銀行は顧客エンゲージメントの問題を抱えているのではなく、顧客活性化の問題を抱えているのだ。

ゲーミフィケーション、ロイヤルティプログラム、パーソナライゼーションはすべて、デジタルバンキングの利用促進に効果的です。しかし、その効果は、金融データを銀行が活用できる文脈に変換することにかかっています。. 

MoneythorとSoluixは先日、ジャカルタで小売銀行業界のリーダーたちを集め、AIの導入と顧客エンゲージメントに関する非公開の意見交換会を開催した。. 

検討に値するほど頻繁に挙げられた4つの前提があった。. 

ゲーミフィケーションは、顧客との長期的な関係構築につながるのか？ 可処分所得の少ない顧客にとって、エンゲージメントプログラムは有効なのか？ 顧客の預金残高が増えるにつれて、ロイヤルティは価値を持つようになるのか？ そして、顧客がメインバンクを選ぶ際、最終的に最も魅力的なオファーを提示した銀行が選ばれるのか？ 

それぞれの質問は、顧客体験の異なる側面を指摘している。. 

しかし、それらの根底には同じ制約が存在する。それは、銀行が顧客の経済状況を把握し、適切なタイミングで対応できる能力である。. 

それはデータから始まる。. 

ゲーム化は、金銭的な習慣を身につけるときに効果を発揮する。 

ゲーム化は、有益な金融メカニズムと結びついている場合、銀行業務への関与を高めることができる。しかし、報酬のみに結びついている場合は、その効果は薄れていく傾向がある。. 

若い顧客層を対象とする銀行にとって、その違いは重要だ。. 

インドネシアの平均年齢は30.7歳で、Z世代とミレニアル世代を合わせると人口の約半分を占める。デジタル銀行の顧客層はさらに若年層に偏っていることが多く、顧客獲得後の継続的なエンゲージメントを維持することは大きな課題となっている。. 

しかし、銀行が若い顧客層をターゲットにゲームを増やすことに慎重になるべき理由は2つあります。. 

まず、顧客の関心と金銭的価値は、必ずしも同じ顧客によって共有されるものではない。. インドネシアにおける世代研究 Z世代の注目を集めようとするブランドは、現在より大きな消費力と家計への影響力を持つライフステージにあるミレニアル世代を見落としている可能性があると示唆している。. 

第二に、インターフェースよりもメカニズムの方が重要である。. 

モバイルバンキングのゲーミフィケーションに関する研究は、一貫してエンゲージメントと金融行動への好影響を示している。しかし、バッジ、一時ボーナス、ティアの解除などは、真の習慣形成の代わりにはならない。目新しさや報酬がなくなると、それによって生み出された行動の一部も共に消えてしまう。. 

これは、銀行がゲーミフィケーションの取り組みにエンジニアリングの時間を投入する前に、有用なテストとなる。つまり、明日その仕組みが停止した場合、顧客は依然としてその行動を続ける理由を持つだろうか？ 

インドネシアの市場は良い例を示している。スーパーバンクがカカオバンクと共同開発した「カルトゥ・ウントゥン」や、バンク・サクの「タブングマティック」のポイント集計機能は、ポイント獲得のためだけのものではなく、真の金融メカニズムに基づいたエンゲージメントを促している。.  

いずれの場合も、ゲーム要素は有用なものの上に成り立っている。インターフェースだけでなく、習慣そのものをゲーム化するのだ。. 

さらに読む： デジタルバンキングにおけるゲーミフィケーションの解明. 

大衆市場への働きかけは、バランスの強化を待つものではない 

顧客エンゲージメントプログラムは、収入が横ばいの顧客にも効果的です。インドネシアでは、そうした顧客はニッチな層ではなく、市場のかなりの部分を占めています。. 

ジャカルタでの議論から得られた2つの前提は、ここで関連付けて考える必要がある。1つ目は、顧客の収入や貯蓄が増加して初めて、忠誠心とエンゲージメントが報われるということである。. 

2つ目は、可処分所得が限られている一般消費者は、異なる利用シーンを必要としているということだ。. 

並べて読むと、2番目の文章が1番目の文章に答えている。. 

