More

    SunTec: Tại sao các chiến lược định giá lâu đời không có chỗ đứng trong lĩnh vực ngân hàng hiện đại

    Đại dịch đã gây ra một phản ứng dây chuyền địa chấn trên toàn thế giới tài chính và khi các tổ chức tài chính xuất hiện ở ngã ba đường quan trọng trong hoạt động của họ, lợi ích tốt nhất của họ là khai thác mọi cấp độ của công nghệ tài chính để duy trì vị trí dẫn đầu. kỷ nguyên covid.

    Amit Dua là Chủ tịch và Giám đốc Toàn cầu của Nhóm Đối mặt với Khách hàng tại SunTec Business Solutions. Có trụ sở tại London, ông lãnh đạo các chức năng Bán hàng, Phát triển Kinh doanh, Tương tác với Khách hàng, Liên minh và Giải pháp Công nghiệp cho SunTec trên toàn cầu.

    Trước khi gia nhập SunTec, ông từng là Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc Khu vực Châu Âu, Châu Mỹ và Úc, New Zealand cũng như Trưởng bộ phận Liên minh Toàn cầu về kinh doanh sản phẩm ngân hàng của Infosys Limited, một công ty toàn cầu trị giá 12 tỷ USD. Ông cũng từng là Nhà tài trợ điều hành của Ban Cố vấn Khách hàng Finacle, và có thành tích đã được chứng minh trong việc xây dựng doanh nghiệp, cung cấp các khoản tài trợ cấp điều hành cho khách hàng và giúp các ngân hàng trải qua quá trình chuyển đổi kinh doanh và công nghệ.

    Trong hơn 26 năm qua, Amit đã xử lý tất cả các thị trường ở các nền kinh tế tiên tiến và mới nổi – Châu Âu, Châu Mỹ bao gồm LATAM, Châu Á, Úc, New Zealand, Trung Đông và Châu Phi tương tác với các ngân hàng địa phương và toàn cầu. Ông là một nhà chiến lược kinh doanh nhạy bén và thường xuyên bình luận về một loạt các vấn đề liên quan đến ngân hàng và công nghệ.

    Tại đây, ông xem xét điều bình thường mới đối với các ngân hàng và tổ chức tài chính, đồng thời phân tích khả năng tăng cường của việc áp dụng fintech đối với các chuyển đổi kỹ thuật số sắp xảy ra của họ:

    Đại dịch Covid-19 đã thúc đẩy những thay đổi đáng chú ý trong ngành ngân hàng khi các tổ chức tài chính phải đối mặt với những thách thức đáng kể, từ việc hạ lãi suất cho đến thị trường ngày càng cạnh tranh, các khoản nợ vỡ nợ và thậm chí là lạm phát sắp xảy ra. Mặc dù một số thay đổi này có thể là tạm thời, nhưng một số thay đổi sẽ ảnh hưởng đến các mô hình ngân hàng truyền thống trong nhiều năm tới. Điều này đến lượt nó sẽ thúc đẩy các ngân hàng xây dựng các khả năng mới để điều chỉnh hoạt động của họ để điều hướng hoạt động bình thường mới và vượt qua các hoạt động đại dịch mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Một khi các ngân hàng đã sử dụng hết đòn bẩy chi phí, điều thực sự quan trọng đối với các ngân hàng (và quan trọng là thu nhập của họ) trong giai đoạn này là cách họ định giá các sản phẩm và dịch vụ của mình khi họ chuyển đổi thành các tổ chức được hỗ trợ kỹ thuật số.

    Điều quan trọng là các ngân hàng phải chính xác với các chiến lược định giá của mình nếu họ muốn duy trì lợi nhuận – nhưng các chiến lược định giá lâu đời sẽ không giúp các ngân hàng đạt được điều đó. Thay vào đó, họ phải đưa các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo và máy học vào sử dụng để cải thiện chiến lược định giá của mình. Nhưng bằng cách nào?

    Lập bản đồ quá khứ để định hướng tương lai

    Theo truyền thống, thành công của ngân hàng được đo lường dựa trên một số khả năng hạn chế, cụ thể là phân bổ tín dụng, quản lý vốn và hoạt động. Không giống như ngày nay, trước đây có rất ít sự khác biệt giữa sản phẩm của một ngân hàng và sản phẩm của các đối thủ cạnh tranh cung cấp và thường không có ưu tiên thực sự nào đối với nhu cầu của khách hàng. Ngày nay, các ngân hàng đang tự thất bại nếu họ không hiểu khách hàng của mình cần gì. Các ngân hàng trong tương lai phải hiểu rõ hơn về khách hàng của họ và phát triển các kỹ năng để thúc đẩy mối liên kết tình cảm với họ. Nhưng điều này có liên quan gì đến việc định giá? Giống như sở thích của khách hàng, giá không còn có thể giữ nguyên. Giá cả phải thay đổi để phù hợp với môi trường vi mô và vĩ mô đang phát triển.

