AI回答
従来の「窓口推進支援システム」
以前の「窓口推進支援システム」は、顧客情報や取引履歴に基づいて、金融商品を提案するものでした。
情報収集: 顧客の基本情報、保有金融商品
提案内容: 事前に設定されたシナリオに基づいた商品提案
課題点: 顧客のその時の状況や感情を捉えにくい
「EBM（イベント・ベースド・マーケティング）」への移行
顧客の「イベント（ライフイベントや取引行動）」を起点に、ニーズに合った提案を行う手法です。
情報収集: 顧客の行動、ライフイベント（結婚、出産、住宅購入など）
提案内容: イベントに連動した具体的なソリューション提案
優位性: 顧客の関心が高いタイミングでの提案、顧客満足度の向上
顧客の行動からニーズを察知 通帳記帳や更新などで来店した顧客の行動から、潜在的なニーズを読み取ります。
記帳内容: 大きな入出金、定期的な取引 取引頻度: 来店頻度、窓口利用の傾向 会話の中身: 顧客が何気なく話す情報もヒントに 適切なタイミングでの商品提案 通帳返却時という接点を、最適な商品提案の機会として捉えます。
会話のきっかけ: 「何かお困りごとはございませんか？」 具体的な提案: ライフイベントに応じた投資信託、保険、ローンプラン 共感と信頼: 顧客の状況に寄り添った提案で信頼関係を構築 デジタルとの連携 EBMは、デジタルの情報とも連携させることで、さらに効果を高めます。 顧客データ分析: ATMやネットバンキングの利用履歴 パーソナライズ: 分析結果に基づき、より個別化された提案 顧客体験の向上: 窓口とデジタルチャネルのシームレスな連携
