金融業界の環境変化と、銀行の取り組み実例から考える「顧客に届けるべき新しい体験」

端的に言えば、金融業界にも「データの時代」が到来しています。スマートフォンの保有率が大きく伸び、顧客がオンラインで行動する機会が増えました。取得できるデータの質や量がまったく変わってきていると感じています。

変化したデータをどのように扱い、データをサービスにどう転換するか、また展開したサービスをどう評価するかを考えなければならない時代になりました。

金融機関が扱うデータには、顧客の金融取引のデータや属性データ、マクロ統計や金融市場のデータもあります。また、衛星データやGPSデータ、オンライン行動データなどのオルタナティブデータも最近増えてきています。

データ分析で大切なのは「何を求めて分析するのか」です。「データがあるから分析しよう」では本末転倒ですね。私たちは「お客様を理解すること」「お客様の役に立つこと」を目的とし、需要の把握や予測、与信判断などにデータを分析・活用しています。また、データの基礎的な理解のため、各種データの突き合わせも行っています。

データを用いた顧客理解から始まり、仮説・検証→ロードマップ作成→1次リリース→再検証→2次リリース……というのが分析の一連の流れです。

はい。「Money Canvas」は、三菱UFJ銀行が2021年12月にリリースした、顧客向けの資産運用情報プラットフォームです。資産運用に関する情報提供から金融商品の購入まで、顧客のさまざまなアクションをサポートします。

ここでデータを取得し、それを元に第2次リリース、第3次リリースとグレードアップを図ります。

顧客体験を設計する最初の企画の段階から社内のUXデザイナーに入ってもらい、取り組んでいます。

河合さんからは「金融のデジタルシフト」についてお話しいただきましたが、オフラインを主戦場にしている他の業界でも、金融と同じことが起きていると感じます。

例えば自動車業界。ひと昔前ならば、車を買うまでには販売店に何度も足を運び、店員さんの話を聞いたり試乗したりしていましたが、最近では購入をほぼ決めてから販売店に来るお客様がほとんどで、1回や2回の来店で購入を決断するケースが多いのだそうです。

金融も自動車も単価が高く、それほど簡単には購入を決断できない部類の商品です。にもかかわらず、少ない来店回数で決断に至っているのは、AIDMAモデルでいう「アテンション」や「インタレスト」はデジタルの世界で済んでいることが多いのではないかと思っています。

立場が変われば私自身も消費者なのでよく分かりますが、消費者の購買行動自体がデジタルシフトしているんですよね。タイミングやレベル感の差はあれど、どの業界も顧客行動の変化に合わせて等しくデジタルシフトしていくのではないでしょうか。

お客様の課題はおそらく、今も昔も「情報」です。昔は情報量が求められていましたが、今では量が足りてきたため、情報の「質」が求められているのではないでしょうか。「この情報は信ずるに値するのか？」というのが課題になっているわけです。

金融商品は目に見えるものではないので、自分に合った商品なのかどうか分かりづらい。生活用品のように欲しいものを簡単に想起したり、気軽に購入を決断したりするのは難しいですよね。判断のためにはさまざまな情報を必要とします。

はい。これまで銀行や証券会社は、オフラインでお客様にお会いして直接お話を伺い、それぞれの課題に合ったオーダーメイドの提案を行うことで、分かりづらさやハードルの高さを乗り越えてきました。しかし消費者がデジタルシフトしている今、これまで通りオフラインの接客だけでやっていけるはずはありません。
そこで我々としては、データを用いた「パーソナライズ」がマーケティングにおけるひとつのキーになるのではないかと位置づけ、取り組みを行ってきました。

パーソナライズの実現にあたっては、「ニーズが発露したタイミング」「ニーズのレベル感」「提供すべき情報」の3つを正しく把握する必要があると考えています。

まずは1つめの「タイミング」。資産形成をしようと考える瞬間は人それぞれです。ニーズがないタイミングで情報提供をしてもノイズにしかなりません。

タイミングが合わないのと同様に、レベル感が合わなくても刺さりません。ニーズが発露したタイミングで、レベル感に合わせた情報提供をしていくのが重要です。
その上でどんな情報を提供するのか。もちろん理想は「お客様が求めている情報」ですが、タイミングやレベル感も含め、銀行が従来持っていたデータだけでこれを把握するのは不可能なんです。

やはりどうしても、オンライン上で取得した顧客データを統合・分析して顧客理解を深める必要があります。そのためにTreasure Data CDPを導入してデータ基盤を構築しました。

大内さんのお話はよく分かります。私も実体験から、金融機関の顧客理解とターゲティングに課題を感じています。

私を含め、50〜60代は退職金をもらう方がそれなりに出てくる世代です。私も1年半前に前職の退職金を受け取りました。ここには明らかに投資ニーズがありますよね。
でも、日本にはこの世代の投資ニーズに応えられる金融サービスはまだ少ないんです。退職金でちょっとした金額を受け取っている層はたくさんいるけれど、彼らを個別にトラックして最適なタイミングでアプローチすることは、今までは十分にできていないと感じます。

そうです。でもその前の段階でオンライン行動のログを分析すれば、たとえば特定の商品やサービスの購入を検討しているといった推測もできますよね。
そうしたデータからピンポイントにターゲティングをした情報をプッシュすることで、顧客が望む情報を手元に届けることができ、結果として潜在的ニーズが顕在化するかもしれません。

レベル感についてのお話は頷きながら聞いていました。ユーザーとしては、金融機関が自身の売りたいものを売ってくるときって一番嫌だし買う気にならないんですよ。これは、まだまだありがちなアプローチですよね。

その通りですね。弊社を含め、今までの金融機関では商品ベースのアプローチが多かったと思います。これからはお客様の文脈に合わせ、体験ベースで商品やサービスを提供していく必要があります。

これまでは「50代」のような大きな箱で括っていましたが、その人にとってジャストなタイミングは52歳かもしれないし54歳かもしれません。大きな箱ごと処理していたところへ、デジタルシフトによって取得できるデータが増えたことで、箱の中にある個々の粒にフォーカスできるようになりました。

これまで箱どころか大きな段ボールぐらいで考えていた金融業界にとっては、これはなかなかのギャップなんですよね。

SMBCでも「Money VIVA」というコンテンツを持っています。純粋にお客様に金融の知識を提供する啓蒙コンテンツではありますが、堀内さんがおっしゃる通り、このコンテンツを介してお客様を理解するための場でもあります。

CDPを導入したことで、メディア以外にもホームページやインターネットバンキング、アプリからのデータも収集できるようになりましたし、各支店の営業データなども統合し、顧客理解に役立てています。
お客様との接点はリアルとリモートとデジタルが絡み合っていて、扱うデータ量も膨大になります。膨大なデータをうまく使って、複雑な顧客体験を設計していくことが今後の課題です。

今あるデータの分析も大事ですが、もう少し複合的な行動データについても考えなくてはいけないんだろうなと思っています。切り口になりそうな仮説としてエンベデッド・ファイナンスがあります。

※エンベデッド・ファイナンス……非金融事業者が自社のサービス内に金融サービスを組み込んで提供すること。またはその形態で金融サービスが提供されること。

お客様はそれを金融行動とは思わずに自然と金融取引をしているような、リアルの行動と金融が不可分になっているようなデータの組み合わせ方もありえます。こうしたデータをどう扱っていくのか、考え始めているところです。