SlideShare a Scribd company logo
1 of 26
Download to read offline
Тренд «Повсеместное
использование персональных
данных»
Часть 1. Эволюция банковских программ
лояльности в персональные предложения.
Alfa-Bank R&D Dept.
Представьте, что вы оставляете о
себе множество данных.
Когда вы покупаете.
Когда вы посещаете.
Когда вы используете интернет
Когда вы общаетесь с друзьями.
И есть компании, которые
собирают эти данные.
Раскладывают и анализируют
с помощью Big Data.
И передают их маркетологам.
пьёт только
Jameson
владеет Audi
Q5
Сын заканчивает
школу
Постоянно
летает в Лондон
Ищет кредит
Маркетологи делают
сверх релевантное,
точечное
предложение.
Давайте посмотрим как это работает в
банковском секторе.
Первой ласточкой продуктов на основе
анализа данных клиента стали продукты класса
Card-Linked Offers (CLO).
Как работает CLO:
1. Клиент совершает транзакции
2. Банк видит их и отображает мерчанту в спец
интерфейсе
3. Мерчант видит траты и профили
потенциальных покупателей. Делает им
предложение.
4. Предложение приходит клиенту
Образуется следующая цепочка ценности:
CLO
Платформа
МерчантКлиент
Банк
Цепочка
ценности CLO
Факторы успеха для CLO
платформы:
• Большой охват мерчантов
• Простая интеграция с
банком
• Низкая комиссия и оплата
за результат
• Увеличение лояльности
• Создание foot-трафика
новых клиентов
• Увеличение среднего
чека
• Востребованные,
релевантные предложения
• Наглядный способ
экономить
• Выстраиваются
взаимоотношения и
история с брендом
• Увеличение
транзакционной
активности по картам
• Программа лояльности
с предложениями
которые генерят и
фондируют сами
мерчанты
• Новый канал
получения прибыли
http://www.baypayforum.com/opinions/entry/card-linked-offer-clo-solutions-a-peek
При этом никакой интеграции или обучения
сотрудников в торговых точках.
Высокая конверсия —клиент
получает предложения в
ожидаемый канал,
например, специальное
мобильное приложение для
скидок.
Мерчант получает инсайт о
тратах клиентов.
Мерачнт создает foot-трафик
в свой магазин.
Предложения могут быть очень
специфическими и узко-таргетированными.
Например, ресторан может предложить клиенту
соседнего ресторана всегда
зарезервированный столик для него, например,
по пятницам.
Какие игроки есть на рынке CLO на западе?
Какие игроки есть на рынке CLO на западе?
http://www.baypayforum.com/opinions/entry/card-linked-offer-clo-solutions-a-peek
• CardSpring (start up) – в партнёрстве с First Data (эквайер) создали продукт Offerwise для финансовых
институтов
• Cardlytics (start up) – позиционируют себя как решение для создания программ лояльности для банков.
Клиенты - Bank of America, PNC bank и др.
• edo Interactive (start up) – тоже самое, клиенты Fifth-third и Ally bank
• Cartera (start up) – тоже самое, клиент Wells Fargo и другие банки.
• Fiserv(Fin Tech) – создали программу uChooseRewards и предлагаю её через несколько кредитных
союзов и маленьких банков.
• Truaxis (продукт Billshrink) – куплена Mastercard в сентябре 2012.Truaxis работает с TSYS и некоторыми
другими фин. институтами предлагая свой продукт BillShrink.
• Amex (банк, платёжная сетка) - в уникальной позиции,т.к. контролирует три части CLO Цепочки – выпуск
карт, процессинг, эквайринг мерчантов. Банк запустил несколько интересных маркетинговых компаний в
социальных сетях -“Go Social” и “Link, Like, Love”.
• Mastercard – анонсировала свою открытую платформу с API несколько лет назад, в которой рекламные
предложения занимали существенную роль. Однако платформа до сих пор в Beta-версии (на 27.08.13*).
НЕ смотря на это имеет супер возможности – так как есть развитая сеть мерчантов, есть данные по
транзакциям, плюс покупка TrueAxis.
• Visa – вяло действует на этом фронте. Программа Visa Offers есть на вэб-сайте компании в бета-версии
(на 27.08.13), но в бета-версии. У Visa есть платформа отправки сообщений в реальном времени (Real-
Time-Messaging (RTM) platform), которая отправляет сообщения мерчанта, но она адаптирована толкьо
под нескольких мерчантов (например GAP) и в таком ключе не достаточно близко приблизилась в
полноценному CLO решению.
http://www.baypayforum.com/opinions/entry/card-linked-offer-clo-solutions-a-peek
* https://developer.mastercard.com/portal/display/api/Offers+-+Sample+Code
Какие игроки есть на рынке CLO на западе?
Какие игроки есть на рынке CLO в России?
• iConto (стартап, аффилированы с крупной российской группой
компаний) – CLO решение, предоставляется не только как платформа для
банков, но и как решение для конечных клиентов.
• SmartEngine (австрийская компания) – работает на рынке РФ и Китая
(внедрено решение в одном из банков в Гонконге). Решение
представляет из себя CLO решение для финансовых институтов. В РФ
есть внедрение в ВТБ-24. Есть мощный механизм обработки транзакций,
проработанный интерфейс для мерчантов, модули отправки email и sms.
Отдельным достоинством является то, что решение in-house.
• RapidSoft (ИТ-компания, разработчик софта) – разработали плфторму
«программа лояльности» для банков и финансовых институтов.
• Тинькофф (банк) – собственное решение таргетирования предложений
для мерчантов, предложения поступают в мобильный и интернет банк.
Каковы критически факторы успеха?
Необходимо, чтобы все участники в CLO получали достаточно
выгоды:
1. Кол-во мерчантов и качество оферов должно быть
достаточным чтобы привлечь и удерживать конечных
пользователей
2. ROI мерчантов должно быть достаточно высоким
3. Кол-во транзакций по картам должно расти существенно,
чтобы интересовать банк
Что помимо CLO может предложить банк
клиентам?
CLO – частный случай использования данных накопленных о
клиентах. Можно экстраполировать идею анализа транзакций
и охватив другие группы данных:
– Анализ целей и накоплений клиентов
– Глубокий анализ профилей клиентов в социальных сетях
– Look-alike анализ
– Анализ посещений и гео-локаций клиента
– Анализ патернов поведения клиента, и создание next action
триггеров
Это типичные задачи, которые можно решить с помощью BigData
инструментов.
Почему CLO вытеснит классические программы
лояльности?
1) Мерчантом это выгодней. Мерчанты готовы отдавать маржу
за знания клиентов. Знание клиентов даёт им возможность
удерживать клиентов.
2) Есть точное понимание, какое кол-во клиентов приносит
программа лояльности с банком, т.к. есть интерфейс где
показывается вся отчётность. Со временем мерчанты
поймут, что программы с другими банками не несут им
осязаемой выгоды.
3) Клиентам это выгодней. В связи с пунктом 1, мерчанты дают
более выгодные предложения для конечных клиентов.
Продолжение обзора тренда:
Часть 2. Использование персональных данных
в интернет рекламе.
Часть 3. Общая картина и возможности для
анализа данных клиентов.

