Про що:

Серед клієнтів ломбарду трапляються люди різних соціальних статусів: ті, які працюють і безробітні, пенсіонери, студенти — яких об’єднує термінова фінансова допомога. Власнику ломбарду необхідно не лише залучати платоспроможних користувачів, а й убезпечити себе від шахраїв. Рішення, як залучити клієнтів до ломбарду і збільшити прибуток, — технологія Великих даних.

Зміст

Де знайти і як залучити клієнтів до ломбарду

Вдале місце — запорука успіху

Як утримати клієнта

Де знайти і як залучити клієнтів до ломбарду

Якщо ви лише збираєтеся відкрити ломбард, завдання на старті — створити портрет клієнта: хто ваш споживач, скільки йому років, де він працює і скільки витрачає. Правильно побудований портрет клієнта допомагає зрозуміти, що саме цікавить клієнт, задовольнити його запити та мотивувати повернутися ще раз.

Які дані використовує технологія Big Data? Головні джерела — це робота з інтернетом: соцмережами, онлайн-магазинами, показниками приладів та інші дані, збір яких не суперечить законам України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних». Так, щоб зібрати аудиторію для бізнесу з нуля, фахівці Big Data від Київстар будують її на знеособлених даних щодо фактичного споживання телеком-послуг абонентами Київстар, щоб визначити характеристики ідеального клієнта та методи продажу послуги для нього. Якщо ломбард вже має наявних клієнтів, великі дані допоможуть знайти Look-alike аудиторію — людей, схожих на тих прихильних клієнтів, що вже є, і яких найімовірніше зацікавлять послуги.

Для ломбарду важливо не лише набрати клієнтів, але й відсіяти охочих нажитися на чужій праці. Кредитний або антифрод-скоринг вирішує це завдання автоматично: система знаходить надійних платників, які повернуть позику та викуплять річ, і потенційних шахраїв, яких раніше помічали в шахрайських схемах, або які завинили в несплаті кредиту/позики.

Вдале місце — запорука успіху

Іноді вдалу стратегію може занапастити лише невдале місце для офісу чи торгового місця. І навіть якщо ваші оцінювачі найсправедливіші, а постійним клієнтам — знижка, безліч людей все одно забігають до менш відомого конкурента, тому що це єдиний подібний заклад у районі. Щоб вибрати вдале місце розташування, потрібно скористатися геоаналітикою і побудувати теплову карту. Що пропонує Heatmap:

  • місця скупчення цільової аудиторії;
  • наявність конкурентів;
  • поведінкові звички людей у цьому районі: наскільки часто беруть позики.

За допомогою теплової карти можна аналізувати як всю базу абонентів, так і вибрати лише той сегмент, який підпадає під ваш портрет клієнта.

Як утримати клієнта

Знайти клієнта — це половина успіху: важливо ще й змусити його повернутися до вас, а не піти до конкурента з нижчою ставкою. Як це зробити? Ось кілька порад:

  1. Економте час — насамперед клієнта. Оптимізуйте процес надання заставного квитка так, щоб він був спрощеним, зрозумілим і швидким. Якісне ПО створить базу клієнтів, розрахує суму кредиту та сформує договір.
  2. Навчайте своїх співробітників. Кваліфікований оцінювач має не лише швидко оцінити заставу та підготувати договір, але й оцінити безпосередньо клієнта: що запропонувати, щоб людина повернулася ще раз.
  3. Будьте гнучкими. Тарифи ломбардів стають все складнішими, щоб підлаштуватися й охопити найбільше людей.
  4. Дякуйте лояльним клієнтам. Впровадьте віп-карти, пропонуйте знижений відсоток під час повторного звернення.
  5. Говоріть з аудиторією. Вигідну пропозицію не достатньо лише розробити — її необхідно донести. Використовуйте таргетовані розсилки, спираючись на технології Big Data, щоб пропозицію отримали зацікавлені клієнти.

З Big Data від Київстар питання, як залучити клієнтів до ломбарду, більше не здається надто складним. Продукт оператора, з використанням Великих даних, пропонує додаткові переваги власникам ломбардів: наприклад, — можливість зібрати інформацію про людину, яка раніше не користувалась кредитом, на основі поведінки потенційного позичальника в мережі мобільного зв’язку.

Big Data та аналітика

Big Data та аналітика

Big Data-рішення для бізнесу

Набір інструментів для аналізу великих масивів даних під різні потреби бізнесу — аналіз та пошук аудиторії, геоаналітика, налаштування персоналізованної комунікації тощо.

Додайте коментар

Усі коментарі публікуються після модерації. Будь ласка, пишіть українською, без спаму та нецензурних слів.

Схожі статті