Поиск клиентов для финансовых организаций: чем полезны сегменты Big Data МТС

Big Data МТС позволяет настраивать рекламу на аудиторию, у которой с большой вероятностью есть потребность в продуктах или услугах компании. Для этого мы анализируем обезличенные и агрегированные данные по 5 000 метрикам и формируем сегменты по интересам и поведенческим факторам.

Найти клиентов в банк

Эти сегменты можно использовать для запуска SMS-рассылок или охватных кампаний. Благодаря точному таргетингу затраты на продвижение снижаются, при этом количество лидов растёт. 

Сегментами от Big Data МТС активно пользуются компании из разных отраслей, в том числе банки и микрофинансовые организации. В этой статье рассказываем, как наши сегменты помогают продвигать финансовые продукты.

Содержание статьи
  1. Обзор готовых сегментов для финансовой отрасли
  2. Примеры кастомных сегментов для финансовой отрасли
  3. Кейс №1: сельская ипотека
  4. Кейс №2: продвижение кредитных карт
  5. Кейс №3: ещё одно продвижение кредитных карт

Обзор готовых сегментов для финансовой отрасли

В личном кабинете МТС Маркетолога есть более 250 готовых сегментов по интересам, а также фильтры по демографии, возрасту, доходу, путешествиям. С помощью этих настроек можно найти потенциальных клиентов среди более 65 млн активных абонентов МТС, давших согласие на получение рекламы.

Вы показываете рекламу только активным абонентам МТС, которые перемещаются по городу, совершают звонки, пользуются мобильным интернетом. Важный момент: рекламные сообщения получают только те пользователи, которые дали согласие на это.

Найти клиентов на кредит
Настройки для продвижения финансовых организаций. Пример готовых сегментов.

В команде Big Data МТС более 300 специалистов. Наши аналитики и инженеры регулярно формируют новые сегменты и обновляют существующие. Например, известно, что в среднем пользователи интересуются кредитом на протяжении двух недель. В течение этого периода они скорее всего выбирают банк и получают заём. Благодаря технологиям Big Data сегменты формируются на основе актуальных данных. То есть в сегментах будут абоненты, у которых с большой вероятностью прямо сейчас есть потребность в конкретной услуге.

Среди популярных сегментов в банковской сфере — сегмент «Интересуются финансовыми и банковскими услугами». 

Он собран на основе анализа таких обезличенных и агрегированных данных, как:

  • онлайн-активность;
  • офлайн-активность;
  • активность в мобильных приложениях;
  • поисковая активность.

В этот сегмент попадают пользователи, которые с большой вероятностью проявляли интерес к любым банковским продуктов за последнее время.

Это один из самых масштабных сегментов для финансовой отрасли: без применения дополнительных фильтров позволяет охватить более 40 млн абонентов. Сегмент показывает хорошие результаты для самых разных банковских продуктов, направленных на широкую целевую аудиторию.

  • В частности, один из банков запустил SMS-кампанию по этой целевой аудитории для получения заявок на кредиты. Всего было отправлено почти 300 000 сообщений.
  • Результаты полностью оправдали ожидания: кликабельность SMS была выше среднего и составила 3,8%. Всего более 11 500 пользователей перешли на посадочную страницу и ознакомились с кредитным предложением, из них 351 оставил заявку на кредит. Таким образом, показатель CR составил 3%.
  • В итоге стоимость одной заявки обошлась банку в 5 097 рублей, что полностью удовлетворило заказчика.
Где найти клиентов в банк

Big Data МТС позволяет более точечно работать с целевой аудиторией. Благодаря анализу агрегированных и обезличенных данных мы можем выявить, какой именно финансовый продукт скорее всего заинтересует пользователей. Большая вероятность, что эта аудитория интересовались подобными предложениями в других банках и сейчас находится на стадии принятия решения.

Уже сейчас в личном кабинете есть такие сегменты, как:

  • интересуются автокредитованием;
  • интересуются рефинансированием кредита;
  • интересуются ипотечным кредитованием;
  • интересуются услугами микрофинансовых организаций;
  • интересуется услугами банков для бизнеса.