More Related Content

What's hot

Crowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская Биржа
Crowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская БиржаCrowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская Биржа
Crowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская Биржаfinopolis
 
Перспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредит
Перспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредитПерспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредит
Перспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредитSergey Skabelkin
 
техн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окттехн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14октfinopolis
 
DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015
DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015 DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015
DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015 Антон Арнаутов
 
3.0 FinTech the next big thing
3.0 FinTech the next big thing 3.0 FinTech the next big thing
3.0 FinTech the next big thing Sergey Skabelkin
 
техн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окттехн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14октfinopolis
 

What's hot (8)

Crowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская Биржа
Crowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская БиржаCrowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская Биржа
Crowd financing и p2p Анна Кузнецова, Московская Биржа
 
Перспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредит
Перспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредитПерспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредит
Перспективы_развития_бизнеса_потребительского_кредитования_на_примере_А-кредит
 
техн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окттехн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений погудин Finopolis2016_14окт
 
DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015
DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015 DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015
DoubleData. Презентация на конференции Fintech Lab - 2015
 
3.0 FinTech the next big thing
3.0 FinTech the next big thing 3.0 FinTech the next big thing
3.0 FinTech the next big thing
 
техн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окттехн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окт
техн. облачных вычислений халин Finopolis2016_14окт
 