世界銀行とBPSのデータに基づく調査 インドネシアの中間層は、2019年の人口の21.45%から2024年には17.13%に縮小した一方、中間層を目指す人々やその下の層は、2023年までに合計1億8500万人に達したことが判明した。. 

したがって、利益率の低い顧客層は、特別な付加機能を必要とするセグメントではない。彼らは、対象となるリテールバンキング市場の大部分を占めている。. OJKの2025年調査 これは問題の別の側面を浮き彫りにしている。金融包摂率は80.51%であるのに対し、金融リテラシーは66.46%となっている。. 

現在、ほとんどのインドネシア人は金融サービスを利用できるようになった。しかし、それらを最大限に活用するために必要な知識とツールを備えている人はごくわずかだ。過去10年間はアクセスが課題だったが、現在は利用が課題となっている。そのため、エンゲージメントの役割も変化する。. 

J-PALによる貯蓄促進策の見直し 低所得国および中所得国を対象とした調査では、人々が自主的に貯蓄を支援するために設ける自主的な仕組みであるコミットメント貯蓄商品が、所得が増加しなくても貧困層の人々が貯蓄を築くのに役立つことが分かった。. 

グラミン財団とフィリピンのCARD銀行との連携 その理由がわかる。銀行は当初、口座開設が問題だと考えていた。しかし、顧客獲得は既に機能していた。本当の問題はその後に発生した。新たに開設された口座のうち、58%が開設後に取引を一切行わなかったのだ。. 

行動変容を促したのは、単に金銭的なインセンティブの向上だけではなく、目標設定と、具体的で個々のニーズに合わせた貯蓄目標の設定だった。したがって、収入が限られている状況では、効果的な関与がより重要になるという強い根拠がある。十分な余剰資金を持つ顧客は、タイミングの悪い請求書や予期せぬ出費にも対応できる。しかし、余裕資金の少ない顧客はそうはいかない。. 

したがって、仕組みを変える必要がある。余剰資金を持つ顧客にとって、資産形成と同様の役割を果たすのがマイクロゴールだ。まとまった金額の一括拠出の代わりに、端数切り上げ方式を利用できる。. 支出パターンの可視化、キャッシュフロー予測、請求書の支払タイミングの調整 他のクロスセルキャンペーンよりも高い価値を提供できる。. 

それは、エンゲージメント戦略を縮小したものではありません。異なる経済状況に基づいて設計された、全く異なる戦略なのです。. 

顧客が銀行を選ぶ理由：信頼性と利便性が金利よりも重要 

最も魅力的な銀行サービスが最終的に勝つのか？通常は、それだけでは決まらない。. 

EYのNextWaveグローバル消費者向け銀行調査 インドネシアの回答者の間で、主要な金融取引関係における信頼は、製品関連の要因よりも、個人的な関係の要因によって強く左右されることがわかった。. 

インドネシアの銀行選択に関する別の調査も同様の方向性を示しており、マッキンゼーの調査では、デジタル化が進む中でも利便性の重要性が依然として高いことが強調されている。. 

金利は依然として重要です。プロモーション金利は預金を集める上で非常に効果的であり、デジタル銀行の急速な成長を後押ししてきました。. 

しかし、預金残高を集めることと、顧客との関係を築くことには違いがあります。プロモーション金利の預金は、獲得するのではなく、借りているようなものです。他の金融機関がより良い利回りを提供すれば、金利に敏感な預金残高はそちらに移ってしまう可能性があります。最も魅力的なオファーは、顧客の余剰預金残高を獲得できるかもしれませんが、顧客の主要な金融取引関係を築くには、それほど確実ではありません。. 

利便性とエコシステムへの適合性がますます重要になってきている。EYの調査によると、インドネシア人の701,300万人がスーパーアプリのようなオールインワン型の金融サービスに非常に、あるいは極めて強い関心を示している。一方、QRIS（クイック・リサーチ・システム）とオープンバンキングの普及により、コネクテッドな金融サービスはますます一般的になりつつある。. 

顧客は、自身の金融生活を理解し管理するために、プロバイダーやアプリケーションを頻繁に切り替える必要性を減らしたいと考えている。顧客が自身の資金を理解し、管理し、活用できる場所となる金融機関は、顧客との関係をより強固なものにする機会を得られる。. 

