सहकारी बँकांची पारंपरिक ताकद म्हणजे स्थानिक बाजारपेठेचे ज्ञान आणि ग्राहकांशी असलेले दीर्घकालीन संबंध. मात्र बँकिंग सेवा झपाट्याने डिजिटल होत असल्याने शाखेतील प्रत्यक्ष संवादाचे प्रमाण कमी होत आहे. अशा परिस्थितीत ग्राहकांच्या व्यवहारांचा आणि आर्थिक सवयींचा डेटा एकत्रित करून त्याचा योग्य वापर करणे सहकारी बँकांसाठी महत्त्वाचे ठरू शकते.
खातेदार कोणत्या सेवा वापरतात, त्यांच्या खात्यातील शिल्लक कशी बदलते, कर्जाची गरज कधी निर्माण होऊ शकते, बचतीचा पॅटर्न कसा आहे तसेच डिजिटल व्यवहारांची पद्धत काय आहे, यासारख्या बाबी बँकेच्या उपलब्ध डेटामधून समोर येऊ शकतात. मात्र हा डेटा अनेकदा कोअर बँकिंग, कर्ज व्यवस्थापन, मोबाईल बँकिंग, डिजिटल ऑनबोर्डिंग आणि अन्य प्रणालींमध्ये स्वतंत्रपणे उपलब्ध असतो. त्यामुळे एकत्रित ग्राहक चित्र तयार करणे हे पहिले आव्हान ठरते.
सहकारी बँकांनी सर्वप्रथम ग्राहकांशी संबंधित उपलब्ध डेटाचे स्रोत ओळखणे आवश्यक आहे. ठेवी, कर्ज, डिजिटल व्यवहार, ग्राहक प्रोफाइल, मोबाईल बँकिंग आणि इतर सेवांमधील माहिती एकत्र आणल्यास ग्राहकाच्या बँकेसोबतच्या संपूर्ण संबंधाचे चित्र तयार होऊ शकते.
यासाठी डेटा एकत्रित करण्याबरोबरच त्याचे सामान्यीकरण आणि शुद्धीकरण करणेही आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, ग्राहकाचे नाव, पत्ता किंवा व्यवसायाची माहिती वेगवेगळ्या प्रणालींमध्ये वेगवेगळ्या स्वरूपात असल्यास ती एकसंध करावी लागते. यासाठी डेटा डिक्शनरी किंवा सिमेंटिक लेयरसारखी व्यवस्था उपयुक्त ठरू शकते.
सहकारी बँकांसाठी हे काम टप्प्याटप्प्याने करणे अधिक व्यवहार्य ठरू शकते. उपलब्ध मनुष्यबळ, तांत्रिक क्षमता आणि खर्च यांचा विचार करून काही कामे अंतर्गत पातळीवर, तर आवश्यकतेनुसार तंत्रज्ञान भागीदारांच्या मदतीने करता येऊ शकतात
केवळ नवीन ॲनालिटिक्स प्लॅटफॉर्म किंवा एआय प्रणाली उपलब्ध करून घेणे पुरेसे नाही. उपलब्ध डेटातून कोणत्या ग्राहक समस्या सोडवायच्या आणि कोणत्या व्यवसाय संधी शोधायच्या, हे बँकेने आधी निश्चित करणे आवश्यक आहे.
उदाहरणार्थ, एखाद्या ग्राहकाच्या व्यवहारांमधून त्याला कार्यकारी भांडवलाची गरज निर्माण होण्याची शक्यता दिसत असल्यास, योग्य वेळी कर्ज अधिकाऱ्याने त्याच्याशी संपर्क साधू शकतो. त्याचप्रमाणे नियमितपणे दुसऱ्या वित्तीय संस्थेकडे निधी हस्तांतरित करणाऱ्या ग्राहकांसाठी संबंधित बँकिंग सेवा किंवा गुंतवणूक पर्याय उपलब्ध करून देता येऊ शकतात.
मात्र अशा विश्लेषणाचा वापर करताना ग्राहकांची गोपनीयता, संमती, डेटा सुरक्षा आणि लागू नियामक नियमांचे पालन यांना प्राधान्य देणे आवश्यक आहे.
