo sản phẩm.
Ngân hàng cũng vậy, một cách để tăng doanh thu đáng kể là việc khuyến khích khách hàng sử dụng thêm các SPDV đi kèm. Vấn đề này đã được nghiên cứu bởi nhóm tác giả Dr. Singh và Sheela Singhal [3]. Trong nghiên cứu của mình, hai tác giả đã sử dụng phương pháp khai phá luật kết hợp (Classification Based Association rules) để tìm ra các SPDV hay được sử dụng kèm theo với SPDV khác, từ đó giao dịch viên có thể đưa ra gợi ý cho khách hàng, tăng doanh thu.
- Việc phát hiện và tìm kiếm khách hàng tiềm năng là rất khó vì vậy các ngân hàng cần có những biện pháp duy trì khách hàng hiện tại của mình. Để đo mức độ trung thành của khách hàng, nhóm tác giả Dong Sheng Wu, Yong Wang đã sử dụng phương pháp KPDL phân lớp cây quyết định (Decision Trees, Random Forests) để phân chia khách hàng thành các lớp khách hàng với mức độ trung thành khác nhau [1]. Sự trung thành của khách hàng (Loyalty of Customer, Churn or Not Churn) được đo theo một thang đo đặc thù của họ đối với dịch vụ ngân hàng mà họ đang sử dụng ở các mức độ khác nhau: cao, trung bình, thấp. Căn cứ trên kết quả đó, ngân hàng có thể đưa ra những quyết định, chiến lược kinh doanh hợp lý tương ứng với từng lớp khách hàng.
- Mỗi khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ thường sẽ có sự phân tích, đánh giá, so sánh và đưa ra quyết định có nên thay đổi ngân hàng đang sử dụng hay không? Để 5 trả lời câu hỏi này, nhóm nghiên cứu của K.Subashini đã tìm ra các thuộc tính ảnh hưởng đến khả năng thay đổi sử dụng dịch vụ ngân hàng của khách hàng như: số các giao dịch được thực hiện tại ngân hàng. Họ đã dùng thuật toán CART (Classification and Regression Trees) để phân loại và dự đoán các khách hàng có khả năng ngừng sử dụng dịch vụ hoặc chuyển sử dụng dịch vụ từ ngân hàng này sang ngân hàng khác. Nhóm tác giả khác gồm có B.Chitra cũng đã thực hiện nghiên cứu và phát triển bài toán này. Ngoài các thuật toán về cây quyết định CART, ID3 các tác giả còn sử dụng các thuật toán K -means, mạng Nơron (Neutral Networks) [4].
Ngoài các vấn đề đã nêu trên, Ngân hàng còn quan tâm rất nhiều đến một số vấn đề khác trong hoạt động quản trị quan hệ khách hàng như phát hiện và ngăn chặn rủi ro, các hoạt động gian lận trong ngân hàng (Prevention, Detection Frauds and Risks in Banking sector); đánh giá, dự đoán khả năng tín dụng của khách hàng; dự đoán khả năng rời khỏi của khách hàng; dự đoán khả năng tín dụng của khách hàng (Predicting Customer). Trên thế giới, các quốc gia đã ứng dụng rất nhiều phương pháp KPDL vào các ngành nghề, lĩnh vực khác nhau đặc biệt là về lĩnh vực tài chính ngân hàng. Tại Việt Nam, ở các trường Đại học hay Viện nghiên cứu cũng đã thực hiện nghiên cứu về ứng dụng KPDL và cũng đã được áp dụng ở các NHTM. Tuy nhiên, số lượng các nghiên cứu về vấn đề này chưa nhiều.
