Marketing Strategies in the Banking Services Sector With the Help of Data Science

Abstract

Конкуренція між маркетинговими стратегіями підприємств переходить у площину використання штучного інтелекту та починає розглядатися в контексті конкуренції між проектами Data Science. Тому актуальним є питання розробки методології та побудови моделі в тій чи іншій сфері економіки, що допоможе забезпечити ефективну роботу та досягнення цілей компанії. Ринок банківських послуг має певну специфіку поведінки споживачів, тому формування маркетингових стратегій є досить складним процесом. Таким чином, перед банками стоїть важливе завдання зберегти лояльність своїх існуючих клієнтів і залучити нових. Метою статті є побудова маркетингової стратегії для залучення нових клієнтів у банківський сектор за допомогою інструментів Data Science. Результатом дослідження є побудова двох економетричних моделей кредитних продуктів банку: кредитів готівкою та кредитних карток, – які визначають важливість впливу різних факторів на притік нових клієнтів та допомагають розподілити рекламний бюджет між різними видами реклами для досягнення високої ефективності. Використовуючи побудовану модель, було визначено, що рекламні кампанії безпосередньо впливають на збільшення кількості нових клієнтів у банку, а також на загальне зростання обізнаності про бренд банківської установи в суспільстві. Крім того, визначені ваги кожного з факторів впливу допомогли сформувати рекламний бюджет, що збільшило приплив клієнтів на 12% із середньою рентабельністю інвестицій (ROI) 3,18. Враховуючи все вище сказане, модель показала свою ефективність в організації рекламної кампанії банку, коли рішення приймалися з використанням технологій Data Science. Отримані на основі моделей результати дають досить чітке уявлення про фактори, що впливають на приплив нових клієнтів до банку, що дозволить моделювати розподіл бюджету рекламних кампаній у майбутні періоди та прогнозувати їх ефективність. Конкуренція у фінансовому секторі країни змушує банківські установи використовувати інструменти Data Science у своїй маркетинговій діяльності.

Competition between marketing strategies of enterprises shifts to the use of artificial intelligence and begins to be considered in the context of competition between Data Science projects. Therefore, the issue of developing methodology and building a model in a particular area is relevant, which will make the project quite effective and ensure the achievement of goals for the company. The banking services market has a certain specificity of consumer behaviour, so forming marketing strategies is a somewhat complex process. Thus, banks face the task of maintaining the loyalty of their existing customers and attracting new ones. This article aims to build a marketing strategy to attract new customers in the banking sector using Data Science tools. The result of the study is the construction of two econometric models of the different bank's credit products: cash loans and credit cards, which determine the influence of various factors on this process and helps to distribute the advertising budget between different types of advertising. Using the built model, it was determined that advertising campaigns directly affect the increase in the number of new customers in the bank and the overall growth of brand knowledge about the banking institution in society. In addition, the determined weights of each influencing factor helped form an advertising budget, which increased customer inflows by 12%, with an average ROI of 3.18. Taking all into account, the model had shown its effectiveness in organising the bank's advertising campaign when decisions were made using Data Science technologies. The results obtained based on the models give a fairly clear understanding of the factors influencing the inflow of new customers in the bank, which will model the distribution of the budget for advertising campaigns in future periods and predict their effectiveness. Competition in the country's financial sector is forcing banking institutions to use data science in their marketing activities.