DATA ANALYTICS E CUSTOMER ENGAGEMENT. From the Single version of the truth To the Single customer view Trought Quality customer view

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1 Gruppo Banca Popolare di Bari 2015 DATA ANALYTICS E CUSTOMER ENGAGEMENT From the Single version of the truth To the Single customer view Trought Quality customer view

2 Quello che conta. La relazione banca cliente sta evolvendo rapidamente sotto la spinta di una digitalizzazione sempre più pervasiva che ha cambiato bisogni e modalità di fruizione dei servizi. Internet e mobile banking, così come self-service evoluti, call center e social media, sono ormai diventati canali abituali per i clienti delle banche italiane. Al tempo stesso lo sportello rimane un riferimento importante accanto alla consulenza e al rapporto personale, anche se disponibili online o da remoto. Quello che conta: è stabilire un contatto con il consumatore, poiché più esso è coinvolto, più agisce da promoter tramite passaparola, raccomandazioni, canali social, diventando uno sponsor dell azienda e riducendo di conseguenza il rischio di Churn Attraverso l utilizzo di un unico framework (frontend) dedicato al cliente che consenta di realizzare una user experience completa e semplice che li leghi sempre di più alla propria banca. 3

3 Incrementare il Customer Engagment? : Inzia a rispondere alle domande 4

4 Single customer view Vantaggi Significativi 5

5 Servono i dati (informazioni) e dove sono? 6

6 ..I dati sono OVUNQUE Internal + External Data!!! 7

7 Sembra facile..dov è l ostacolo? 8

8 L organizzazione in silos è il principale ostacolo Organizzazione in troppi silos difficolta nel data acquisition Sistema Legacy che non connessi fra loro e non interfacciabil Differenti Provider Informativi Dati destrutturati e complessi Competenze e skill professionali Dati di bassa qualità Tempo per analisi delle fonti Difficoltà nella riconcilizione del dato al cliente Maggior commitment su ambiti di Credit Risk System + Portfolio Financial Analisys 9

9 Come garantisco la singola versione della verità.? Consolidamento dei dati operazionali Integrazione sistemi legacy Acquisizione dati da fonti esterne Trasformare il dato in informazione Pulire e uniformare i dati Riorganizzare i dati in un modello. Creare Conoscenza Fornire una base comune su cui basare analisi e processi di business 10

10 Data quality is the foundation for single customer view 11

11 Enterprice Datawarehouse -Tradizionale 12

12 Enterprice Datawarehouse - Evoluto 13

13 Enterprise Datawarehouse - Evoluto Data Warehouse in forma ibrida che porterà la Banca a mettere in correlazione dati tradizionali e strutturati con dati provenienti canali sociali. 14

14 Single customer view Vantaggi Significativi 16

15 Single customer view Ciclo di vita 17

16 Single customer view Vantaggi Significativi L integrazione di i diversi flussi informativi che spostano il focus dalla singola transazione a una visione unificata del cliente e della sua relazione con la banca fornisce al cliente: - Un esperienza coerente nei diversi canali e punti di contatto. - fissare una appuntamento ad un cliente per la sottoscrizione di un prodotto e scoprire che il gestore è in ferie? - NON generare overload comunicativi; - Ripetere un problema a diversi punti di contatto - Aumenta la fiducia nel processo dell istituzione - Generare vantaggi in applicazioni near\real time grazie all utilizzo di motori decisionali - Fondamento per l ottimizzazione dei workflow di business 18

17 SQL DB Case study:prospettive diverse sulla stessa base dati Data Migrator 19

18 Case study:prospettive diverse sulla stessa base dati 20

19 Case study:prospettive diverse sulla stessa base dati 21

20 Case study:prospettive diverse sulla stessa base dati 22

21 Case study:prospettive diverse sulla stessa base dati 23

22 Case study:prospettive diverse sulla stessa base dati 24

23 I tempi cambiano e crescono le opportunità. 25