고객별 수익성 파악의 중요성

우리는 여기서 무엇을 논의하고 있습니까?

이 글에서 우리는 은행이 기존 운영에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하고, 주요 수익원을 식별하고 임박한 과제에 대비하기 위한 구조화된 접근 방식을 촉진하는 방법을 탐구할 것입니다.

이 시나리오를 시각화하십시오. 당신은 기관의 분기별 재무 결과를 검토하는 은행 CEO입니다. 순이자마진(NIM), 미실현 손실, 분기 대비 준비금 조정, 최근 부도율, 신규 고객 유입, 운영 비용 변화 등을 보여주는 복잡한 재무 보고서 페이지를 펼쳐 보십시오. 노련한 전문가로서 당신은 경계 사이를 살펴보고 가장 수익성이 높은 제품을 식별하고 가장 가치 있는 고객을 식별하는 능력을 보유하고 있습니다.

그러나 이러한 경험에 기반한 직관에는 함정이 없습니다.

모든 사람이 고유한 관점을 가지고 있기 때문에 다른 경영진의 인식은 귀하와 다를 수 있습니다.

Kahneman-Tversky의 중요한 연구에서 강조된 바와 같이 개인적인 판단은 종종 편견으로 가득 차 있어 그에 전적으로 의존하는 것은 위험합니다.

이는 잠재적인 문제의 표면을 긁는 것일 뿐입니다.

조직 목표 조정: 

조직 내에서 귀하의 비즈니스 통찰력의 깊이와 일치할 수 있는 사람은 많지 않습니다. 전반적인 수익성 향상에 초점을 맞추는 대신 부서별 목표에 집착하는 경우도 있습니다. 마케팅 부서를 예로 들어 보겠습니다. 새로운 광고 캠페인을 디자인하려는 열정으로 인해 그들의 주요 관심은 승인률, 기본 비율 및 감소와 같은 중요한 지표를 무시하고 최대량의 새로운 애플리케이션을 생성하는 데 집중될 수 있습니다. “측정하지 않는 것은 개선할 수 없다”는 유명한 기업의 말이 있습니다. 각 클라이언트가 창출하는 정확한 수익을 정확히 찾아낼 수 있다면 마케팅 캠페인의 효과를 평가하는 것이 훨씬 더 간단해질 것입니다. 이러한 시스템을 구현하면 모든 사람이 기관의 수익을 증대시키는 단일 목표에 부합하게 됩니다.

측정항목 탐색:

수익성에 영향을 미치는 수많은 매개변수로 인해 또 다른 복잡성이 발생합니다. 이러한 매개변수와 수익성 사이의 연결을 설정하는 것은 복잡할 수 있습니다. 부도율, 복구율, 운영 비용, 마케팅 비용 등의 측면이 모두 중추적인 역할을 합니다. 더욱이 이러한 매개변수 간의 상호작용이 항상 선형적인 것은 아닙니다. 부도율이 4% 급등하면 1% 인상에 비해 XNUMX배의 영향을 미칠 것이라는 것은 확실하지 않습니다.

이러한 다면적인 관계를 포착하는 포괄적인 프레임워크로 무장한 시나리오 분석은 더욱 정확해지고 보다 명확한 통찰력을 제공합니다.

결론 :

각 고객의 수익성을 이해하고 모든 수익성 결정 요인을 계산할 수 있는 적절한 프레임워크를 갖추는 것의 엄청난 이점을 강조하는 수많은 주장이 있습니다. 그렇다면 왜 이것이 주류 관행이 아닌가? 장점은 자명하므로 모든 은행에 없어서는 안될 도구입니다!

우리의 관점에서 보면 현실은 이상과 다릅니다. 이러한 차이를 확장하고 timveroOS에 대한 특별한 언급과 함께 이러한 프레임워크의 구성을 탐구하는 후속 기사를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

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