Das Hauptziel dieses Abschnitts besteht darin, ein umfassendes Verständnis der Kunden und ihres Verhaltens zu erlangen sowie neue Funktionen zu entwickeln, die für die Modellierung nützlich sein könnten. Um ein umfassendes Verständnis der Kunden zu erhalten, habe ich diesen Abschnitt in vier Unterabschnitte unterteilt: demografische Analyse, Bonitätsanalyse, Kundenbindungsanalyse und Finanzstatusanalyse.
Demografische Analyse
Ein bemerkenswerter Unterschied wurde bei den Abwanderungsraten zwischen den Geschlechtern beobachtet. Die Abwanderungsrate bei weiblichen Kunden struggle quick 10 % höher als bei männlichen Kunden. Dafür kann es verschiedene Gründe geben, eine mögliche Erklärung könnte jedoch die Geschlechterdiskriminierung bei Bankdienstleistungen sein. Enterprise Insider stellte fest, dass Frauen weniger Zugang zu Krediten, höhere Zinssätze und weniger zufriedenstellende Interaktionen mit dem Kundenservice hatten. Es empfiehlt sich, dies zu untersuchen, um sicherzustellen, dass diese Bevölkerungsgruppe nicht ignoriert oder zurückgelassen wird.
Wir haben auch beobachtet, dass ältere Kunden tendenziell häufiger abwandern als ihre jüngeren Kollegen. Das Muster in der folgenden Grafik lässt darauf schließen, dass bei Kunden mittleren bis älteren Alters das höchste Risiko besteht, das Unternehmen zu verlassen. Eine mögliche Erklärung ist, dass diese Kunden möglicherweise Veränderungen in ihrem Leben durchleben, wie z. B. den Ruhestand oder die Rente, was bedeutet, dass sie Wert darauf legen, das beste Angebot zu finden, auch wenn dies einen Bankwechsel erfordert.
Auch die digitale Transformation könnte ein Grund dafür sein, da jüngere Kunden in der Regel mit On-line- und Cell-Banking-Diensten vertrauter sind, während ältere Kunden möglicherweise traditionelle Bankmethoden bevorzugen. Interessant ist jedoch, dass die Abwanderungsraten bei Kunden über 71 Jahren wieder sinken. Dies kann auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein, beispielsweise auf eine geringere Mobilität, die zu weniger Bankwechseln führt.
Bonitätsanalyse
Personen mit einer niedrigeren Kreditwürdigkeit müssen in der Regel mit höheren Zinssätzen, höheren Versicherungsprämien und einem höheren Risiko, dass ihnen ein Kredit verweigert wird, in Rechnung gestellt werden, was bedeuten dürfte, dass sie eher abwandern. Daher haben wir Kunden auf der Grundlage des FICO-Bewertungssystems in drei Gruppen eingeteilt: „Schlecht“ (350–669), „Intestine“ (670–739) und „Ausgezeichnet“ (740–850). Logischerweise haben wir festgestellt, dass diejenigen mit der Bewertung „Schlecht“ mit 21 % die höchste Abwanderungsrate hatten.
Anschließend wollten wir herausfinden, ob die Kreditwürdigkeit uns erklären könnte, warum die Abwanderungsrate bei Kunden im mittleren bis höheren Alter so hoch ist (insbesondere in den Altersgruppen 41–50 und 51–60). Unsere Analyse ergab ein interessantes Muster: Diese beiden Altersgruppen waren die einzigen mit einem durchschnittlichen Kredit-Rating unter 650. Dieses Ergebnis legt nahe, dass die Kreditwürdigkeit ein Faktor ist, der zu den in diesen Altersgruppen beobachteten hohen Abwanderungsraten beiträgt, und es zeigt uns, dass diese Altersgruppen Sie stehen möglicherweise vor erheblichen Veränderungen im Leben, wie z. B. dem Ruhestand oder der Tilgung hoher Schulden, die sich auf ihre Kreditwürdigkeit und ihr Bankverhalten auswirken. Dies zeigt potenzielle Bereiche auf, in denen gezielte Interventionen zur Verbesserung der Kundenbindung beitragen könnten, beispielsweise das Angebot von Finanzplanungsdiensten.