AI for Retail Banking
AI for Retail BankingAI for Retail Banking
AI for Retail Banking
 
PSBattle
PSBattlePSBattle
PSBattle
 

Viewers also liked

RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...
RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...
RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...Егор Шокуров
 
RapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователя
RapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователяRapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователя
RapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователяЕгор Шокуров
 
Стратегии поощрения: кого, за что и как поощрять
Стратегии поощрения: кого, за что и как поощрятьСтратегии поощрения: кого, за что и как поощрять
Стратегии поощрения: кого, за что и как поощрятьDialogMarketingDays
 
Sales Cafe 13. Как удержать клиента. Савушкин
Sales Cafe 13. Как удержать клиента. СавушкинSales Cafe 13. Как удержать клиента. Савушкин
Sales Cafe 13. Как удержать клиента. СавушкинMark&Sales
 
Open bonus - эволюция программ лояльности
Open bonus - эволюция программ лояльностиOpen bonus - эволюция программ лояльности
Open bonus - эволюция программ лояльностиOpenBonus
 
Платформа лояльности
Платформа лояльностиПлатформа лояльности
Платформа лояльностиInna Rumiantseva
 
Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...
Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...
Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...Илья Ребров
 
Банковские карты в бонусных программах: привлечение и удержание клиентов
Банковские карты  в бонусных программах: привлечение и удержание клиентовБанковские карты  в бонусных программах: привлечение и удержание клиентов
Банковские карты в бонусных программах: привлечение и удержание клиентовRapidSoft
 

Viewers also liked (9)

RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...
RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...
RapidSoft: Анализ потребительского поведения с использованием аналитических х...
 
RapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователя
RapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователяRapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователя
RapidSoft автоматизация программ лояльности - руководство пользователя
 
Стратегии поощрения: кого, за что и как поощрять
Стратегии поощрения: кого, за что и как поощрятьСтратегии поощрения: кого, за что и как поощрять
Стратегии поощрения: кого, за что и как поощрять
 
Sales Cafe 13. Как удержать клиента. Савушкин
Sales Cafe 13. Как удержать клиента. СавушкинSales Cafe 13. Как удержать клиента. Савушкин
Sales Cafe 13. Как удержать клиента. Савушкин
 
Open bonus - эволюция программ лояльности
Open bonus - эволюция программ лояльностиOpen bonus - эволюция программ лояльности
Open bonus - эволюция программ лояльности
 
Платформа лояльности
Платформа лояльностиПлатформа лояльности
Платформа лояльности
 
Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...
Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...
Giftoman. Зачем Вашему клиенту программа лояльности? (для ресторанов и фаст-ф...
 
Банковские карты в бонусных программах: привлечение и удержание клиентов
Банковские карты  в бонусных программах: привлечение и удержание клиентовБанковские карты  в бонусных программах: привлечение и удержание клиентов
Банковские карты в бонусных программах: привлечение и удержание клиентов
 
Построение программы лояльности на базе платежной системы
Построение программы лояльности на базе платежной системыПостроение программы лояльности на базе платежной системы
Построение программы лояльности на базе платежной системы
 

Similar to эволюция программ лояльности

Концепция банка будущего
Концепция банка будущегоКонцепция банка будущего
Концепция банка будущегоTimofey Golovin
 
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса. Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса. Den Reymer
 
SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.
SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.
SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.SemanticForce
 
Big Data: О чем думают ваши клиенты?
Big Data: О чем думают ваши клиенты?Big Data: О чем думают ваши клиенты?
Big Data: О чем думают ваши клиенты?Den Reymer
 
Addventure business models
Addventure business modelsAddventure business models
Addventure business modelsMax Medvedev
 
AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost
 
Проблемы блокчейна глазами рядовых пользователей
Проблемы блокчейна глазами рядовых пользователейПроблемы блокчейна глазами рядовых пользователей
Проблемы блокчейна глазами рядовых пользователейVladymyr Klykov
 
Проблемы блокчейна глазами пользователей
Проблемы блокчейна глазами пользователей Проблемы блокчейна глазами пользователей
Проблемы блокчейна глазами пользователей Cyber Fund
 
DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014
DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014
DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014CleverDATA
 