У этих сегментов меньший охват. Однако их можно эффективно использовать, чтобы делать аудитории персонализированные предложения. Например, аудитории, которая с большой вероятностью интересуется автокредитами, можно предложить выгодную процентную ставку именно на этот кредитный продукт. А группе целевой аудитории с интересом к ипотечным продуктам — рассказать о выгодных условиях по ипотеке.

Результаты от рассылки можно оценить по кейсу от микрофинансовой организации. Компания пришла к нам с задачей — получить лиды по цене до 3 000 рублей. Было решено запустить SMS-рассылку по сегменту «Интересуются услугами микрофинансовых организаций». В результате заказчик получил 54 новых клиента, которые оформили займы. Стоимость одного клиента равнялась 1 905 рублей, что значительно ниже плана. 

Поиск клиентов для банка

Хотите поэкспериментировать и протестировать ещё более персонализированные предложения? Используйте дополнительные фильтры. Например, можно применить следующие настройки:

  • По доходу. Укажите нижний порог по предполагаемому доходу целевой аудитории, если собираетесь продвигать премиальные кредитные карты.
  • По геоположению. Таргетируйтесь на жителей тех регионов, где есть отделения вашего банка.
  • По возрасту. Если вы планируете продвигать ипотечные кредиты, можете указать возраст целевой аудитории от 30 до 40 лет. По данным Национального бюро кредитных историй, именно эта возрастная категория активней всего берёт ипотеку.

Кроме того, в личном кабинете есть возможность найти максимально горячую целевую аудиторию. Для этого нужно выбрать настройку «Интересуются сегодня». С помощью этого фильтра вы можете таргетировать рекламу на пользователей, у которых с большой вероятностью буквально недавно появилась потребность в конкретной услуге. При выборе этой настройки охваты снизятся, зато конверсия может вырасти в несколько раз, так как у аудитории скорее всего горящая потребность. 

Также финансовые компании для продвижения кредитных продуктов часто тестируют такие готовые сегменты, как

  • планируют покупку машины;
  • планируют покупку бытовой техники;
  • планируют покупку недвижимости бизнес-класса.

У такой целевой аудитории скорее всего ещё нет сформулированной потребности в кредите, однако она может появиться в ближайшее время. На этот сегмент выгодно запускать охватные кампании: они позволят сформировать потребность и повысят узнаваемость вашего бренда. При использовании performance-инструментов надо быть готовым, что конверсия в заявку, возможно, будет немного ниже. 

Примеры кастомных сегментов для финансовой отрасли

МТС Маркетолог также позволяет создавать кастомные сегменты. Делать это можно разными способами.

  • Первый способ — самостоятельно в личном кабинете. Для этого нужно загрузить информацию о сайтах, которыми могла бы интересоваться ваша аудитория. Это могут быть порталы конкурентов или информационные ресурсы на определённую тематику, например финансовую.
  • Для формирования более сложных сегментов мы привлекаем наших аналитиков. Например, один из самых популярных запросов при составлении кастомного сегмента в финансовой отрасли — исключение аудитории, у которой с большой вероятностью были просрочки по кредитам.

Наша команда Big Data может:

  • проанализировать вероятный интерес именно к вашей компании или конкретным продуктам;
  • скомбинировать несколько параметров («интересуются кредитами» + «интересуются покупкой крупной бытовой техники»);
  • исключить определенную аудиторию или текущих клиентов;
  • найти аудиторию по технологии look-alike.

Рассмотрим использование кастомных сегментов на примерах.

Кейс №1: сельская ипотека

Первый кейс — от финансовой организации, которая продвигала сельскую ипотеку. 