    Tập trung vào cách tiếp cận định giá có thể là một thách thức khá lớn đối với các ngân hàng. Nó thường được tính toán xung quanh lợi nhuận, thị phần, bối cảnh cạnh tranh, nhận thức của người tiêu dùng về giá cả, doanh thu và dự đoán lợi nhuận – tất cả đều liên tục thay đổi. Các ngân hàng hiện được yêu cầu điều chỉnh giá một cách nhanh chóng, hoặc thậm chí chỉnh sửa ngay khi đang di chuyển. Nhưng các phương pháp định giá truyền thống không được trang bị để phù hợp với tốc độ chưa từng có này và cũng dễ bị sai sót bởi con người. Tin tốt là có một giải pháp cho câu hỏi hóc búa này: công nghệ.

    Khối xây dựng: Khả năng cung cấp dữ liệu

    Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục trở nên phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng và các tổ chức tài chính đã bắt đầu sử dụng công nghệ này để giải quyết những thách thức phức tạp hơn. Trong những ngày đầu, AI bị giới hạn ở các chức năng hướng tới khách hàng như chatbot và trợ lý ảo – nói cách khác là ngân hàng đàm thoại. Nhưng trong vài năm qua, các ngân hàng đã sử dụng AI để tinh chỉnh các nhiệm vụ của văn phòng trung gian như ngăn chặn gian lận, phân khúc khách hàng, xác minh KYC, bảo lãnh phát hành tín dụng và quản lý rủi ro.

    Giá trị lớn nhất mà AI bổ sung cho bất kỳ tổ chức nào là khả năng cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động ngay lập tức. Tất cả chúng ta đều hiểu giá trị mà công nghệ mang lại với khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian rất ngắn, đặc biệt là đối với lĩnh vực ngân hàng có rất nhiều dữ liệu khách hàng. AI không chỉ có thể phân tích dữ liệu của ngân hàng mà còn ánh xạ dữ liệu này với các yếu tố bên ngoài – tất cả đều theo thời gian thực – để giúp các ngân hàng đưa ra mức giá được cá nhân hóa và cạnh tranh. Theo một cách nào đó, phương pháp này nâng cao tính minh bạch về các biến đằng sau mỗi quyết định.

    Nền tảng định giá được hỗ trợ bởi AI sẽ cho phép các ngân hàng theo dõi chặt chẽ các xu hướng ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng cũng như thị trường, sau đó tương quan các yếu tố này với giá sản phẩm cạnh tranh. Họ có thể sử dụng phân tích để so sánh các tình huống định giá vô hạn nhằm đưa ra các đề xuất đặt giá tối ưu hơn. Chiến lược giá phù hợp sẽ giúp ngân hàng quản lý kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng bằng cách tìm kiếm, bán kèm, bán thêm và giữ chân khách hàng.

    Khi các ngân hàng nắm bắt kỹ thuật số, ưu tiên hàng đầu của họ phải là làm cho cuộc sống của khách hàng trở nên dễ dàng hơn và trải nghiệm của họ liền mạch và thú vị. Nhu cầu của khách hàng phải là trọng tâm của mọi kế hoạch chuyển đổi. Bên cạnh đó, các ngân hàng cũng có trách nhiệm quản lý giá cả, tăng lợi nhuận, thúc đẩy tính bền vững và chống lại những thách thức năng động – một trong số đó là sự ra đời của siêu cá nhân hóa.

    Định giá siêu cá nhân hóa

    Ngay cả trước khi xảy ra đại dịch, khách hàng đã quen với việc các thương hiệu coi họ như những cá nhân, như những khách hàng duy nhất. Fintech và các công nghệ lớn đã mở ra một kỷ nguyên siêu cá nhân hóa mới – và các khách hàng ngân hàng cũng muốn có trải nghiệm tương tự. Họ mong muốn ngân hàng hiểu được nhu cầu của họ và đưa ra các giải pháp phù hợp.

    Là người giám sát lượng dữ liệu khổng lồ, các ngân hàng có lợi thế khác biệt so với fintech và AI có thể giúp mở khóa giá trị thực của dữ liệu của họ. Nền tảng AI có thể phân tích dữ liệu trên các silo để hiểu hành vi của khách hàng, cách sử dụng dịch vụ và thậm chí là mức độ sẵn sàng trả tiền cho các sản phẩm và dịch vụ. Sau đó, các ngân hàng có thể tính toán giá dựa trên các phân khúc vi mô và cho phép khách hàng so sánh giá trong thời gian thực. Nhưng trước khi bắt tay vào hành trình này, trước tiên các ngân hàng cần hiểu rõ nhu cầu kinh doanh, vạch ra các ưu tiên định giá và – quan trọng nhất – đảm bảo an toàn dữ liệu tối đa.

    Bằng cách quét và phân tích dữ liệu, các ngân hàng có thể chuyển từ bán các sản phẩm giống hệt nhau (với cùng mức giá) cho các khách hàng khác nhau và thay vào đó tập trung vào việc thực sự tạo ra giá trị cho khách hàng của họ. Việc tập trung vào loại hình siêu cá nhân hóa này sẽ giúp các ngân hàng khác biệt hóa thương hiệu của họ, tăng doanh thu và cải thiện khả năng bao gồm tài chính.

    Bài viết liên quan

    Bình luận

    BÌNH LUẬN

    Vui lòng nhập bình luận của bạn
    Vui lòng nhập tên của bạn ở đây

    Mới nhất