Новые технологии и стратегические направления развития операторов
Новые технологии и стратегические направления развития операторовНовые технологии и стратегические направления развития операторов
Новые технологии и стратегические направления развития операторовAlexander Stepanov
 
Второй выпуск Акселератора ФРИИ
Второй выпуск Акселератора ФРИИВторой выпуск Акселератора ФРИИ
Второй выпуск Акселератора ФРИИАртем Кудрявцев
 
Cloud Banking by Evgeniy Sen
Cloud Banking by Evgeniy SenCloud Banking by Evgeniy Sen
Cloud Banking by Evgeniy SenEvgeniy Sen
 
AddVenture бизнес-модели
AddVenture бизнес-моделиAddVenture бизнес-модели
AddVenture бизнес-моделиEduson.tv
 
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скоринг
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скорингПрезентация DataScoring: Big Data и кредитный скоринг
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скорингAnton Vokrug
 

Similar to эволюция программ лояльности (20)

Кованцов Н.
Кованцов Н.Кованцов Н.
Кованцов Н.
 
Концепция банка будущего
Концепция банка будущегоКонцепция банка будущего
Концепция банка будущего
 
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса. Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
Cnews Forum 2016. Цифровые Двойники - Как повысить продажи не выходя из офиса.
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Finovate solutions (rus)
Finovate solutions (rus)Finovate solutions (rus)
Finovate solutions (rus)
 
SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.
SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.
SocialCRM: Предпосылки. Решения и технологии. Перспективы развития.
 
Big Data: О чем думают ваши клиенты?
Big Data: О чем думают ваши клиенты?Big Data: О чем думают ваши клиенты?
Big Data: О чем думают ваши клиенты?
 
Addventure business models
Addventure business modelsAddventure business models
Addventure business models
 
AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentation
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Проблемы блокчейна глазами рядовых пользователей
Проблемы блокчейна глазами рядовых пользователейПроблемы блокчейна глазами рядовых пользователей
Проблемы блокчейна глазами рядовых пользователей
 
Проблемы блокчейна глазами пользователей
Проблемы блокчейна глазами пользователей Проблемы блокчейна глазами пользователей
Проблемы блокчейна глазами пользователей
 
Ru v3.0 big_datascoring
Ru v3.0 big_datascoringRu v3.0 big_datascoring
Ru v3.0 big_datascoring
 
DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014
DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014
DenReymer_presentation_for_CNewsforum_14112014
 
Новые технологии и стратегические направления развития операторов
Новые технологии и стратегические направления развития операторовНовые технологии и стратегические направления развития операторов
Новые технологии и стратегические направления развития операторов
 
Второй выпуск Акселератора ФРИИ
Второй выпуск Акселератора ФРИИВторой выпуск Акселератора ФРИИ
Второй выпуск Акселератора ФРИИ
 
Cloud Banking by Evgeniy Sen
Cloud Banking by Evgeniy SenCloud Banking by Evgeniy Sen
Cloud Banking by Evgeniy Sen
 
AddVenture бизнес-модели
AddVenture бизнес-моделиAddVenture бизнес-модели
AddVenture бизнес-модели
 
Будущее и настоящее денег. Аналитика и тренды
Будущее и настоящее денег. Аналитика и трендыБудущее и настоящее денег. Аналитика и тренды
Будущее и настоящее денег. Аналитика и тренды
 
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скоринг
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скорингПрезентация DataScoring: Big Data и кредитный скоринг
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скоринг
 

More from Nikita Abramenko

Сравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственность
Сравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственностьСравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственность
Сравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственностьNikita Abramenko
 
КП типовой ЛАЙВ vs Amazon
КП типовой ЛАЙВ vs AmazonКП типовой ЛАЙВ vs Amazon
КП типовой ЛАЙВ vs AmazonNikita Abramenko
 
Пример КП на 100 пользователей
Пример КП на 100 пользователейПример КП на 100 пользователей
Пример КП на 100 пользователейNikita Abramenko
 
КП на типовой ЛАЙВ!
КП на типовой ЛАЙВ!КП на типовой ЛАЙВ!
КП на типовой ЛАЙВ!Nikita Abramenko
 
Полная презентация для внутреннего пользования
Полная презентация для внутреннего пользованияПолная презентация для внутреннего пользования
Полная презентация для внутреннего пользованияNikita Abramenko
 
