中東の大手発行会社は、カード会員一人ひとりに合わせたオファーを提供することで支出を最適化し、パーソナライゼーションによる価値実現までの時間を短縮することに成功した。Mastercard独自の支出分析とDynamic YieldのAIパーソナライゼーションを組み合わせることで、最小限の導入コストでわずか3ヶ月で収益を生み出すキャンペーンを実現した方法をご覧ください。
今日の消費者はパーソナライゼーションに囲まれており、銀行とのやり取りを含め、あらゆるデジタルインタラクションにおいて、スムーズでパーソナライズされた体験を当然のこととして期待している。パーソナライゼーションへのニーズに応える企業は、顧客体験のあらゆる段階でその恩恵を受けることができる。そのため、金融機関（FI）の10社中8社以上が、パーソナライゼーションを自社のビジネスにおける明確な優先事項として認識している。
銀行は、消費者がパーソナライズされたデジタル体験を高く評価することを理解してきたものの、コンプライアンス、活用できないデータ、統合の複雑さ、限られた内部リソースといった業界全体に蔓延する課題により、そのメリットを実現することはほぼ不可能となっている。
その結果、現在、銀行顧客のうち、銀行から自分に合ったオファーやコンテンツを受け取っていると回答したのはわずか21%に過ぎず、パーソナライゼーションには大きな機会損失が存在する。
これらの課題を解決し、迅速な価値実現を実現するために、中東の大手発行会社は、MastercardのDynamic Yieldが提供するPersonalization Breezeを選択し、カード会員一人ひとりに合わせたパーソナライズされたメッセージとオファーを配信しています。
Personalization Breezeが登場する以前、この発行体は、多くの金融機関と同様に、パーソナライゼーションに関するビジョンを実現する上で、特有の課題に直面していました。最初の課題はデータだった。取引カード所有者データは複雑で、実用的な用途のために標準化することが困難である。このデータから予測的な洞察を生み出すこともまた困難である。なぜなら、高度な機械学習モデルとデータサイエンスの専門知識が必要となるが、ほとんどの発行体はそれらを社内に持ち合わせていないからだ。
第二に、金融分野、特にパーソナライゼーションのための新しいシステムを導入することは、厳格な規制と複雑な内部プロセスのため、困難で時間のかかる作業となる。こうした状況に対応し、新しいテクノロジーを運用するには、通常、金融機関が対応できない、あるいは対応できない可能性のある新たなリソースが必要となる。
この発行会社は、Mastercardの独自のソリューションであるPersonalization BreezeによるDynamic Yieldを活用することで、課題を克服しました。このケーススタディでは、パーソナライゼーションブリーズが、わずか3ヶ月でこの発行会社のカード会員の支出を大幅に増加させた経緯を詳しく見ていきます。
顧客により関連性の高いオファーを提供し、あらゆるカテゴリーでのカード利用を促進することを目指し、この発行会社は、複雑なシステム統合やパーソナライゼーションプログラムを管理するための追加リソースの雇用を必要とせずに、カード保有者とのエンゲージメントを迅速に向上させるソリューションを探し始めました。これはつまり、顧客の支出を評価し活用し、予測的な洞察に基づいて、ユーザーの好みやニーズに的確に合ったサービスやオファーへと導くことができるソリューションを見つけることを意味していた。
発行者はPersonalization Breezeに理想的なソリューションを見出しました。ハンズフリー操作により継続的なメンテナンスが不要になったことで、発行会社は即座に価値を実現し、カード利用額と顧客エンゲージメントを最適化しました。Mastercardの購買意欲予測モデルは、1,120億件を超える取引データを活用し、カード会員が次にどこで支出する可能性が最も高いかを予測することで、Dynamic Yieldのパーソナライゼーションエンジンに比類のない予測精度をもたらし、各カード会員に最適なオファーをシームレスに提供しました。
旅行費用の最適化を支援するため、MastercardのAIモデルは、旅行に支出する傾向の高いカード保有者を特定した。MastercardのDynamic Yieldは、これらの知見を活用し、旅行が予測される各カード会員に最も関連性の高い予約特典を提示するパーソナライズされたメールを送信しました。
旅行への支出傾向が高いカード会員には、このカテゴリーに特化した情報や特典が送付されました。
この旅行支出促進キャンペーンは、3か月後には旅行関連の取引が60%増加し、カード会員一人当たりの旅行関連支出が平均151ドル増加するという成果を上げた。
この発行会社にとっての主要な目標の一つは、プレミアムポートフォリオのカード保有者を増やすことだった。これを実現するために、Mastercard独自のAIモデルは、プレミアムカードへのアップグレードが最も可能性の高い、高額消費を行う富裕層顧客を特定した。
発行会社は、Mastercardの消費傾向モデルを活用し、プラチナカードへの申し込みが最も可能性の高い、高額消費をする富裕層顧客に対し、ターゲットを絞ったインセンティブを送付した。
これらの知見を活用し、MastercardのDynamic Yieldは、発行会社に代わって顧客にアップグレードのメリットを知らせるメールを送信する自動プログラムを作成しました。このキャンペーンにより、わずか3ヶ月でプレミアムポートフォリオの成長率が30%増加しました。
発行会社はまた、支出額の少ないカード保有者を特定し、食料品や燃料などの日常的なカテゴリーにおける特典キャンペーンを実施した。
マスターカードのモデルは、日常的な支出項目が少ないカード保有者も特定した。発行会社がこうした低支出顧客の購買意欲を高めるために、MastercardのDynamic Yieldは、燃料や食料品などのカテゴリーに合わせたインセンティブを盛り込んだ個別メールキャンペーンを展開し、日常的な取引を15%増加させ、カード会員1人あたり年間2,388ドルの追加支出を実現しました。
発行会社は、Mastercard独自の支出分析データを活用し、Dynamic Yieldがカード会員向けにパーソナライズされたキャンペーンを導入した結果、わずか3ヶ月でカード支出額が340万ドル増加したことを確認した。この最小限の実装で済むソリューションは、発行体にとって迅速な価値実現を可能にする拡張性の高いアプローチを提供した。
Personalization Breezeを利用することで、発行会社は、キャンペーンがGDPRに完全に準拠し、明示的な同意が必要であり、個人情報が共有されないという確信を持って、コアビジネスに集中できます。同時に、MastercardのインサイトとDynamic YieldのAIパーソナライゼーションにより、銀行にとって収益を生み出すキャンペーンが実現します。