したがって、価格競争を主軸としたロイヤルティプログラムは、顧客が継続して利用する理由のたった一つの側面でしか競争していないことになる。. 

さらに読む： 行動変容を促すロイヤルティプログラムやキャンペーンを展開する. 

これら3つすべてに共通する制約：財務データの活用 

これらの例は、銀行業務における3つの異なる課題を示しているように見える。1つはゲーミフィケーションに関するもので、もう1つはマスマーケットへの顧客エンゲージメントに関するもので、そして3つ目は顧客ロイヤルティと主要な銀行取引関係に関するものである。. 

しかし、それぞれに必要なものを見てみましょう。習慣的な貯蓄体験には、顧客の給料日、定期的な支出、支出パターン、そしてそれらの支出後に残るであろう金額を把握する必要があります。変動の激しいキャッシュフローに対応するエンゲージメントには、分類された取引、検出された定期的な支払い、そして月ごとの見通しが必要です。顧客が自身の金融生活を管理する場所となるには、口座、カード、財布、そしてますます増えている外部の金融ソースから構成される、一貫性のある全体像が求められます。. 

銀行はデータの問題を抱えているのではなく、アクティベーションの問題を抱えているのだ。. 

取引データや顧客データの中には、すでにシグナルが存在している。それらは、意図、行動、習慣、そして新たなニーズを明らかにしている。課題は、これらのシグナルを迅速に文脈に落とし込み、有用な活用方法を見出すことである。. 

それが理由です 財務データの拡充 重要なのは、生の取引記述だけではパーソナライゼーションエンジンにほとんど情報を提供できないということです。情報を充実させることで、それを認識済みの加盟店、支出カテゴリ、定期購読、給与支払い、または顧客の月々のキャッシュフローにおける重要なイベントへと変換できます。. 

その背景が、次の意思決定の土台となる。そして、その後のあらゆる経験は、その土台の質を受け継ぐことになる。. 

取引が誤って分類されると、得られる洞察は無意味になる可能性があります。定期的な支払いが検出されないと、キャッシュフロー予測の精度が低下します。財務状況が不完全な場合、パーソナライズされたはずの働きかけも、単なる一方的な情報発信のように感じられてしまいます。. 

したがって、目的は単なるデータ拡充ではなく、データから行動へと繋がるプロセスにある。. 

生データからディープバンキングへ 

より深い銀行との関係を構築するには、複数の能力が連携して機能する必要がある。. 

まず、財務データは、情報拡充、分類、定期支払いの検出、支出分析、行動理解などを通じて、文脈に沿ったものになる必要がある。. 

次に、インテリジェンスはその状況を解釈し、顧客の履歴と照らし合わせて出来事を評価し、次に何が起こるかを予測する必要がある。. 

最後に、銀行はその情報を活用し、顧客が既に利用しているチャネルを通じて、関連性の高い顧客体験を提供する必要がある。. 

手順は簡単です。 データ → コンテキスト → インテリジェンス → アクション → 結果 

信号が到着する。基となるデータが拡充され、顧客の財務状況が変化する。インテリジェンスがその状況に基づいて信号を評価する。関連性の高いエクスペリエンスが選択され、提供される。その結果が、次の展開を左右する。. 

これは、マネーソーが言うところのインフラストラクチャです。 ディープバンキングよりパーソナライズされ、より積極的になり、従来の取引型銀行業務の枠を超えた銀行体験を実現する。. 

マネーソーのプラットフォーム 金融データの充実化、, 予測型AIと生成型AI, リアルタイムの意思決定機能と顧客エンゲージメント機能により、銀行は金融イベントの検知から、同一の顧客体験の中でそれに対応するまでをスムーズに進めることができる。. 

この区別が重要なのは、顧客は「データエンリッチメント」「AI」「意思決定」を個別の技術として認識するのではなく、銀行が関連性の高い情報に気づき、適切なタイミングで支援してくれるという体験をするからである。. 

それは、給料日後に余剰資金を特定し、顧客がその一部を貯蓄目標に充てられるよう支援することを意味するかもしれません。また、定期的な購読料を認識し、次回の支払い前に顧客に提示したり、顧客の収入が不規則なため貯蓄目標を調整したりすることも含まれるでしょう。. 

