По результатам 2017 г. работа c существующим клиентским портфелем остается основным фокусом розничного кредитования в России.
По статистике Объединенного Кредитного Бюро, доля кредитов, выданных повторным клиентам банка, от общего количества выдач начиная с 2014 г. выросла с 49 до 60%. Также наши данные свидетельствуют о том, что рост розничного кредитования в России обусловлен в большей степени ростом средней суммы выданного кредита, а не увеличением количества новых выдач. В годовом отношении в 2017 г. количество выданных кредитов выросло на 12%, при этом объемы кредитования увеличились на 37%. Всего в 2017 г. было выдано 34,82 млн новых кредитов общим объемом свыше 5,68 трлн руб., в 2016 г. было выдано 31,22 млн кредитов на 4,14 трлн руб.
Особенно ярко эта тенденция выражена в сегменте беззалоговых кредитов. В сегменте кредитных карт выдачи выросли на 8% в количестве и на 48% – по объему выданных средств. Средняя сумма кредитного лимита, в свою очередь, составила 63 тыс. руб. против 46 тыс. руб. годом ранее. В сегменте кредитов наличными наблюдается аналогичная тенденция: количество новых кредитов выросло на 14%, при этом объем кредитования увеличился на 33%. Средний размер выданного кредита наличными вырос на 17%: со 103 до 120 тыс. руб.
При этом, реализуя стратегию по работе с со своими клиентами, банки сталкиваются с очевидной проблемой – значительным пересечением клиентского портфеля между участниками рынка. Современный потребитель банковских услуг становится более мобильным и финансово грамотным и выбирает кредитную организацию, готовую предложить ему максимально выгодные и удобные условия. По данным Объединенного Кредитного Бюро, доля клиентов, у которых были или есть кредитные отношения с двумя и более банками, выросла за последние три года с 46 до 52%.
Информации о клиенте в базе и знания его риск-профиля уже недостаточно для выстраивания эффективной системы кросс-продаж. Сегодня основными преимуществами в конкурентной борьбе за клиента является не только правильное определение его потребностей и своевременная реакция на них, но и умение эти потребности предугадывать.
Помочь кредитной организации в этом могут бюро кредитных историй, которые из хранилища информации уже давно превратились в поставщиков аналитических сервисов для управления рисками и CRM.
Мы решили пойти немного дальше и предложить банкам полноценное решение по продвинутой аналитике клиентского портфеля. Одна из последних разработок нашего бюро – Навигатор ОКБ, разработанный с использованием последних практик в области риск-менеджмента и управления клиентским портфелем. Концепция сервиса заключается в разработке и согласовании стратегии с банком и дальнейшей ее обработке на стороне бюро, в результате чего банк получает возможность сконцентрироваться на самых лучших клиентах.
Работа самого сервиса состоит из нескольких этапов, каждый из которых может гибко настраиваться под кредитную стратегию банка.
• Формирование популяции для обработки и сегментация
Банк может добавить в выборку любых клиентов, при условии соблюдения законодательства по передаче и обработке персональных данных в соответствии с 152-ФЗ. Это могут быть зарплатные, «спящие», кредитные клиенты. На этом этапе очень важно охватить и тех, на кого ранее по каким-либо причинам не было фокуса, например, «отказники» или люди, ранее обращавшиеся в банк, но так и не ставшие действующими клиентами.
Получившийся пул необходимо сегментировать по уровню риска для формирования индивидуальных рекомендаций. Сегментация возможна как на стороне банка, так и на стороне бюро.
• Отсечение по риск-профилю.
Для каждого сегмента может быть установлен свой набор минимальных требований, которым должен удовлетворять клиент, чтобы соответствовать заложенной риск-стратегии. После отсечения по минимальным требованиям рассчитывается скоринговая вероятность дефолта клиента. С учетом принятых аппетитов к риску устанавливаются уровни отсечения, индивидуальные для конкретного сегмента и для банка в целом.
• Отсечение по уровню закредитованности.
Для определения уровня закредитованности необходимо иметь данные о двух составляющих: доход клиента и сумма его расходов по кредитам. Для оценки дохода сервис может использовать как данные, предоставленные банком, так и прогнозные значения дохода. При расчете прогнозного значения дохода используется специальная скоринговая модель, построенная на данных кредитных историй. Есть определенная корреляция между кредитами, которые берет клиент, и его доходом. Для определения суммы расходов рассчитывается сумма текущих платежей и общая сумма задолженности, после чего рассчитываются показатели DTI (debt-to-income) и PTI (payment-to-income). На основе этих показателей происходит отсечение клиентов по закредитованности.
