Η τεχνολογία AI ενισχύει τα ποσοστά μετατροπής (conversion rates) των τραπεζικών πωλήσεων, αυξάνοντας παράλληλα τα έσοδα από τις πωλήσεις τραπεζικών προϊόντων έως και κατά 20%, σύμφωνα με την Bain & Company.
Καθώς η ευαισθησία των πελατών στις τιμές αυξάνεται στον τομέα της λιανικής τραπεζικής, οι τράπεζες αντιμετωπίζουν αυξανόμενη πίεση για να διατηρήσουν το μερίδιό τους στην αγορά, διαχειριζόμενες στρατηγικά τις εκπτώσεις τους. Νέα έρευνα της Bain & Company αποκαλύπτει ότι η αξιοποίηση εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης για την ψηφιοποίηση των στρατηγικών τιμολόγησης αλλάζει τα δεδομένα, επιτρέποντας στις τράπεζες να προβλέπουν τη συμπεριφορά των πελατών με μεγαλύτερη ακρίβεια και να προσαρμόζουν τις εκπτώσεις τους, βελτιστοποιώντας τις μετατροπές πωλήσεων και τα έσοδα τους.
Τα τελευταία τέσσερα χρόνια, η ευαισθησία των καταθετών στις τραπεζικές χρεώσεις έχει αυξηθεί κατά 1,5 έως 2 φορές, λόγω του υψηλού πληθωρισμού και των αυξανόμενων επιτοκίων. Η ανάλυση της Bain δείχνει ότι το 90% των υπεύθυνων τιμολόγησης στις τράπεζες αναφέρει αδυναμία διατήρησης σταθερών τιμών, ενώ το 80% έλλειψη εργαλείων για την αποτελεσματική τιμολόγηση προϊόντων στις ψηφιακές πλατφόρμες.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδεικνύεται ως κρίσιμος σύμμαχος των τραπεζών για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων. Η κατανόηση της ευαισθησίας των πελατών στις τιμές επιτρέπει στις τράπεζες να βελτιστοποιήσουν τις τιμολογιακές τους στρατηγικές εξισορροπώντας τις εκπτώσεις με τα ποσοστά μετατροπής πωλήσεων. Η Bain συνεργάστηκε με μια ευρωπαική τράπεζα για να αξιοποιήσει την Τεχνητή Νοημοσύνη ώστε να αναλύσει τη συμπεριφορά των πελατών και να προβλέψει την ευαισθησία τους στις μεταβολές των επιτοκίων. Αυτή η προσέγγιση υπερείχε των παραδοσιακών μοντέλων τιμολόγησης που βασίζονται σε δημογραφικά στοιχεία και προσέφερε τα παρακάτω σημαντικά αποτελέσματα:
- Αύξηση εσόδων έως και 20%
- Βελτίωση των ποσοστών μετατροπής (conversion rates) πωλήσεων κατά 15%
- Αυτοματοποίηση περισσότερων από 1 εκατομμύριο εξατομικευμένων απαλλαγών και εκπτώσεων σε μεγάλη κλίμακα
Τα μοντέλα τιμολόγησης που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπουν στις τράπεζες να αυξήσουν την κερδοφορία τους παρέχοντας εξατομικευμένες αλλά και διαφανείς τιμές στους πελάτες τους. Τα μοντέλα αυτά αξιοποιούν προηγμένα αναλυτικά εργαλεία για την ευθυγράμμιση της τιμολόγησης με τη συμπεριφορά των πελατών, ενισχύοντας την ικανοποίηση και την σχέση τους με την τράπεζα. Οι στρατηγικές Τεχνητής Νοημοσύνης προσφέρουν στις τράπεζες ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, επιτρέποντάς τους να είναι πιο ευέλικτες στην αγορά, να λειτουργούν πιο αποδοτικά και να μειώνουν τα λάθη, με τελικό αποδέκτη τον πελάτη.
Ο Δημήτρης Ψαρρής, Managing Partner της Bain Greece, επεσήμανε τις δυνατότητες που προσφέρει η Τεχνητή Νοημοσύνη για τον μετασχηματισμό του τραπεζικού τομέα: "Η τιμολόγηση με τη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης επαναπροσδιορίζει τον τρόπο λειτουργίας των τραπεζών σε μια ταχέως μεταβαλλόμενη αγορά. Η δυναμική προσαρμογή των τιμών, σε συνδυασμό με την ανάλυση των δεδομένων των πελατών, επιτρέπει στις τράπεζες να επιτύχουν σημαντικά υψηλότερα επίπεδα απόδοσης σε σχέση με τις παραδοσιακές μεθόδους, αυξάνοντας παράλληλα τις πωλήσεις τους."
Τέλος, η Bain περιέγραψε πέντε κανόνες για πιο έξυπνη τιμολόγηση:
- Διαφοροποίηση στρατηγικών τιμολόγησης με βάση την ευαισθησία των πελατών στις τιμές
- Εξατομίκευση των rebates ώστε να αποφεύγονται υπερβολικές εκπτώσεις
- Αυτοματοποίηση αξιολόγησης εκπτώσεων μέσω μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης
- Υποστήριξη των relationship managers κατά την διαπραγμάτευση με ‘έξυπνα’ εργαλεία (AI-powered assistants) για τη λήψη καλύτερων αποφάσεων
- Άμεση προσαρμογή τιμών, δίνοντας τη δυνατότητα στις τράπεζες να διαχειρίζονται τις εκπτώσεις σε πραγματικό χρόνο
