為協(xié)助金融機構在激烈競爭的環(huán)境中，以最快的速度成長，NCR數(shù)據(jù)倉庫事業(yè)部日前推出可在Teradata數(shù)據(jù)倉庫引擎上執(zhí)行的Teradata Value Analyzer 2.0軟件。不同于其它解決方案，Value Analyzer可精確評估每個零售銀行業(yè)務與商業(yè)銀行業(yè)務的客戶利潤貢獻度，迅速解答關鍵問題，以指引各項營銷與客戶服務活動的執(zhí)行。
加拿大皇家銀行客戶分析部資深經理Kevin Purkiss說：“適時提供客戶適當?shù)漠a品與 服務，是我們經營成功的關鍵因素。在我們規(guī)劃營銷策略的過程中，愈來愈需要了解與評估客戶的利潤貢獻度。在皇家銀行，我們一直追求尖端的客戶關系管理(CRM)技術，我們很高興看到Value Analyzer 2.0版問世并慶幸能成為用戶之一。”
據(jù)了解，Value Analyzer的分析方式以客戶行為為基礎，與那些從組織層次判斷利潤貢獻度的傳統(tǒng)評估工具，有相當大的差異。傳統(tǒng)評估工具利用高階的平均數(shù)據(jù)或樣本帳戶，描述每位客戶的面貌。而Value Analyzer則先收集每個帳戶的實際交易情形，再依據(jù)收入、支出、風險及資金準備，設定評估作業(yè)。當計算引擎開始運轉時，立即將成本與收入連結到整個組織中所有帳戶、客戶、產品及銷售渠道的每筆交易，如此計算所得的信息，即可作為策略性決策的依據(jù)。
為加快處理速度，Value Analyzer直接在Teradata數(shù)據(jù)倉庫引擎中完成計算，而不必將大量數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中移進移出，浪費許多寶貴的時間。除了速度，要根據(jù)數(shù)據(jù)做出有遠見的企業(yè)決策，資料的正確性也是重要因素。由于Teradata是在一個整合的數(shù)據(jù)庫里運作，因此使用者可以細致地檢視所有資料，而非只是查看樣本，獲得一些誤導的信息，對客戶利潤貢獻的行為產生誤解。
DataMonitor Group的Andreas Kolind表示：“結合NCR的Teradata平臺時，Value Analyzer僅需數(shù)小時而非數(shù)天的時間，就能分析大量的客戶行為數(shù)據(jù)。分析出來的數(shù)據(jù)，可協(xié)助改善數(shù)種決策過程，包括通路更換計劃、價格的制定、及找出不值得服務的客戶群。而且，Value Analyzer是依據(jù)客戶真正的交易量來計算，比使用估計值的套裝軟件更為精確。”
經過這些復雜的計算后，即產生一份利潤貢獻度分析表，除用以了解實際狀況，還能根據(jù)此表采取相關措施，提高利潤。盡管利潤貢獻度的計算非常復雜，所處理的數(shù)據(jù)量也很龐大，但Value Analyzer仍然能以異乎尋常的速度，提供有用的信息。
Tower Group資深分析師Kathleen Khirallah也指出：“所謂的一般客戶是不存在的-根據(jù)平均數(shù)據(jù)而評估利潤貢獻度的解決方案，完全沒有意義。Teradata Value Analyzer則以客戶的行為為基礎，讓企業(yè)能真正了解每位客戶。Teradata Value Analyzer從帳戶的角度入手，提供‘事實的唯一版本’，讓銀行可以采取行動。”
Teradata Value Analyzer 的最新功能之一“Master Account(主帳戶)”，使銀行可以從復雜的客戶關系中，檢察利潤貢獻度。例如，它可以追蹤一個商銀總行大型客戶的利潤貢獻度，也可以檢查各分行，深入了各項細節(jié)，并追蹤分行的每個帳戶。所有這些信息可以匯總給整個組織，并作為金融商品及服務的差異定價基礎。
NCR數(shù)據(jù)倉庫事業(yè)部中國區(qū)總經理王振霖說：“連結客戶利潤貢獻度與股東價值是相當重要的。利用Value Analyzer所搜集到的信息，可將銀行的營銷活動與客戶生活型態(tài)結合在一起，讓銷售團隊能提供相關的產品，預測客戶流失或貸款違約的風險，鼓勵客戶利用各種渠道取得服務，并預測客戶的產品采購情形。”
