Znaczenie ma to, jak często klient kupuje, jakie wybiera kategorie towarów i jakie występują trendy średnioterminowe w zakupach związanych z prowadzonym gospodarstwem domowym.
Dane o zachowaniach zakupowych, płatniczych, kredytowych czy ubezpieczeniowych klientów, w jednym sektorze, z powodzeniem mogą być wykorzystywane przez inne sektory biznesowe do różnych analiz. Pozwala to optymalizować biznesowe zarządzanie instytucją i jednocześnie dostarcza wymierne korzyści klientom, ponieważ dobra współpraca klienta z jednym sektorem pomaga uzyskać lepsze warunki współpracy w innym obszarze relacji klienta, z dostawcami usług i produktów.
Klienci i mikroprzedsiębiorcy w bankach, instytucjach pożyczkowych, sektorze telekomunikacyjnym
Dobrym przykładem jest wykorzystanie oceny wiarygodności kredytowej lub pożyczkowej oszacowanej w oparciu o historię kredytową i pożyczkową przez sektor telekomunikacyjny. W Polsce dynamicznie rozwija się sektor firm pożyczkowych. Historia pożyczkowa podobnie jak kredytowa, pomaga skutecznie oceniać ryzyko klienta. Klienci, szczególnie młodsi, chętniej korzystają z pożyczek, ze względu na prostotę i szybkość samego procesu oraz elastyczność przyznawania pożyczek, gdzie większość transakcji odbywa się z wykorzystaniem internetu. Istotna jest jednak całościowa ocena klienta uwzględniająca dotychczasowe relacje klienta z bankami oraz instytucjami pożyczkowymi, ponieważ często ci sami klienci korzystają z kredytów i pożyczek jednocześnie.
Firmy telekomunikacyjne weryfikują wiarygodność płatniczą i określają profil klienta. W zależności od wyniku tej weryfikacji, ustalają warunki współpracy z klientem. Zdecydowana większość klientów posiada wysoką ocenę wiarygodności kredytowej i w wyniku tego jest w stanie otrzymać lepszy pakiet usług. Z drugiej strony dane telekomunikacyjne (o płatnościach rachunków za usługi telekomunikacyjne) są niezmiernie użyteczne dla sektora bankowego i pożyczkowego. Jeśli klient nie korzystał dotychczas z kredytów i pożyczek, a terminowano regulował płatności za telefon, to informacja taka zdecydowanie działa na korzyść klienta i zwiększa jego szansę na uzyskanie kredytu. W przypadku, gdy klient zacznie opóźniać się z płatnościami za rachunki telekomunikacyjne, jest to ostrzeżenie dla banku czy firmy pożyczkowej, że opóźnienia mogą szybko pojawić się również w płatnościach rat kredytowych czy pożyczkowych.
Opisane zależności dotyczą także mikroprzedsiębiorców. W ich przypadku tylko co 4-ty korzysta z kredytów, a zazwyczaj każdy posiada telefon. Pozytywna historia płatności za usługi telekomunikacyjne może z powodzeniem przełożyć się na szansę uzyskania kredytu bankowego lub finansowania pozabankowego.
Stres kredytowy a zdarzenia ubezpieczeniowe
Kolejnym przykładem korzystnej wymiany danych na poziomie międzysektorowym jest obszar ubezpieczeniowy. Jak potwierdzają statystyki, jeśli klient jest w stresie kredytowym z powodu przeterminowanych rat kredytowych lub zbyt wysokiego nominalnego zaangażowania w kredytach, to rośnie jego podatność na zdarzenia ubezpieczeniowe. Mowa o zdarzeniach komunikacyjnych lub majątkowych. Na szczęście zdecydowana większość klientów bardzo dobrze spłaca kredyty, a więc uzyskuje większe szanse na lepszą składkę ubezpieczeniową. Dobrzy klienci nie przepłacają za swoje składki, a mniej rzetelni kredytobiorcy, starając się o ubezpieczenie komunikacyjne lub majątkowe, płacą adekwatnie do szkodowości ubezpieczeniowej, jaka na tej grupie klientów rzeczywiście występuje. Rozwiązanie to jest bardzo popularne w krajach zachodnich, dzięki takiemu wykorzystaniu danych analitycznych większość klientów zyskuje. Podobnie dzieje się w obszarze telemetryki, dzięki czemu występuje zróżnicowanie składek za polisy komunikacyjne w zależności
od stylu i częstotliwości jazdy samochodem.
