La vicinanza alla vita paga: La Banca Migros mantiene la sua rilevanza presso le giovani generazioni

Come si comportano le nostre banche? Gli istituti finanziari tradizionali possono reggere il confronto con la nuova concorrenza in rapida crescita delle banche digitali, delle app di trading, dei robo-advisor e dei fornitori di servizi di pagamento? In uno studio, BrandTrust ha esaminato 110 istituti finanziari svizzeri con l'aiuto dell'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale, ottenendo risultati sorprendenti.

BrandTrust
Benedikt Streb, partner di BrandTrust e coautore dello studio.

Questo è certo: i marchi finanziari stanno affrontando profondi cambiamenti che potrebbero persino minacciare la loro esistenza. Mai come oggi l'offerta sul mercato è stata più ampia e diversificata, mai come oggi cambiare banca è stato più facile per i clienti. Mentre la generazione più anziana sceglie ancora la propria banca in base alla funzione, la generazione Y e Z si affida a marchi che corrispondono alle loro esigenze, ai loro valori e al loro stile di vita.

Si osserva un fenomeno interessante: Oggi sono sempre più le giovani generazioni a far conoscere ai genitori nuove offerte e fornitori di servizi finanziari, come Apple Pay, Twint o Revolut. Si tratta di un sorprendente cambiamento di paradigma, poiché in passato erano sempre i genitori a mostrare ai figli la strada dei servizi finanziari.

L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale come nuovo approccio

Per comprendere questi cambiamenti fondamentali, la società di consulenza BrandTrust ha condotto una ricerca sui mercati finanziari della regione DACH con un approccio innovativo: al posto dei sondaggi d'opinione, gli esperti di strategia di marca si affidano all'intelligenza artificiale e ai Big Data.

Più di 300.000 testi accessibili su Internet, come siti web aziendali, forum, blog o social media, servono come materiale di partenza. In totale sono stati elaborati circa 33 milioni di dati. Delle 240 istituzioni finanziarie studiate nel DACH, 110 provengono dalla Svizzera tedesca. Le banche svizzere di lingua francese o italiana non sono state esaminate, poiché gli algoritmi utilizzati si basano su un modello in lingua tedesca.

Grazie a questo metodo di analisi, è possibile conoscere a fondo le esigenze e i valori dei clienti senza "pregiudizi da sondaggio". Questo perché gli algoritmi osservano solo i comportamenti effettivi sul web, come i commenti o i like.

Confronto olistico di tutti i fornitori di servizi finanziari

Proprio come i clienti non dividono le banche in categorie - come invece ama fare il settore stesso - anche in questo studio tutti i tipi di banche sono stati confrontati in modo olistico e congiunto: Si tratta di banche digitali, banche cooperative, grandi banche, banche private, neobroker, robo-advisor e fornitori di servizi di pagamento come l'emergente Klarna.

Il motivo è semplice: i clienti hanno criteri decisionali diversi da quelli delle banche, che amano dividersi in categorie. In futuro, comunque, i confini classici delle "categorie" sono destinati a diventare sempre più labili.

(Fonte: BrandTrust 2022)

Banca Migros fa centro con i millennial

Come mostra la classifica dei marchi finanziari svizzeri più rilevanti, nessuna delle banche tradizionali entra nella top 5 tra le due generazioni più giovani. HSBC (6° posto), UBS (8°), Raiffeisen (12°) e Credit Suisse (14°) seguono a distanza fornitori di servizi finanziari specializzati come Google Pay, Klarna o Revolut.

Solo una banca si distingue: la Banca Migros è al primo posto tra i Millennials. Come è possibile? Secondo Benedikt Streb, coautore dello studio, la Banca Migros ha ringiovanito con successo il proprio marchio negli ultimi anni e ha un chiaro orientamento tra i Millennials sulle piattaforme di social media Facebook e Instagram. "La Banca Migros riesce a rendere accessibili sui suoi canali social media argomenti finanziari difficili come l'acquisto di una casa, il lavoro autonomo o l'avvio di un'attività. Parla la lingua dei millennial, tocca i loro temi e si dimostra fedele alla vita e umana", afferma l'esperto di marchi Streb. I valori centrali del marchio, come la cooperatività, la credibilità e l'autenticità, sono tradotti nella comunità in modo moderno, consentendo alla Banca Migros di identificarsi e di appartenere, due desideri molto sentiti da questa generazione.

