Шлях до розблокування 1 трильйона доларів нереалізованого обсягу платежів

Окрім значної втрати доходу, неактивні портфелі не дають емітентам отримувати двигун, необхідний для довгострокового зростання: аналітичні дані. Великі портфелі є джерелами аналітичних даних, отриманих з дозволу споживачів, але лише якщо власники карток активні та зацікавлені. Без регулярного використання емітенти втрачають важливі сигнали та моделі, що забезпечують досконалішу персоналізацію, цільові пропозиції та постійну оптимізацію.

Щоб вирішити це питання, емітенти повинні вийти за рамки традиційних бізнес-моделей «налаштуй і забудь», які надмірно зосереджені на залученні власників карток. Справжня цінність полягає в плеканні їхніх важко завойованих клієнтів шляхом впровадження «завжди активної», керованої даними оптимізації портфеля на основі штучного інтелекту (ШІ).

Саме це і роблять сміливі емітенти. Пріоритизуючи активацію та залучення в критичні перші дні та місяці життєвого циклу власника картки, ці емітенти закладають основу для довгострокової ефективності портфеля. Насправді, ті, хто здатний ідентифікувати сегменти з високою цінністю, персоналізувати комунікації та масштабувати те, що працює, повідомляють про тризначне зростання рівнів активації та мільйони додаткових витрат.

Але ці перемоги можливі лише за наявності належної аналітики.

Емітенти добре усвідомлюють необхідність збільшення використання карток та визначили деякі ключові чинники, що стимулюють активність власників карток. Дослідження Mastercard показують, що розширені винагороди, переваги та безперебійний цифровий досвід є найважливішими важелями. Наприклад, 41 % споживачів заявили, що вони переведуть додаткову картку з кращими винагородами та перевагами у статус основної. І 60 % очікують, що ці функції та переваги будуть персоналізовані відповідно до їхніх унікальних потреб. Хоча емітенти розуміють ці рушійні чинники, багатьом все ще бракує розширених можливостей, необхідних для перетворення аналітичних даних на цілеспрямовані дії.

Щоб подолати цей розрив, необхідна надійна бізнес-аналітика на основі даних. Завдяки використанню ШІ та розширеної аналітики емітенти можуть генерувати дієві інсайти в режимі реального часу, щоб зрозуміти власників карток, адаптувати винагороди та оптимізувати цифрові можливості — це критичні кроки для підвищення активації та залученості на ранніх етапах життєвого циклу, а також для постійної оптимізації портфеля.

Набір інструментів Mastercard для оптимізації портфеля, що включає Portfolio Optimizer, Portfolio Advisor, Mastercard Intelligence Center і Cards Lab (усі доступні через Mastercard Business Intelligence), надає емітентам змогу швидко та впевнено перетворювати ринкові сигнали на дієві ідеї. Перебуваючи в центрі платіжної екосистеми, Mastercard аналізує мільярди анонімізованих транзакцій, щоб виявити значні можливості для підвищення ефективності.

Щоб емітенти досягали вимірних результатів, Mastercard застосовує структурований підхід, який поєднує інсайт із дією та забезпечує безперервну, постійну оптимізацію:

1. Обирайте найефективніші можливості для покращення портфеля.
2. Створюйте спільні плани дій із рекомендаціями, адаптованими до цілей емітентів.
3. Реалізувати ініціативи в партнерстві для збільшення конверсії та залученості
4. Оцінюйте вплив, щоб визначати ефективність та масштабувати успішні рішення

Цей спільний процес допомагає емітентам вийти за межі залучення клієнтів, надати пріоритет ранній активації та взаємодії, а також набрати обертів у напрямку досягнення еталонної ефективності портфеля.

• В Індії Mastercard співпрацювала з провідним банком для підвищення активації дебетових карток за допомогою персоналізованих SMS, електронної пошти та push-повідомлень. Зосередившись на критично важливих перших 90 днях життєвого циклу держателя картки, кампанія забезпечила збільшення показників активації Early Month on Book (EMOB) на 111 % та приріст витрат на 9,75 млн доларів США протягом трьох місяців.
   
• У Латинській Америці провідний банк співпрацював з Performance Engine від Mastercard для стимулювання залучення та використання кредитних карток. Після аналізу демографічних даних і даних транзакцій для сегментації аудиторій було використано динамічний контент та A/B-тестування для оптимізації персоналізованих повідомлень. Кампанія EMOB призвела до збільшення показника відкриття електронних листів на 26 % і середнього часу активації лише вісім днів.

Ці приклади демонструють, як рання активація та залучення, що базуються на аналітиці на основі даних, можуть закласти основу для довгострокового зростання портфеля. Постійно оцінюючи та вдосконалюючи стратегії кампаній, емітенти можуть запобігти пасивності та відкрити нові джерела доходу.