полная презентация для внутреннего пользования
полная презентация для внутреннего пользованияполная презентация для внутреннего пользования
полная презентация для внутреннего пользованияNikita Abramenko
 
презентация лайв для внутреннего пользования 4
презентация лайв для внутреннего пользования 4презентация лайв для внутреннего пользования 4
презентация лайв для внутреннего пользования 4Nikita Abramenko
 

More from Nikita Abramenko (7)

Сравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственность
Сравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственностьСравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственность
Сравнение стоимости владения ЛАЙВ и лицензий в собственность
 
КП типовой ЛАЙВ vs Amazon
КП типовой ЛАЙВ vs AmazonКП типовой ЛАЙВ vs Amazon
КП типовой ЛАЙВ vs Amazon
 
Пример КП на 100 пользователей
Пример КП на 100 пользователейПример КП на 100 пользователей
Пример КП на 100 пользователей
 
КП на типовой ЛАЙВ!
КП на типовой ЛАЙВ!КП на типовой ЛАЙВ!
КП на типовой ЛАЙВ!
 
Полная презентация для внутреннего пользования
Полная презентация для внутреннего пользованияПолная презентация для внутреннего пользования
Полная презентация для внутреннего пользования
 
полная презентация для внутреннего пользования
полная презентация для внутреннего пользованияполная презентация для внутреннего пользования
полная презентация для внутреннего пользования
 
презентация лайв для внутреннего пользования 4
презентация лайв для внутреннего пользования 4презентация лайв для внутреннего пользования 4
презентация лайв для внутреннего пользования 4
 