Это специализированный продукт, он интересен определённой целевой аудитории. Чтобы получить максимум лидов по низкой цене, мы собрали три кастомных сегмента:

  1. Родители, проживающие в населённых пунктах, где есть возможность получить сельскую ипотеку. Наличие детей — весомый повод подумать об улучшении жилищных условий, поэтому мы решили протестировать эту гипотезу.
  2. Интерес к покупке недвижимости в населённых пунктах, где есть возможность получить сельскую ипотеку. Здесь мы комбинировали сегмент по интересам с геоданными: доступность предложения положительно влияет на конверсию.
  3. Интерес к рефинансированию сельской ипотеки.
Способы поиска клиента банка

В рамках рекламной кампании было отправлено более 1 млн SMS. Рассылка получила хороший отклик: CTR составил 5,7%, что выше планового почти в два раза. Также заказчик остался доволен конверсией в заявку: всего финансовая организация получила более 2 000 лидов по цене 1 645 рублей.

Кейс №2: продвижение кредитных карт

Второй кейс — от российского банка, который обратился к нам за рекламной кампанией по продвижению кредитных карт. 

Один из эффективных способов оптимизировать затраты на такой проект — запустить рассылку на аудиторию, которой скорее всего будет одобрен кредит. Сделать это можно разными способами. Например, с помощью технологии look-alike.

В данном случае наша Big Data проанализировала деперсонализированную базу клиентов, которые ранее получали потребительский кредит в этом банке. После этого мы проанализировали обезличенные и агрегированные данные об абонентах МТС и с помощью методики look-alike выявили пользователей со схожими паттернами поведения. Из этих пользователей был сформирован сегмент, по которому ушла рассылка с предложением от банка. Всего было отправлено более 17 000 SMS.

Результаты превзошли наши ожидания: по итогам запуска рекламы компания получила 197 лидов по цене 726 рублей за одну заявку. Важный показатель — количество одобрений. Кредитный отдел одобрил более 10% заявок. Всего было выдано 5 кредитов.

Методы поиска потенциальных клиентов для банка

Кейс №3: ещё одно продвижение кредитных карт

Третий кейс от другого банка, который также обратился за продвижением кредитных карт. 

Ещё один способ запустить рекламу кредитных продуктов на качественную аудиторию — исключить пользователей, у которых были задолженности и просрочки по кредиту. 

Объясняем на кейсе, как формируются такие сегменты. К нам обратился банк с задачей — привлечь новых клиентов, которые захотят оформить кредитные карты. Важно, что этот банк не готов выдавать кредитные карты высокорисковой аудитории — все заявки тщательно проверяются и одобряются только после изучения требуемых документов.

Для запуска рассылки мы собрали несколько кастомных сегментов. В них попали пользователи, которые с большой вероятностью:

  • имеют кредитную историю за два года, но не более двух кредитов + интересуются кредитными картами;
  • имеют кредитную историю за два года, но не более двух кредитов + за последние 3 месяца проявляли более активный интерес к кредитным картам;
  • имеют кредитную историю за два года, но не более двух кредитов + проявляли интерес к порталам с обзорами финансовых продуктов;
  • имеют один действующий кредит + интересуются кредитными картами.

Во всех случаях мы добавили дополнительные фильтры:

  • По геоположению: сообщение получили только жители городов, в которых есть отделение банка.
  • По доходу: сообщение получили только пользователи с вероятным доходом от 10 000 рублей.

Рассылка показала хорошие результаты. По итогу рекламной кампании ключевые показатели оказались выше плановых. Конверсия в заявку превысила 9%, процент одобрений достиг показателя 21%, а конверсия в заявку — 58%.

Поиск клиентов кредит

 

Протестировать сегменты в личном кабинете МТС Маркетолога

МТС МаркетологТаргетированные SMS-рассылки,
реклама в соцсетях,
CPA-реклама и programmatic
О сервисеТаргетированные SMSSMS по своей базе PROТаргетированный обзвонРеклама в соцсетяхProgrammatic-рекламаCPA-рекламаИсследованияRCSМедиаСправкаКонтактыРаскрытие информацииДокументы ПАО «МТС»Политика обработки cookiesКомплаенс и деловая этика