Analyse der Kundenbindung
Bei der Analyse des Kundenengagements untersuchten wir zunächst den Standing der aktiven Mitglieder. Ein Kunde ist „aktiv“, wenn es darum geht, an den Dienstleistungen der Financial institution teilzunehmen, sei es per Telefon, on-line oder bei Terminvereinbarungen. Wir haben herausgefunden, dass die Wahrscheinlichkeit, dass inaktive Mitglieder die Financial institution verlassen, um quick 30 % höher ist als bei aktiven. Wir stellten dann fest, dass nicht aktive Mitglieder auch finanziell weniger verantwortungsbewusst zu sein schienen, da ihre Kreditwürdigkeit niedriger struggle.
Anschließend untersuchten wir die Anzahl der Produkte und stellten fest, dass Kunden mit zwei Produkten ideale Kunden waren, da sie eine viel geringere Abwanderungsrate aufweisen als andere. Obwohl Kunden mit einem Produkt relativ riskanter waren als diejenigen mit zwei, waren sie viel weniger riskant als diejenigen mit drei oder vier und sollten als sicher angesehen werden.
Bei der Untersuchung, warum Kunden mit zwei Produkten so gute Kunden sind, stellen wir fest, dass diese Kunden jüngere, typischerweise aktive Mitglieder waren, eine höhere durchschnittliche Kreditwürdigkeit hatten und mehrheitlich männlich waren (siehe folgende Tabelle). Dies könnte die Bevölkerungsgruppe sein, um die Sie sich keine Sorgen machen müssen oder die Sie für eine Werbekampagne nicht ansprechen müssen. Allerdings bedeuteten Kunden mit mehr als zwei Produkten quick immer, dass sie mehr abbekamen, als sie kauen konnten, und wahrscheinlich die Financial institution verlassen würden.
Schließlich haben wir einen Engagement-Rating basierend auf der Betriebszugehörigkeit, dem aktiven Mitgliedsstatus und der Anzahl der Produkte berechnet und festgestellt, dass die Abwanderungswahrscheinlichkeit umso höher ist, je höher der Engagement-Rating ist. Dies könnte auf ein Downside mit dem Kundenservice hindeuten oder diese Kunden könnten sehr engagiert sein, weil sie aktiv nach besseren Finanzoptionen suchen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie abwandern, wenn sie woanders ein attraktiveres Angebot finden. Alternativ könnten diese Kunden aufgrund ihres hohen Engagements höhere Erwartungen haben und daher wahrscheinlicher abwandern, wenn ihre Erwartungen nicht erfüllt werden.
Diese Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig es ist, die Kundenbindung auf granularer Ebene zu verstehen. Es geht nicht nur darum, ob Kunden engagiert sind, sondern auch um den Grad und die Artwork ihres Engagements. Banken können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Kundenbindungsstrategien anzupassen und den verschiedenen Kundensegmenten das richtige Serviceniveau zu bieten.
Finanzielle Statusanalyse
Wir führten unsere Untersuchungen darüber fort, was dazu führt, dass Kunden mittleren bis älteren Alters eine so hohe Abwanderungsrate aufweisen, und schauten uns dann deren durchschnittliche Guthaben an. Wir haben festgestellt, dass die Altersgruppen mit den höchsten Abwanderungsraten (41–50 und 51–60) auch die höchsten durchschnittlichen Salden aufwiesen. Dies scheint mit meiner früheren Annahme übereinzustimmen, dass diese Altersgruppen sich auf Renten, Ruhestand und andere wichtige finanzielle Entscheidungen vorbereiten und möglicherweise auf der Suche nach der Financial institution sind, die ihnen das beste Angebot bietet.
Um mehr darüber zu erfahren, warum zwischen aktiven und nicht aktiven Mitgliedern ein so großer Unterschied in der Abwanderungsrate besteht, habe ich eine neue Funktion für das Verhältnis von Saldo zu Gehalt berechnet, um eine genauere Darstellung ihres Saldos im Verhältnis zu ihrem Gehalt zu erhalten.
Wir haben herausgefunden, dass die Quote der aktiven Mitglieder höher struggle als die der nicht aktiven Mitglieder. Dies deutet darauf hin, dass das Geld nicht aktiver Mitglieder möglicherweise an mehr als eine Financial institution geflossen ist, da sie aufgrund ihrer schlechteren Kreditwürdigkeit oder ihrer finanziellen Verantwortung nicht in der Lage sind, bestimmte Produkte bei einer Financial institution zu erhalten.
