PODSUMOWANIE STUDIUM PRZYPADKU
First Bank (J&C Flowers & Co.) dąży do zapewnienia klientom lepszych doświadczeń i wysokiej jakości usług finansowych, poszukując nowych, innowacyjnych rozwiązań. W tym celu First Bank Romania stworzył aplikację bankowości mobilnej, która zapewnia użytkownikom większą elastyczność, wygodę i kontrolę nad finansami.
Pomimo dużej liczby pobrań aplikacji tylko niewielki odsetek użytkowników rejestrował się, aby utworzyć konto i wykonać inne pożądane działania. First Bank postanowił wykorzystać najnowocześniejsze modele AI Footprints, aby poprawić doświadczenie użytkowników i zwiększyć prawdopodobieństwo konwersji.
PRZED FOOTPRINTS AI
Porzucanie procesu to powszechny problem w tworzeniu aplikacji bankowości mobilnej. W First Bank 87% użytkowników aplikacji bankowości mobilnej porzucało proces rejestracji, a wskaźnik konwersji wynosił około 13%.
Głównym problemem biznesowym First Bank był niski wskaźnik konwersji. Footprints AI przeanalizowała i wskazała kilka potencjalnych problemów, które powstrzymywały użytkowników przed konwersją, stosując jasny i prosty proces:
- ANALIZA LEJKA KONWERSJI
- KONFIGURACJA ZAUTOMATYZOWANYCH SEKWENCJI RETARGETINGOWYCH
- TESTY I OPTYMALIZACJE
PO WDROZENIU FOOTPRINTS AI
- WSKAŹNIK KONWERSJI WZRÓSŁ O 48%
- KOSZT KONWERSJI SPADŁ O 37%
Wskaźnik konwersji aplikacji bankowości mobilnej to miara określająca odsetek użytkowników aplikacji, którzy wykonują pożądane działanie, takie jak rejestracja w celu utworzenia konta.
Oblicza się go, dzieląc liczbę konwersji, na przykład rejestracji kont, przez łączną liczbę użytkowników aplikacji i wyrażając wynik w procentach.
NASZA OPTYMALIZACJA WSKAŹNIKA KONWERSJI (CRO)
Strategia i taktyka
Footprints AI wykorzystała połączenie technologii i procesów, aby znacząco poprawić wyniki lejka rejestracji w bankowości mobilnej, a jednocześnie zwiększyć zaangażowanie klientów. Z powodzeniem wdrożyliśmy:
- ZAUTOMATYZOWANE SEKWENCJE RETARGETINGOWE W LEJKU BANKOWOŚCI MOBILNEJ: Najnowocześniejsze modele AI Footprints rozumieją i przewidują zachowania użytkowników, dzięki czemu sekwencje retargetingowe w lejku bankowości mobilnej zwiększają efektywność kosztową konwersji klientów.
- KAMPANIE RETARGETINGOWE WYKORZYSTUJĄCE FUNKCJĘ AI CHANNEL RELEVANCE SCORE FOOTPRINTS: Channel Relevance Score (CRS) to jedna z funkcji AI Footprints, która pozwoliła First Bank docierać do właściwych użytkowników, we właściwym kanale i we właściwym czasie, jednocześnie zwiększając poziom satysfakcji klientów dzięki spersonalizowanym, starannie dobranym treściom.
- SEKWENCJE RETARGETINGOWE SPRZEDAŻY KRZYŻOWEJ I DODATKOWEJ W LEJKU BANKOWOŚCI MOBILNEJ: Sekwencje retargetingowe sprzedaży krzyżowej i dodatkowej First Bank, oparte na możliwościach predykcyjnych Footprints i dogłębnym zrozumieniu zachowań użytkowników, odpowiadają na rzeczywiste potrzeby klientów, docierając do właściwych odbiorców w odpowiednim momencie ich ścieżki.
Microsoft Azure: fundament ciągłej innowacji
Za sukcesem Footprints w profilowaniu w czasie zbliżonym do rzeczywistego, automatyzacji przepływów retargetingowych i ciągłej innowacji stoi Microsoft Azure: niezawodne, wydajne i solidne środowisko, które pozwala nam łatwo wdrażać, zarządzać i skalować aplikacje i usługi.
WYNIKI PO 3 MIESIĄCACH
W ciągu 3 miesięcy sekwencje retargetingowe Footprints oparte na AI znacząco poprawiły wskaźnik konwersji i satysfakcję użytkowników, jak pokazano poniżej:
- wzrost wskaźnika konwersji o 48%
- koszt konwersji spadł o 37%.
Powiązane studia przypadków
- Historia sukcesu ING Bank: jak AI Footprints osiągnęła wskaźnik pozyskania klientów na poziomie 14% i ROI dzięki codziennym ścieżkom zakupowym
- AI wyznacza kierunek: jak Instant.ro przekształciło sprzedaż samochodów dzięki Retail Media opartemu na AI
- Optymalizacja kosztu pozyskania klienta dzięki danym z handlu detalicznego w efektywnościowych kampaniach mediowych
Sprawdź, co Retail Media może zrobić dla Twojej marki
Zobacz inne studia przypadków Retail Media lub skontaktuj się z nami, aby omówić kolejną kampanię.