Ngày nay, các hoạt động quản trị quan hệ khách hàng và các hoạt động marketing luôn được các ngân hàng chú trọng. Telemarketing là một phương pháp marketing và chăm sóc khách hàng được sử dụng phổ biến bởi tính linh hoạt và nhanh chóng của nó. Luận văn này tập trung nghiên cứu ứng dụng của thuật toán neural network vào quan hệ CRM và marketing trong ngân hàng, cụ thể là hoạt động telemarketing. Việc phân lớp khách hàng để hỗ trợ nhà quản trị ngân hàng nhận định được khách hàng tiềm năng và chăm sóc khách hàng hiện tại, dự báo khách hàng gửi tiền.
Điều này sẽ giúp họ ra quyết định kinh doanh hiệu quả qua các quyết định chính xác hơn. Hoạt động CRM trong ngân hàng 1. Khách hàng cá nhân trong ngân hàng thương mại Nhìn chung, khách hàng cá nhân là chỉ một cá nhân hoặc nhóm người có nhu cầu, đang và đã sử dụng dịch vụ của ngân hàng. Việc sử dụng các dịch vụ nhằm mục đích phục vụ cho cá nhân hoặc gia đình.
Nhóm khách hàng này có đặc điểm là số lượng khách hàng nhiều, thường xuyên gia tăng nhưng quy mô nhỏ lẻ. Họ khác nhau về tuổi tác, nghề nghiệp, giới tính, thu nhập, trình độ văn hóa, …Nhóm khách hàng cá nhân thường xuyên gia tăng về quy mô và thường xuyên thay đổi dịch vụ. Dựa theo nhu cầu sử dụng dịch vụ có thể phân khách hàng cá nhân thành 2 nhóm chính: Khách hàng gửi tiền tiết kiệm và khách hàng sử dụng dịch vụ vay tiền. Khách hàng gửi tiền tiết kiệm là các cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại ngân hàng.
Họ mang lại nguồn vốn lớn cho ngân hàng, là cơ sở để ngân hàng phát triển các dịch vụ khác. Khách hàng sử dụng dịch vụ vay tiền là cá nhân thực hiện các giao dịch vay tiền của ngân hàng nhằm mục đích cá nhân như mua nhà, mua xe, … Có thể nói khách hàng cá nhân là mục tiêu, là người quyết định đối với NHTM vì khách hàng cá nhân vừa là người tiêu dùng cuối cùng các sản phẩm của ngân hàng và cũng là người trực tiếp mang lại lợi ích cho ngân hàng thông qua lợi nhuận ròng. CRM trong ngân hàng “CRM (Customer Relationship Management) có nghĩa là Quản trị quan hệ khách hàng” [5]. CRM có rất nhiều định nghĩa và cách hiểu khác nhau.
Hiểu đơn giản thì thuật ngữ Quản trị quan hệ khách hàng (CRM) nghĩa là các cách mà doanh nghiệp sử dụng để tìm kiếm, xây dựng, duy trì mối quan hệ tốt đẹp với các khách hàng tiềm năng thông qua việc thu thập, phân tích các dữ liệu cá nhân của khách hàng, qua đó tạo ra các chiến lược marketing phù hợp giúp thúc đẩy doanh số. "Nếu như ví mối quan hệ khách hàng là trái tim của sự thành công trong kinh doanh thì CRM là van bơm máu của một doanh nghiệp". Như vậy, CRM vừa là một phần mềm quản lý quan hệ khách hàng, vừa là chiến lược kinh doanh. Nhờ có CRM, các doanh nghiệp có thể sử dụng tối đa hiệu quả nguồn tài nguyên trong doanh nghiệp và có một cái nhìn từ tổng quan đến chi tiết về hành vi của KH.
Cái nhìn này làm cho doanh nghiệp hiểu khách hàng của mình hơn, nắm bắt được nhu cầu hiện tại, dự đoán được xu hướng thay đổi của nhu cầu KH. 7 Ngân hàng cũng là một doanh nghiệp, việc tạo dựng và duy trì các mối quan hệ với KH trong ngân hàng là một điều cần thiết. Cũng giống như CRM trong doanh nghiệp, CRM trong ngân hàng bao hàm tất cả các hoạt động liên quan đến khách hàng từ khâu marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng.