소매금융의 영역에서 데이터 기반 인사이트는 고객이 무엇을 하는지는 알 수 있지만, 고객이 특정 결정을 내리는 이유를 파악하는 데는 실패하는 경우가 많습니다. 이러한 '이유'에는 손실 회피, 군중심리, 정서적 편견 등 금융 행동에 큰 영향을 미치는 심리적 요인이 포함됩니다. 방대한 양의 고객 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고 많은 은행이 고객 참여와 신뢰에 어려움을 겪는 이유는 기존의 데이터 접근 방식이 이러한 근본적인 동기를 간과하기 때문입니다.
이러한 격차를 해소하기 위해 은행은 행동 인사이트에 기반한 사용자 중심의 디자인을 우선시하여 기능적인 측면뿐만 아니라 정서적으로도 공감할 수 있는 경험을 만들 수 있습니다. 데이터 분석과 행동 심리학을 결합함으로써 은행은 신뢰, 투명성, 탐색의 용이성을 높여 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 개인화에 대한 이러한 접근 방식은 고객 관계를 변화시켜 은행 업무에서 고객 중심 혁신의 새로운 표준을 제시할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
혁신과 고객 참여를 유도하기 위해 소매 은행은 행동 과학, 사용자 중심 디자인, 실시간 피드백을 통합해야 합니다. 행동 과학 기술을 갖춘 팀을 구축하고, 개인화된 경험을 위한 행동 인사이트 대시보드를 구현하고, 사용자 친화적인 데이터 프레임워크를 설계하여 의사 결정의 피로를 줄이는 것이 은행 CIO의 주요 조치입니다. 피드백 루프를 구축하고 AI에 감성 지능을 내장하면 반응이 빠르고 개인화된 상호 작용을 보장할 수 있습니다. 고객 라이프사이클별로 데이터를 세분화하고, 게임화를 통해 긍정적인 습관을 장려하며, 데이터 프라이버시를 우선시하고, 테스트 및 학습 접근 방식을 채택하는 것도 지속적인 개선과 신뢰 구축에 매우 중요합니다.
이러한 전략을 종합하면 실용적이고 감성적인 측면에서 고객을 참여시키는 균형 잡힌 접근 방식을 만들어 은행이 민첩하고 고객 중심적인 경쟁자로 자리매김할 수 있습니다.
"소비자는 종종 순수한 합리성보다는 행동 편향에 따라 재무적 결정을 내립니다. 손실 회피나 군중심리와 같은 의사 결정이 이루어지는 이유에 대한 심리적 요인을 이해하면 고객 중심 솔루션을 설계하는 팀의 효율성을 높일 수 있습니다."라고 Gartner는 " 행동 및 데이터 과학으로 은행 경쟁력 극대화" 보고서에서 설명합니다.
은행 CIO는 행동 과학을 전략에 통합하여 데이터 분석을 뛰어넘어야 합니다. 이를 통해 은행은 보다 개인화되고 효과적인 고객 경험을 개발할 수 있습니다. 이제 은행 리더들은 경쟁력을 유지하고 탁월한 고객 가치를 제공하기 위해 이러한 원칙을 적용해야 할 때입니다.
어떻게 작동하나요?
행동 과학은 근본적인 심리적 동인을 파악하여 사람들이 순전히 이성적인 선택과는 다른 결정을 내리는 방식을 조사합니다. 편견, 동기, 감정적 유발 요인을 파악하여 작동 방식을 파악합니다. 잠재 고객 이론(prospect theory), 선택 아키텍처(choice architecture), 실험 등의 모델을 사용하여 미묘한 넛지와 맞춤형 대응을 통해 고객이 긍정적인 금융 행동을 하도록 유도합니다. 이러한 접근 방식은 인간의 성향과 윤리적 관행에 맞게 서비스를 조정함으로써 신뢰를 구축하고 고객 경험을 향상시킵니다.
이 접근 방식을 적용하려면 은행은 다음과 같은 고객 행동, 선호도, 동기를 파악할 수 있는 다양한 데이터 소스에 액세스해야 합니다:
● 거래 데이터: 지출, 저축, 투자 패턴을 파악하여 위험 감수성과 같은 재무 습관에 대한 인사이트를 제공합니다.
● 고객 인구 통계: 맞춤형 서비스 및 세분화를 위해 연령, 소득, 라이프스타일 세부 정보를 제공합니다.
● 고객 상호 작용 데이터: 다양한 채널에서 고객 참여를 추적하여 고객 서비스를 개선합니다.
● 디지털 행동 데이터: 온라인 상호작용을 모니터링하여 사용자 인터페이스와 기능 사용을 최적화합니다.
● 소셜 미디어 데이터: 고객이 남긴 리뷰와 소셜 플랫폼에서 고객 감정과 브랜드 인식을 측정합니다.
● 신용 및 대출 데이터: 대출 관리 및 재무 원칙을 평가하여 맞춤형 조언을 제공합니다.
● 마케팅 데이터: 프로모션에 대한 반응을 분석하여 구매 영향력과 충성도를 파악합니다.
● 고객 피드백: 만족도와 기대치를 수집하여 충성도와 서비스를 향상시킵니다.
● ATM 및 POS 데이터: 현금과 디지털 선호도 및 지리적 행동을 추적합니다.
● 실시간 이벤트 데이터: 시장 변화에 대한 대응을 모니터링하여 스트레스 상황에서 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.
● 타사 데이터: 광범위한 행동 분석을 위한 외부 파트너의 인사이트를 제공합니다.
● 지리적 위치 데이터: 지역별 트렌드를 파악하여 타겟팅된 오퍼링에 대한 정보를 제공합니다.
● 고객 지원 데이터: 개선된 경험을 위한 일반적인 문제와 서비스 기대치를 강조합니다.
논리적 데이터 관리의 역할
고객의 동기와 행동을 더 잘 이해하기 위해 이러한 정보를 수집하는 것은 쉽지 않지만, 논리적 데이터 관리 접근 방식은 강력한 출발점입니다. 논리적 데이터 관리 솔루션은 데이터 가상화를 사용하여 데이터를 단일 리포지토리에 복사하지 않고도 데이터를 관리합니다. 논리적 데이터 관리 솔루션은 은행에 다양한 데이터 소스에 대한 원활한 실시간 액세스를 제공하여 적응형 피드백, 정확한 고객 세분화, 개인정보 보호 및 규정 준수를 위한 간소화된 데이터 거버넌스를 지원합니다. 이를 통해 신속한 테스트를 장려하고 혁신을 촉진하며 고품질 데이터로 AI 모델을 강화하여 은행이 고객 중심적인 대응 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다.
은행은 논리적 데이터 관리 플랫폼을 통해 정형 및 비정형 데이터 소스를 모두 통합하여 고객 행동에 대한 전체적인 관점을 확보할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 개인화된 상호작용을 위한 실시간 인사이트를 제공하고, 비용이 많이 드는 마이그레이션 없이 레거시 시스템과 클라우드 시스템을 원활하게 연결하며, 데이터 통합을 간소화하여 시간과 리소스를 절약할 수 있게 해줍니다. 또한 논리적 데이터 관리 플랫폼은 거버넌스와 보안을 강화하여 규정 준수를 촉진하고 고객 신뢰를 구축합니다. 논리적 데이터 관리 플랫폼은 신뢰할 수 있는 데이터로 실시간 AI 모델 적응을 지원함으로써 은행이 행동 인사이트를 효과적으로 적용하여 민첩하고 고객 중심적이며 신뢰할 수 있는 기관으로 자리매김할 수 있도록 합니다.
논리적 데이터 관리 플랫폼은 두 가지 주요 혁신을 가능하게 합니다:
- 데이터 패브릭은 조직의 다양한 데이터 소스 전반에 걸쳐 실시간 데이터 액세스 계층을 형성합니다.
- 데이터 프로덕트는 특정 사용자 또는 사용자 그룹의 요구 사항을 충족하도록 맞춤화된 데이터 중심 애플리케이션입니다.
은행 고객을 위한 논리적 데이터 관리 및 행동 과학
논리적 데이터 관리 플랫폼을 통해 조직은 은행 고객을 위한 행동 과학 데이터를 통합할 수 있는 다양한 데이터 프로덕트를 구축할 수 있습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다:
개인화된 재무 상태 대시보드는 고객에게 지출, 저축, 대출 사용 등 재무 습관에 대한 맞춤형 개요를 제공할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 손실 회피나 충동적인 지출 패턴과 같은 행동 인사이트를 활용하여 재무 건전성을 개선하기 위한 조언을 제공함으로써 고객이 더 많이 저축하거나 부채를 줄이는 등 더 나은 습관을 갖도록 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 대시보드는 불필요한 지출을 줄임으로써 절약할 수 있는 잠재적 비용을 강조하여 휴가나 주요 구매와 같은 미래의 보상을 강화할 수 있습니다.
고객 여정 기반 신용 점수 모델은 지출 패턴과 위험 감수성 같은 행동 데이터를 통합하여 기존 신용 점수를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 모델은 연체나 충동적인 지출과 같은 습관을 분석하여 신용도를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 신용 기록은 짧지만 책임감 있는 금융 행동을 하는 젊은 고객은 낮은 위험을 반영하여 여전히 좋은 점수를 받을 수 있습니다.