• Формирование матрицы продуктовых предложений.
По клиентам, которые прошли первые три этапа, необходимо сформировать возможные кредитные предложения. Для этого по каждому клиенту рассчитывается максимально возможный ежемесячный платеж, на основе которого, а также приемлемых для банка ставок и сроков кредитования рассчитывается матрица кредитных предложений.
• Выбор оптимального решения.
После формирования матрицы предложений необходимо выбрать наиболее оптимальное решение для банка. Для этого рассчитываются два важных показателя: доходность предложения
и вероятный отклик на предложение. При расчете доходности учитывается не только процентный доход с того или иного предложения, но и возможные расходы, такие как расходы на привлечение, фондирование и т.д. Также используются специальные скоринговые модели, такие как вероятная сумма дефолта (EAD) и вероятность досрочного погашения. При расчете вероятного отклика используются скоринговые модели по отклику на увеличение кредитного лимита и отклик на конкретный продукт. При этом модели по отклику имеют чувствительность к ставке. На пересечении показателей доходности и вероятности отклика формируется финальная индивидуальная рекомендация по каждому клиенту, которая включает в себя тип продукта, процентную ставку, сумму, срок, доходность, отклик и приоритетность продукта для клиента.
В качестве основных преимуществ сервиса кроме его глубокой аналитической базы можно выделить следующие пункты:
• Наличие онлайн-режима, который все больше приближает нас к Real-Time Marketing – возможности реагировать на определенные события в реальном времени и предлагать клиенту наиболее релевантное для него предложение, увеличивая отклик. Суть этого подхода заключается в том, что в момент формирования потребности желание ее реализовать находится на самом высоком уровне. По истечении времени: через час, день, неделю, – либо снижается степень желания, либо потребность реализуется, но не в вашем банке.
• Формирование конкретных предложений с учетом потребностей клиента увеличивает конверсию. «Ковровая» рассылка предложений о выдаче кредита по всей базе в целом может быть более эффективной для увеличения отклика, но есть риск, что откликаться на предложения будут те клиенты, потребности которых банк не сможет закрыть по причине рисковой или продуктовой стратегии.
• Кастомизированные решения для банков. В рамках сервиса можно разработать уникальную индивидуальную стратегию, в которой будут применяться как стандартные скоринговые модели, но рассчитанные с учетом специфики конкретного кредитора, так и абсолютно уникальные модели, рассчитанные под целевые переменные по запросу банка.
• Снижение стоимости оценки клиентов особенно актуально для тех банков, которые еще не реализовали полноценный CRM-процесс и не вложились в дорогостоящее программное обеспечение и интеграцию.
• Возможность работы с любыми своими клиентами, будь то зарплатный или «спящий» клиент. Увеличение проникновения в различные сегменты клиентов.
Навигатор ОКБ – это гибкая платформа, которая имеет большие возможности в своем развитии: это и расширение линейки продуктов, например, аналитическое решение для управления процессом взыскания, и добавление альтернативных источников. Альтернативные источники могут дать значительный эффект для определения своевременности формирования рекомендаций, например, поисковые запросы клиента могут сигнализировать о возникновении потребности. Также эти данные могут повысить эффективность оценки уровня дохода клиента.
На текущий момент сервис Навигатор находится на стадии пилота и тестирования бизнес-логики с несколькими банками и страховой компанией. В рамках пилота были предоставлены выборки клиентов, по которым были сформированы продуктовые предложения с учетом специфики каждого конкретного банка. В результате Банк 1, предоставивший выборку в 100 тыс. клиентов, получил 240 тыс. сформированных предложений по шести продуктам, Банк 2 с выборкой 2 млн клиентов получил 182 тыс. сформированных предложений по одному продукту, Банк 3 с выборкой 500 тыс. клиентов получил 1,1 млн предложений по трем продуктам. По итогам пилота на основе обратной связи осуществляется калибровка существующих скоринговых моделей под конкретные специфические для банка популяции клиентов, а также проходит разработка новых моделей под другие целевые переменные.
Развитие рынка розничного кредитования идет к тому, что у потребителя банковских услуг будет все более широкий выбор предложений, среди которых он будет выбирать оптимальное, исходя из удобства, стоимости и своевременности предложения. Как результат, выиграют банки, которые смогут выстроить долгосрочную win-win-стратегию взаимодействия со своими клиентами.