эволюция программ лояльности

  • 1. Тренд «Повсеместное использование персональных данных» Часть 1. Эволюция банковских программ лояльности в персональные предложения. Alfa-Bank R&D Dept.
  • 2. Представьте, что вы оставляете о себе множество данных.
  • 6. Когда вы общаетесь с друзьями.
  • 7. И есть компании, которые собирают эти данные.
  • 9. И передают их маркетологам. пьёт только Jameson владеет Audi Q5 Сын заканчивает школу Постоянно летает в Лондон Ищет кредит
  • 11. Давайте посмотрим как это работает в банковском секторе.
  • 12. Первой ласточкой продуктов на основе анализа данных клиента стали продукты класса Card-Linked Offers (CLO).
  • 13. Как работает CLO: 1. Клиент совершает транзакции 2. Банк видит их и отображает мерчанту в спец интерфейсе 3. Мерчант видит траты и профили потенциальных покупателей. Делает им предложение. 4. Предложение приходит клиенту
  • 14. Образуется следующая цепочка ценности: CLO Платформа МерчантКлиент Банк Цепочка ценности CLO Факторы успеха для CLO платформы: • Большой охват мерчантов • Простая интеграция с банком • Низкая комиссия и оплата за результат • Увеличение лояльности • Создание foot-трафика новых клиентов • Увеличение среднего чека • Востребованные, релевантные предложения • Наглядный способ экономить • Выстраиваются взаимоотношения и история с брендом • Увеличение транзакционной активности по картам • Программа лояльности с предложениями которые генерят и фондируют сами мерчанты • Новый канал получения прибыли http://www.baypayforum.com/opinions/entry/card-linked-offer-clo-solutions-a-peek
  • 15. При этом никакой интеграции или обучения сотрудников в торговых точках.
  • 16. Высокая конверсия —клиент получает предложения в ожидаемый канал, например, специальное мобильное приложение для скидок.
  • 17. Мерчант получает инсайт о тратах клиентов. Мерачнт создает foot-трафик в свой магазин.
  • 18. Предложения могут быть очень специфическими и узко-таргетированными. Например, ресторан может предложить клиенту соседнего ресторана всегда зарезервированный столик для него, например, по пятницам.
  • 19. Какие игроки есть на рынке CLO на западе?
  • 20. Какие игроки есть на рынке CLO на западе? http://www.baypayforum.com/opinions/entry/card-linked-offer-clo-solutions-a-peek
  • 21. • CardSpring (start up) – в партнёрстве с First Data (эквайер) создали продукт Offerwise для финансовых институтов • Cardlytics (start up) – позиционируют себя как решение для создания программ лояльности для банков. Клиенты - Bank of America, PNC bank и др. • edo Interactive (start up) – тоже самое, клиенты Fifth-third и Ally bank • Cartera (start up) – тоже самое, клиент Wells Fargo и другие банки. • Fiserv(Fin Tech) – создали программу uChooseRewards и предлагаю её через несколько кредитных союзов и маленьких банков. • Truaxis (продукт Billshrink) – куплена Mastercard в сентябре 2012.Truaxis работает с TSYS и некоторыми другими фин. институтами предлагая свой продукт BillShrink. • Amex (банк, платёжная сетка) - в уникальной позиции,т.к. контролирует три части CLO Цепочки – выпуск карт, процессинг, эквайринг мерчантов. Банк запустил несколько интересных маркетинговых компаний в социальных сетях -“Go Social” и “Link, Like, Love”. • Mastercard – анонсировала свою открытую платформу с API несколько лет назад, в которой рекламные предложения занимали существенную роль. Однако платформа до сих пор в Beta-версии (на 27.08.13*). НЕ смотря на это имеет супер возможности – так как есть развитая сеть мерчантов, есть данные по транзакциям, плюс покупка TrueAxis. • Visa – вяло действует на этом фронте. Программа Visa Offers есть на вэб-сайте компании в бета-версии (на 27.08.13), но в бета-версии. У Visa есть платформа отправки сообщений в реальном времени (Real- Time-Messaging (RTM) platform), которая отправляет сообщения мерчанта, но она адаптирована толкьо под нескольких мерчантов (например GAP) и в таком ключе не достаточно близко приблизилась в полноценному CLO решению. http://www.baypayforum.com/opinions/entry/card-linked-offer-clo-solutions-a-peek * https://developer.mastercard.com/portal/display/api/Offers+-+Sample+Code Какие игроки есть на рынке CLO на западе?
  • 22. Какие игроки есть на рынке CLO в России? • iConto (стартап, аффилированы с крупной российской группой компаний) – CLO решение, предоставляется не только как платформа для банков, но и как решение для конечных клиентов. • SmartEngine (австрийская компания) – работает на рынке РФ и Китая (внедрено решение в одном из банков в Гонконге). Решение представляет из себя CLO решение для финансовых институтов. В РФ есть внедрение в ВТБ-24. Есть мощный механизм обработки транзакций, проработанный интерфейс для мерчантов, модули отправки email и sms. Отдельным достоинством является то, что решение in-house. • RapidSoft (ИТ-компания, разработчик софта) – разработали плфторму «программа лояльности» для банков и финансовых институтов. • Тинькофф (банк) – собственное решение таргетирования предложений для мерчантов, предложения поступают в мобильный и интернет банк.
  • 23. Каковы критически факторы успеха? Необходимо, чтобы все участники в CLO получали достаточно выгоды: 1. Кол-во мерчантов и качество оферов должно быть достаточным чтобы привлечь и удерживать конечных пользователей 2. ROI мерчантов должно быть достаточно высоким 3. Кол-во транзакций по картам должно расти существенно, чтобы интересовать банк
  • 24. Что помимо CLO может предложить банк клиентам? CLO – частный случай использования данных накопленных о клиентах. Можно экстраполировать идею анализа транзакций и охватив другие группы данных: – Анализ целей и накоплений клиентов – Глубокий анализ профилей клиентов в социальных сетях – Look-alike анализ – Анализ посещений и гео-локаций клиента – Анализ патернов поведения клиента, и создание next action триггеров Это типичные задачи, которые можно решить с помощью BigData инструментов.
  • 25. Почему CLO вытеснит классические программы лояльности? 1) Мерчантом это выгодней. Мерчанты готовы отдавать маржу за знания клиентов. Знание клиентов даёт им возможность удерживать клиентов. 2) Есть точное понимание, какое кол-во клиентов приносит программа лояльности с банком, т.к. есть интерфейс где показывается вся отчётность. Со временем мерчанты поймут, что программы с другими банками не несут им осязаемой выгоды. 3) Клиентам это выгодней. В связи с пунктом 1, мерчанты дают более выгодные предложения для конечных клиентов.
  • 26. Продолжение обзора тренда: Часть 2. Использование персональных данных в интернет рекламе. Часть 3. Общая картина и возможности для анализа данных клиентов.