 

Esempio: Post su Instagram della Banca Migros sul tema del lavoro autonomo (Screenshot: Instagram.com)

Gen Z in frenesia da consumo

Per la Generazione Z, i temi e lo stile della Banca Migros sarebbero troppo seriosi, afferma Benedikt Streb. Questa generazione è alla ricerca di divertimento e semplicità; l'attenzione è rivolta all'infinito mondo dei consumi. È quindi logico che fornitori di servizi di pagamento come Google Pay, Mastercard e Klarna siano molto popolari. Tutti sanno come presentarsi come parte della vita del consumatore. L'attenzione è sempre rivolta ai vantaggi per i clienti, non alla tecnologia o ai prodotti.

E Twint? Nella classifica delle giovani generazioni si cerca invano l'asso pigliatutto svizzero tra le app di pagamento; solo tra la Generazione X riesce a entrare in classifica. "Twint offre un servizio molto valido, ma nella sua comunicazione incorre nella tipica trappola bancaria: il fornitore di servizi di pagamento vuole rivolgersi a tutti, dai giovani agli anziani, e questo fa sì che il profilo finisca per essere troppo vago", spiega Streb. Inoltre, sebbene Twint utilizzi un linguaggio visivo giovane, si impegna in un marketing di prodotto piuttosto classico.

Per le generazioni più giovani, invece, il focus dovrebbe essere sul cliente (hero) e non sulla banca o sulla funzione. Le generazioni più anziane (Generazione X e Baby Boomers), dal canto loro, prediligono le banche di nicchia con un focus regionale; ci sono grandi differenze tra le varie banche cantonali, che sono state consolidate nello studio e si sono quindi classificate al 12° posto (Gen X) e al 10° (Baby Boomers).

Che cosa significa "rilevante"?

La rilevanza di un marchio finanziario descrive la sua capacità di attrarre potenziali clienti e di convertirli in veri e propri fan. Per trasformare i primi contatti o gli interessati in fan, un marchio finanziario deve comprendere con precisione le esigenze e i desideri del suo gruppo target e soddisfarli con competenza e coerenza. D'altra parte, non c'è alcun fattore wow nel tentativo di servire tutti i gruppi target: è praticamente impossibile stabilire una vicinanza alla vita con le generazioni più giovani, critiche per il successo.

Conclusione

Lo studio mostra che ogni generazione ha i propri fattori di attrazione. I nuovi fornitori di servizi finanziari con una gamma di servizi chiaramente definita e un'immagine contemporanea e orientata ai beni di consumo sono in vantaggio tra le giovani generazioni. Un esempio di successo è la Banca Migros, che ha il coraggio di concentrarsi chiaramente sui millennial e sa come dimostrare la sua rilevanza nella vita quotidiana.


* Benedikt Streb è partner di BrandTrust ed è specializzato nella misurazione del successo dei marchi. Il suo motto, liberamente ispirato a Galileo Galilei: "Rendi misurabile ciò che non può essere misurato".

Lo studio sul marchio finanziario è stato completato nell'estate del 2022. "Soldi o amore? Perché i marchi finanziari devono diventare più umani". di BrandTrust si basa sull'analisi dei dati utilizzando l'intelligenza artificiale (AI). Sono stati esaminati 240 marchi finanziari, di cui 124 tedeschi, 110 svizzero-tedeschi e 32 austriaci, tra istituti finanziari e fornitori di servizi. Sono state esaminate più di 790 fonti accessibili pubblicamente su Internet, come forum, blog, portali di comparazione, media sociali e lineari, negozi e siti web aziendali. In totale sono stati analizzati più di 33 milioni di punti dati e sono state effettuate 300.000 analisi testuali; il periodo di studio ha coperto gli ultimi 8 anni fino ad oggi. Parallelamente, i tre autori dello studio, Benjamin Streb, Sebastian Schäfer e Bernhard Scholz di BrandTrust, hanno condotto un sondaggio online per garantire e convalidare i risultati dell'analisi dei dati AI.

 

 

 

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