Cette banque, qui dessert la Suède et la région baltique en proposant une gamme complète de services, intègre et réalise avec succès des analyses avancées sur toutes les données client dans le but d'offrir une expérience client de qualité supérieure.
Avez-vous parfois l'impression qu'une entreprise vous connaît trop bien sur un canal mais trop peu sur un autre ? Avez-vous constaté que l'expérience client proposée par une entreprise via votre canal numérique préféré ne correspond pas au service client physique ?
En effet, une approche traditionnelle des canaux cloisonnés (pour le Web, les centres d'appels et les succursales) n'est ni conviviale pour les clients, ni conviviale pour le personnel, ni efficace. Chaque canal a besoin d'un ensemble de données, de flux de travail, de contenu, d'une conception et d'autres supports qui lui sont propres. Ce qui signifie que la même fonctionnalité est créée à maintes reprises. Fondamentalement, il s'agit d'un problème de gestion des données résultant d'une mauvaise intégration des données client et du fait de ne pas agir sur toutes les données pour concevoir et offrir une expérience client cohérente.
Pour Swedbank, ce n'est pas le cas. La vision de Swedbank est de permettre aux personnes, aux entreprises et à la société de se développer. Et cette banque utilise les analyses avancées pour répondre aux besoins de ses clients.
clients privés
clients institutionnels
clients actifs sur le plan numérique
interactions numériques annuelles
Sead connaît la valeur que représente le fait de regrouper toutes les données disponibles pour « éclairer le parcours client ». L'objectif de son équipe est de comprendre précisément le comportement de ses clients du plan numérique au centre d'appels, de là à la succursale, puis à nouveau sur le plan numérique. La valeur consiste à fournir des réponses aux besoins de leurs clients.
Ils mélangent d'énormes volumes de données provenant de sources divergentes et les transforment en informations significatives et exploitables en mettant l'accent sur le développement d'une stratégie axée sur les clients afin de renforcer la confiance et la fidélité de ces derniers.
Ils simplifient leur écosystème analytique en intégrant des fonctions analytiques. Les conseillers s'appuient sur des données client traditionnelles (comme les détails du solde du compte, les produits et investissements et les détails du profil du client), ainsi que sur de nouvelles sources de données non structurées telles que les journaux Web, les chatbots et les données du centre d'appels. Tout cela pour s'efforcer de mieux comprendre leurs clients et de répondre à leurs besoins et objectifs financiers.
Affinité envers un produit
Comprenez comment les événements de micro-segments, les transactions et les accords affectent un client ou l'entraînent vers un produit ou une offre spécifique.
Chemin vers la perte de clientèle
Identifiez la perte de clientèle des emprunteurs hypothécaires en vous basant sur les journaux Web, les détails des comptes, les interactions avec le centre d'appels, et les communications par e-mail.
Impact des fonctionnalités financières
Affichez l'effet des nouvelles fonctionnalités financières, basé sur cinq années de données de transactions, la durée de présence des clients, les emplacements des agences bancaires et le temps.
Valeur à vie des clients
Effectuez la gestion de la valeur client grâce à un modèle prédictif des clients institutionnels, en publiant les scores de perte de clientèle et en fournissant l'optimisation de l'offre de produits.
Swedbank utilise une approche d'écosystème pour éclairer le parcours client, fournir des réponses à l'entreprise et une expérience client de qualité supérieure. La banque apporte aux données les langages, les outils d'analyse et les moteurs de data science (science des données) nécessaires.
La « Pervasive Data Intelligence » (ou intelligence des données omniprésentes) exige une plate-forme capable d'analyser toutes les données, n'importe où, à tout moment. Swedbank s'appuie sur Teradata et notre service Expertise-conseil pour unifier et simplifier son écosystème analytique, accélérant ainsi les délais de rentabilité tout en améliorant l'expérience client.
Swedbank, la plus importante banque numérique de Scandinavie, utilise l'intelligence des données omniprésentes pour remplir sa mission : permettre aux personnes, aux entreprises et à la société de se développer.
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Accelerating Time-to-Value with Python & R in Teradata.
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