あるいは、顧客が実際に行った行動に基づいて、関連する課題、報酬、または推奨事項を提示することを意味する場合もある。. 

ディープバンキングは、金融データが銀行が保管する単なるデータではなく、銀行が活用できるデータとなることから始まります。. 

これは銀行のパーソナライゼーションロードマップにとって何を意味するのか 

銀行がパーソナライゼーションの次の段階を計画する上で、その順序は重要となる。. 

一般的なアプローチとしては、まずユーザー体験から始めるという方法があります。キャンペーン、インターフェース、ロイヤルティプログラム、AIとのインタラクションなどを設計し、次にそれを機能させるために必要なデータを特定するのです。. 

より効果的なアプローチは逆です。まず、有益な意思決定を行うために必要な財務状況を把握することから始めます。次に、その仕組みを構築し、それに基づいてユーザー体験を設計します。. 

二つの具体的なステップが役立つでしょう。. 

1. 体験を設計する前に、充実度を測定する

代表的な取引サンプルを抽出し、それらが認識された加盟店、正しいカテゴリ、および意味のある財務イベントにどの程度確実に結び付けられるかを検証する。. 

それは、パーソナライゼーションが機能するための基盤の質を確立するものです。. 

目的は単にデータ品質指標を改善することではない。データが信頼できるものになったとき、どのような意思決定が可能になるのかを問うべきである。. 

• 銀行は給与を確実に特定できるのか？ 

• 定期的な支出と裁量的な支出を区別できますか？ 

• 購読状況を検出できますか？ 

• 顧客が資金繰りの制約を受ける時期に近づいているかどうかを判断できるだろうか？ 

それらは、分類を顧客価値へと変えるシグナルである。. 

2. 豊富なデータが顧客の意思決定を変えるところから始めましょう

金融状況がその後の展開を大きく左右するようなユースケースを選択してください。. 

• 給与が振り込まれることで貯蓄目標に資金が振り込まれる仕組み。. 

• 次回の引き落とし前に、購読内容の変更が判明しました。. 

• 不規則な収入にも対応できる貯蓄目標。. 

• 実際の顧客行動に基づいて発生する、パーソナライズされた課題。. 

それぞれは比較的限定的で測定可能である。さらに重要なのは、根本的な状況が間違っている場合、それぞれが明らかに失敗するということだ。そのため、これらは価値を証明する上で有用な場所となる。. 

したがって、戦略的な問題は単に 私たちはどのような経験を構築すべきでしょうか？ 

それは： 

どのような財務状況であれば、顧客がもしそれがなくなったら気づくような体験を作り出すことができるでしょうか？ 

配管ではなく、差別化を構築せよ 

AIの活用により、銀行はこれまで以上に容易に新たなデジタル体験を構築できるようになりました。しかし、だからといって、そうした体験を支えるすべての要素をゼロから構築する必要はありません。リアルタイムのデータ拡充、イベント処理、財務分析、意思決定、AIオーケストレーション、マルチチャネル配信など、すべてにインフラストラクチャと継続的なメンテナンスが必要です。. 

銀行にとっての差別化要因は、システムそのものにあるのではなく、むしろ銀行がそれをどのように活用するかにある。銀行は、顧客戦略、提案内容、金融体験、そして自社ブランドを際立たせる顧客体験を自ら構築すべきである。. 

プラットフォームなど マネーソーは それらの基盤となる財務情報およびオーケストレーション層を提供することで、社内チームは、顧客体験を提供するために必要なインフラストラクチャを再構築するのではなく、差別化された顧客体験の構築に集中できるようになります。. 

銀行が差別化できる分野を構築すべきだ。より迅速に差別化できる基盤を買収すべきだ。なぜなら、AI機能がますます利用しやすくなるにつれて、モデルへのアクセスだけでは優位性を生み出せなくなるからだ。. 

どの銀行も、ますます高性能化するAIを利用できるようになっている。どの銀行も既に取引データを保有している。真の優位性は、もっと限定的なところにある。つまり、銀行が保有する金融データを、顧客がそのデータを失った場合に気づくようなインタラクションへと、いかに迅速に変換できるかということだ。. 

よくある質問