Rachunki za czynsz, energię, dostawę internetu a warunki usług finansowych
Większość z nas, jako prowadzących gospodarstwo domowe, płaci rachunki za media domowe takie jak czynsz, energię, wywóz odpadów czy abonament u dostawcy telewizji i internetu. Informacje te, zbierane np. przez Biuro Informacji Gospodarczej InfoMonitor, umożliwiają także bardziej precyzyjną ocenę wiarygodności i lepsze określenie profilu klienta. W przypadku wymiany danych regularne płatności za rachunki zwiększają szansę klienta na uzyskanie dobrych warunków współpracy z dostawcami różnych usług finansowych.
Nieustrukturyzowane dane w działaniach marketingowych i antyfraudowych
Nowe drzwi w międzysektorowej użyteczności danych otwiera świat wirtualny. Internet, aplikacje mobilne pozwalają na gromadzenie nowego zakresu szczegółowych informacji o zachowaniach klientów. Wyzwaniem w tym obszarze często jest niestabilność informacji i trudność w ustrukturyzowaniu danych. Dlatego dane z tego obszaru rzadziej wykorzystywane są do oceny wiarygodności klienta, ale w zdecydowanie większym stopniu w działaniach marketingowych lub antyfraudowych.
Geolokalizacja na poziomie ogólnopolskim i lokalnym
Wiele cennych informacji możemy wyczytać z analiz z wykorzystaniem danych geolokalizacyjnych, które uwzględniają miejsce zamieszkania czy przemieszczania się klienta. Dzięki analizom przestrzennym dowiedzieliśmy się, że najczęściej z kredytów korzystają mieszkańcy północnej i zachodniej Polski, a bardziej wstrzemięźliwi są mieszkańcy wschodniej i południowej Polski. Z kolei spłacalność kredytów znacznie lepsza jest na wschodzie kraju, a na zachodzie, częściej korzystając z kredytów, bardziej ryzykujemy i większą trudność sprawia nam ich spłata. Wyniki takich analiz tłumaczyć trzeba nie tylko zachowaniami kredytowymi, ale również kontekstem ekonomicznym, społecznym i kulturowym.
Z ciekawostek lokalnych, w samej Warszawie, najwyższe limity w kartach kredytowych posiadają mieszkańcy Wilanowa, a średnio ponad dwa razy niższy mieszkańcy Pragi Północ. Mieszkańcy Wilanowa, pomimo najwyższych posiadanych kredytów, najlepiej je spłacają, natomiast najgorzej ze spłatą kredytów radzą sobie mieszkańcy Śródmieścia.
Przedstawione zróżnicowanie wyników pokazuje, że analizy przestrzenne na poziomie aglomeracji miejskich czy powiatów można z powodzeniem wykorzystywać w planowaniu sprzedaży produktów uwzględniając potencjał zakupowy mieszkańców oraz w typowaniu lub ocenianiu poszczególnych lokalizacji dla punktów handlowych czy usługowych (budowy i rozwoju sieci sprzedaży).
Więcej na ten temat będzie się można dowiedzieć podczas Big Data & AI Congress (18-19 kwietnia, Sheraton Warsaw Hotel): http://bigdatacee.pl/.
Dr Mariusz Cholewa
Prezes Zarządu Biura Informacji Kredytowej
Informacja prasowa