Phân biệt khách hàng (Differentiation)

Một phần của tài liệu Thực trạng các hoạt động hướng tới khách hàng tại ngân hàng BIDV – chi nhánh Nam Hà Nội (Trang 74)

III. Định hướng xây dựng hệ thống phần mềm CRM cho chi nhánh dựa theo triết lý Marketing 1:1 ( One – to – one marketing)

2. Phân biệt khách hàng (Differentiation)

Các phân loại khách hàng thường xuyên dựa trên: nhân khẩu học (tuổi, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân...), phong cách sống không còn phù hợp và không có tính khả thi khi triển khai CRM đối với ngành ngân hàng. Chiến lược phân loại hiệu quả nhất cần được dựa trên giá trị kinh doanh lâu dài (LCV) và việc phân loại khách hàng dựa trên yếu tố rủi ro trong giao dịch cho vay. Giá trị kinh doanh sẽ cho ta câu trả lời khách hàng nào mang lại nhiều lợi nhuận nhất, lợi nhuận trung bình và lợi nhuận ít nhất ở hiện tại và tương lai cũng như sự an toàn và rủi ro mà khách hàng có thể mang lại.

2.1. Giá trị kinh doanh của khách hàng:

Do đối tượng khách hàng của ngân hàng gồm 3 nhóm là nhóm huy động vốn, nhóm cho vay và nhóm sử dụng các sản phẩm và dịch vụ khác, nên việc tính toán lợi ích của khách hàng mang lại khác với các ngành kinh doanh khác. Mô hình tính toán lợi ích mà khách hàng mang lại cho ngân hàng dựa trên việc giao dịch trong quá khứ và hiện tại đối với mỗi nhóm dịch vụ dựa trên theo công thứciv.

t: Thời kỳ tính toán hiện tại.

T: Tổng thời kỳ tính toán trong cơ sở dữ liệu. J: Số lượng sản phẩm, dịch vụ đã giao dịch.

K: Số lượng của công cụ marketing đã sử dụng đối với khách hàng mục tiêu. Pj: Giá cả của sản phẩm thứ j đã giao dịch.

Cj: Chi phí cho sản phẩm thứ j đã giao dịch.

MCk: Chi phí của công cụ marketing trực tiếp lần k đã giao dịch.

Chúng ta có thể sử dụng các tính lợi nhuận theo nghiệp vụ mà khách hàng mang lại cho ngân hàng như trên để tính LCV bằng cách thêm vào đó các dự đoán cho thông số chủ yếu và khoản chiết khấu ngược lại. Điều này yêu cầu các thông tin về việc giao dịch trong tương lai, sản phẩm và chi phí marketing. Cũng giống như việc các dự đoán về việc làm thế nào để giữ khách hàng ở lại với ngân hàng. Hiện nay, đối với việc dự đoán cho các thông số này, vó 2 phương pháp chủ yếu là phương pháp định lượng và định tính.

Phương pháp định tính gồm:

Lấy ý kiến của nhà quản trị. Lấy ý kiến của nhân viên. Lấy ý kiến khách hàng.

Phương pháp định lượng gồm:

Dự đoán theo dãy số thời gian Dự báo theo đường khuynh hướng

-PP bình quân di động không trọng số. -PPbình quân di động có trọng số. -PP san bằng số mũ. -PP san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng. -PP đường thẳng thống kê -PP đường thẳng thông thường.

-PP dự báo khuynh hướng có biến động thời vụ

-PP đường Parabol thống kê.

Từ sự phân tích dữ liệu, sẽ hình thành nhiều nhóm dữ liệu khách hàng khau nhau, qua đó chi nhánh sẽ lựa chọn các dữ liệu khách hàng có giá trị cao, nghĩa là chỉ số lợi nhuận khách hàng lớn. Và như vậy, đây sẽ là nhóm khách hàng mang lại chỉ số lợi nhuận cao trong tương lai để chi nhánh có thể tập trung vào phục vụ theo các chính sách riêng biệt.

Mô tả phương pháp dự báo theo đường Parabol thống kê

2.2. Mức độ an toàn trong giao dịch với khách hàng thuộc nghiệp vụ cho vay vốn

Đối với dịch vụ ngân hàng thì đây là yếu tố quan trọng nhất để đánh giá lợi ích mà khách hàng mang lại cho ngân hàng đối với loại giao dịch này. Chi nhánh có 1 bộ phận riêng để đánh giá mức độ an toàn và rủi ro trong các giao dịch, với tên gọi là Phòng Quản lý tín dụng. Các phòng này cần được sở hữu 1 phân hệ trong hệ thống công nghệ CRM để thường xuyên cập nhật mức độ an toàn trong giao dịch của các đối tượng khách hàng vào hệ thống

Một phần của tài liệu Thực trạng các hoạt động hướng tới khách hàng tại ngân hàng BIDV – chi nhánh Nam Hà Nội (Trang 74)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(81 trang)
w