RUBBLES CUSTOMER INSIGHT

При помощи технологий Rubbles мы можем использовать массив уникальных данных не только для анализа, но и для умного продвижения наших продуктов, максимальной эффективности коммуникаций с клиентами. Это положительно влияет на клиентский опыт и на наши бизнес-показатели.

Мы уже несколько лет работаем со стартапом Rubbles, анализирующим большие данные – истории расходов клиентов и предсказывающим, какие банковские продукты им могут быть интересны в будущем. Взаимодействие выгодное и для нас, и для них. В целом анализ больших данных – это очень важная составляющая бизнеса. Как и любой анализ, он ведет к тому, что отношения с клиентом укрепляются: он либо чаще пользуется твоим продуктом, либо больше покупает. 

Чем глубже персонализация и адаптация контента под специфику и транзакционный профиль клиента, тем выше конверсия. Совместно с Rubbles мы уже достигли более чем 20% роста проникновения продуктов банка по клиентам, читающим наши коммуникации в приложении, и 10%  увеличения безналичного оборота по банковским картам по  партнерским программам. Плюс важно отметить, что сторис служит также каналом для оперативного оповещения клиентов, а это разгружает контакт-центр и помогает дополнительно экономить. Благодарим команду Rubbles за эффективные цифровые инструменты, профессиональное решение наших задач с ориентиром  на результат.

Мы запустили канал Stories в мобильном приложении, чтобы продвигать через него свои продукты. Компания Rubbles показала отличные результаты с самого первого дня работы: конверсия в продажи достигла 5%. Мы планируем продолжать точечную работу с контентом и персонализировать коммуникации. Наша цель — давать клиентам именно ту информацию, которая им нужна.

Rubbles предоставляет банку софт-конструктор для создания шаблонов и верстки story в мобильном приложении банка. Мы изучали рынок, но на тот момент у ребят уже были конкретные наработки в создании конструктора и релевантный опыт.

Персонализация — один из ключевых проектов «Утконос онлайн». Для нас важно, чтобы система работала быстро, учитывала предпочтения пользователя и тренды рынка, но при этом позволяла нам корректировать товарную выдачу с учетом потребностей бизнеса. Rubbles приняли правила игры, и сейчас часть наших пользователей уже видит персональные рекомендации в каталоге сайта. Мы рассчитываем, что персонализированная выдача товаров в каталоге и поиске, а также система рекомендаций сделают сайт удобнее для клиента. Они помогут сориентироваться в большом количестве товаров, познакомиться с нашим ассортиментом и открыть для себя что-то новое».

В проекте с МегаФоном использовался Rubbles Customer Insight — продукт для персонализации клиентских коммуникаций. С его помощью МегаФон получил возможность анализировать инсайты об аудитории и отправлять абонентам персональные предложения.

Мы хотели понять, как правильно контактировать с клиентом, влияет ли количество контактов и влияет ли контекстность того, о чем мы контактируем, на информационную активность клиента, заходы в каналы ДБО и на транзакционную активность. Кейс с Rubbles по персонализированным рекомендациям реализовывался на каналах ДБО ВТБ Банка Москвы. Кейс действительно хороший.

Через продукт Rubbles мы проверяли программу «Скидки для вас».  Дополнительно мы использовали продукт Rubbles для того, чтобы стимулировать активность клиентов в нашем интернет-банке. Что мы получили: конверсия по переходам ссылок и в смс, и по e-mail увеличилась на достаточно статистически значимые величины. Транзакционная активность и по программе «Скидки для вас», и в «Райффайзен Онлайн» тоже значительно выросла  относительно контрольных групп, которые были прокоммуницированы вне рамок модели.

Сейчас мы реализовали прототип, где разработчики получают доступ к Messenging API и платежному API. Таким образом, они смогут реализовать сценарии обслуживания пользователей. Причем это может быть, например, и полностью автоматизированный бот, и инструмент, позволяющий вести диалог с пользователем в полуавтоматическом режиме, когда оператор сможет при необходимости участвовать в диалоге с клиентом.