Private banking: difendiamo i margini

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Mifid 2 e crescente concorrenza mettono a dura prova la profittabilità del settore. Occorrono soluzioni innovative

Monica Regazzi di Monica Regazzi14 febbraio 2019 | 07:05

Gli “advanced analytics” possono generare un impatto positivo sui margini, messi a dura prova dai mercati, dalle nuove regole di trasparenza e dai costi di implementazione delle regole stesse.

Benefici su vari piani

L’utilizzo di analisi avanzate può aiutare i gestori di patrimoni a identificare in anticipo i segnali di potenziale attrito e ad affrontare in modo proattivo il rischio con interventi a costo più passo. Si stima sia ridurre l’attrito dal 10% al 20%. Senza dimenticare le possibilità di miglioramento dell’efficienza dei relationship manager (Rm): generando suggerimenti tempestivi e personalizzati per i clienti esistenti, l’analisi può aiutare i Rm a identificare nuovi argomenti di discussione, e ad approfondire la relazione. Questi suggerimenti possono portare a un aumento dei ricavi dal 5% al 10% sull’intero portafoglio, attraverso up-selling e cross-selling.

Inoltre è possibile migliorare sul piano dell’acquisizione nuovi clienti. L’utilizzo di analisi evolute può portare ad un miglioramento nell’acquisizione di nuovi clienti tra il 10% e il 20%. Questi miglioramenti sono resi possibili dall’offerta di spunti di investimento adeguati, raccomandazioni incisive ed attuabili. Ancora una volta, il successo dipende da una gestione mirata dei cambiamenti per ottenere comprensione e buy-in da Rm, dimostrando in ultima analisi che l’uso di analisi avanzate riesce a comprendere i comportamenti meglio rispetto alla pura esperienza o all’istinto.

Politiche di prezzo

Le analisi avanzate possono inoltre aiutare a migliorare il pricing, determinando livelli dinamici in funzione del singolo cliente, considerando la sua situazione generale e il suo valore a lungo termine. Permettono inoltre di evitare sconti non necessari da parte dei Rm, generando un impatto positivo del 5% – 15%. Per ottenere questi risultati è necessario applicare modelli di “price sensitivity” combinati con algoritmi predittivi dell’abbandono dei clienti.

Infine è possibile ottenere un miglioramento dell’esperienza del cliente, offrendo un’esperienza migliore e più personalizzata. Questa analisi può generare contenuti di comunicazione rilevanti e la frequenza e il formato ottimale da utilizzare al fine di garantire la massima cura.

Livelli di servizio più elevati con un approccio multicanale veramente coerente e personalizzato per ciascun cliente guideranno sia la fidelizzazione che i referral. Ovviamente, la necessità di assicurare valore e fiducia attraverso il costante rispetto della privacy e della riservatezza è fondamentale.

 


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