행동 기반 투자 추천 엔진은 금융 데이터와 위험 감수성, 재무 목표, 시장 변화에 대한 정서적 반응에 대한 행동 인사이트를 결합하여 개인화된 투자 조언을 제공할 수 있습니다. 이러한 엔진은 고객의 심리적 프로필에 맞춰 투자 전략을 조정하여 불안감을 줄이고 신뢰를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 위험을 회피하는 고객에게는 채권과 같은 보다 안정적인 투자로 구성된 다각화된 포트폴리오를 제안할 수 있습니다.
행동 트리거가 포함된 실시간 지출 알림은 지출이 평소 패턴에서 벗어날 때 고객에게 즉시 알려주어 더 현명한 금융 선택을 유도할 수 있습니다. 충동 구매나 감정적 지출과 같은 행동 인사이트를 활용하면 이러한 알림을 통해 고객이 계획대로 지출을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 시스템이 과소비 경향을 감지하면 고객에게 연말 쇼핑 시 예산 내에서 지출을 유지하라는 알림을 보낼 수 있습니다.
저축 게임화 도구는 행동 과학을 활용하여 고객이 저축 목표를 달성하는 데 도움이 되는 게임과 같은 매력적인 경험을 만들 수 있습니다. 이러한 도구는 보상, 도전 과제, 진행 상황 추적 기능을 제공함으로써 경쟁과 인센티브를 통해 사용자에게 동기를 부여할 수 있습니다. 고객은 저축 목표를 달성하면 배지나 소정의 보상을 받을 수 있으며, 정기적인 넛지를 통해 저축 과정을 더욱 상호 작용적이고 즐겁게 만들 수 있습니다.
행동 기반 조건의 맞춤형 대출 제안은 재무 상태와 지출 습관, 소득 안정성, 재무 목표와 같은 행동적 요소를 모두 기반으로 대출 조건을 맞춤화할 수 있습니다. 행동 데이터는 상환 가능성을 예측하여 은행이 재정적으로 책임감 있는 고객에게 더 낮은 이자율 등 더 나은 조건을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 신용카드를 꾸준히 결제하는 고객은 소득은 비슷하지만 재무 행동이 불안정한 고객보다 더 나은 대출 금리를 받을 수 있습니다.
감성 지능을 갖춘 AI 기반 챗봇은 행동 데이터를 분석하여 사용자의 감정 상태를 이해함으로써 개인화된 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 스트레스나 불확실한 순간에 차분한 조언을 제공하는 등 고객의 요구를 보다 효과적으로 해결하기 위해 말투와 제안을 조정할 수 있습니다. 고객이 재정에 대해 불안해하는 경우 챗봇은 결제 계획 설정이나 청구서 관리와 같은 유용한 단계를 제안하는 등 지원적인 방식으로 고객을 도울 수 있습니다.
행동 프로파일링이 포함된 사기 탐지 시스템은 고객 행동을 모니터링하여 비정상적인 패턴을 식별함으로써 사기를 탐지할 수 있습니다. 이러한 시스템은 행동 데이터를 사용하여 고객의 일반적인 행동에서 벗어난 갑작스러운 대량 구매 또는 낯선 장소에서의 거래와 같은 활동을 표시할 수 있습니다. 현지에서 소액을 구매하는 것으로 알려진 고객이 갑자기 해외에서 거액을 지출하는 경우 시스템은 사기 경고를 트리거할 수 있습니다.
이러한 데이터 프로덕트는 행동 과학을 사용하여 개인의 습관, 선호도 및 재무 목표에 맞는 개인화된 실시간 솔루션을 제공함으로써 은행 업무에서 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
좋은 행동 과학에 대한 보상
행동 과학을 고객 참여 전략에 통합하는 것은 더 이상 소매 은행의 선택이 아니라 필수입니다. 은행은 고객 행동, 감성 지능, 사용자 중심 디자인에서 얻은 인사이트를 활용하여 신뢰를 구축하고 충성도를 높이며 의미 있는 혁신을 주도하는 초개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 개인화된 금융 대시보드부터 AI 기반 챗봇에 이르기까지, 더 깊고 영향력 있는 고객 관계를 구축할 수 있는 기회는 무궁무진합니다. 지금이야말로 은행 리더들이 행동 과학 도구에 투자하고, 실시간 피드백에 우선순위를 두며, 논리적 데이터 관리 플랫폼을 통해 모든 관련 데이터에 대한 액세스를 관리