ग्राहकाची गरज ओळखल्यानंतर ती माहिती योग्य माध्यमातून ग्राहकापर्यंत पोहोचवणे हा पुढचा टप्पा आहे. काही प्रकरणांत रिलेशनशिप मॅनेजरला ग्राहकाविषयी आवश्यक माहिती उपलब्ध करून देता येईल. तर काही सेवा मोबाईल बँकिंग किंवा इंटरनेट बँकिंगच्या माध्यमातून वैयक्तिक स्वरूपात दाखवता येतील.
उदाहरणार्थ, पहिल्यांदा डिजिटल बँकिंग वापरणाऱ्या ग्राहकाला संक्षिप्त मार्गदर्शक उपलब्ध करून देता येईल. व्यावसायिक ग्राहकाने प्रथमच एखादी ट्रेझरी किंवा मल्टी-यूजर सेवा वापरल्यास त्याला डिजिटल वॉकथ्रू देता येईल. मात्र आधीपासून सेवा वापरणाऱ्या ग्राहकाला पुन्हा मूलभूत माहिती दाखवल्यास त्याचा अनुभव नकारात्मक होऊ शकतो. त्यामुळे योग्य ग्राहकाला, योग्य वेळी, योग्य माहिती देणे महत्त्वाचे ठरते.
डेटा-आधारित बँकिंग म्हणजे केवळ मोठ्या बँकांसाठीची संकल्पना नाही. सहकारी बँका आणि पतसंस्था त्यांच्या मर्यादित संसाधनांमध्येही काही निवडक उपयोगांपासून सुरुवात करू शकतात.
कर्जाच्या गरजा ओळखणे, ठेवीदारांच्या वर्तनाचे विश्लेषण करणे, निष्क्रिय ग्राहकांना पुन्हा जोडणे, डिजिटल बँकिंगचा वापर वाढवणे, क्रॉस-सेलिंगच्या संधी शोधणे आणि ग्राहक सेवा अधिक वैयक्तिक करणे अशा क्षेत्रांमध्ये डेटा विश्लेषणाचा वापर करता येऊ शकतो.
यासाठी सुरुवातीपासून मोठी आणि गुंतागुंतीची प्रणाली उभारण्याऐवजी एखाद्या विशिष्ट व्यावसायिक समस्येपासून सुरुवात करून त्याचे परिणाम मोजणे अधिक उपयुक्त ठरू शकते.
डेटावर आधारित उपक्रम सुरू केल्यानंतर त्याचे परिणाम नियमितपणे मोजणे महत्त्वाचे आहे. कोणत्या ग्राहक गटाला संपर्क केला, कोणत्या माध्यमातून केला, त्यातून किती प्रतिसाद मिळाला आणि ग्राहकाने कोणती सेवा स्वीकारली, याचा मागोवा घेता येतो.
या निष्कर्षांच्या आधारे पुढील मोहिमांमध्ये बदल करता येतील. त्यामुळे डेटा → विश्लेषण → कृती → परिणाम → सुधारणा असे सातत्यपूर्ण चक्र तयार होऊ शकते.
सहकारी बँकांची मोठी ताकद म्हणजे त्यांच्या स्थानिक ग्राहकांची आणि बाजारपेठेची असलेली माहिती. डिजिटल बँकिंगच्या वाढत्या वापरामुळे ही ताकद कमी होण्याऐवजी डेटाच्या माध्यमातून अधिक प्रभावीपणे वापरता येऊ शकते.
मोठ्या बँका आणि फिनटेक कंपन्यांशी प्रत्येक तांत्रिक सुविधेत स्पर्धा करण्याऐवजी सहकारी बँकांनी आपल्या ग्राहकांविषयी उपलब्ध असलेल्या माहितीचा अधिक चांगला वापर करण्यावर भर देणे महत्त्वाचे ठरू शकते.
निष्कर्ष : सहकारी बँकांसाठी डेटा हा केवळ अहवाल तयार करण्याचे साधन न राहता ग्राहक संबंध मजबूत करण्याचे माध्यम बनू शकतो. स्थानिक बाजारपेठेचे ज्ञान, ग्राहकांशी असलेले संबंध आणि डेटा विश्लेषण यांची सांगड घातल्यास डिजिटल युगात सहकारी बँकांना आपल्या ग्राहककेंद्री मॉडेलला नवी दिशा देता येऊ शकते.