SoFi ist ein Unternehmen und eine Bank für persönliche Finanzen, die eine Reihe von Produkten anbietet, die Verbrauchern helfen sollen, Kredite zu verwalten, zu investieren, Girokonten zu eröffnen und vieles mehr.

Wie viele Dinge sind auch persönliche Finanzen einfacher zu verwalten, wenn sie an einem einzigen Ort zentralisiert sind. Da das Produktportfolio von SoFi im Laufe der Zeit erweitert wurde, stellte das Team fest, dass sich ihre finanzielle Situation erheblich verbessert, wenn Kunden zwei oder mehr Produkte verwenden. Daher haben sie die Mission „Better together“ ins Leben gerufen, die darauf abzielt, den Kundenlebenswert zu erhöhen, indem sie die Kunden dazu ermutigen, die Produktakzeptanz zu erhöhen. Im Rahmen dieser Initiative konzentrierte sich das Marketingteam von SoFi darauf, Kundendaten zu nutzen, um strategische Cross-Selling-Angebote zu entwickeln, das Kundenerlebnis zu verbessern und das Kundenvertrauen aufzubauen.

Herausforderungen

Das SoFi-Team hatte eine Vielzahl erstklassiger Tools eingeführt, um seine Personalisierungs- und Analyseziele zu unterstützen. Aber jedes Tool, das sie zu ihrem Stack hinzufügten, führte zu mehr Komplexität. Verschiedene Entwicklungsteams waren für die Implementierung der Tools auf verschiedenen Plattformen verantwortlich. Da in jedem System eine einzigartige Reihe von Ereignissen erfasst wurde, gab es keine einzige Informationsquelle, aus der eine 360-Grad-Ansicht des Kunden abgerufen werden konnte.

Immer wenn das Team Kundendaten zwischen Tools integrieren wollte, mussten die technischen Beteiligten intern Pipelines aufbauen, ein Prozess, der oft zu Datenverlust und Inkonsistenzen führte. Um Optimizely beispielsweise für A/B-Tests und Feature-Flagging zu verwenden, musste Data Science Javascript von Amplitude abrufen und auf Optimizely hochladen. Dieser Workflow zog die Mitglieder des technischen Teams von wichtigen Arbeiten ab und führte zu einem Datenverlust von 30%.

Die große Menge an Daten, die erforderlich war, um Daten verwertbar zu machen, hinderte das Marketing daran, personalisierte Erlebnisse und Cross-Selling-Kampagnen bereitzustellen. Um personalisierte Erlebnisse über alle Marketingkanäle hinweg zu koordinieren, musste das Team eine zentrale Kundendateninfrastruktur einrichten, die das Fundament des Tech-Stacks bildete.

Lösung

SoFi hat sich mit Rokt mParticle zusammengetan, um die Kundendatenpipeline zu vereinfachen und mehr Wert zu erzielen. Da Rokt mParticle auf ihren Websites und mobilen Apps implementiert ist, ist SoFi in der Lage, Kundendaten über eine einzige Integration zu sammeln. Während der Datenerfassung vereinheitlicht Rokt mParticle IDSync Daten aus verschiedenen Quellen zu 360-Grad-Kundenprofilen. Und wenn sich Benutzer zum ersten Mal anmelden und eine E-Mail-Adresse angeben, führt Rokt mParticle nicht authentifizierte und bekannte Aktivitäten in einem einzigen Profil zusammen, sodass das Team auf einen vollständigen Überblick über die Kundenreise zugreifen kann.

Das SoFi-Team nutzte auch die Rokt mParticle Feed-Integrationen, um Daten aus anderen SaaS-Tools in Rokt mParticle aufzunehmen. Wenn der Branch Feed verbunden ist, zieht das Team Attributionsdaten in Rokt mParticle. Mit dem Braze Feed nehmen sie Messaging-Engagement-Daten auf. Da all diese Informationen in Echtzeit in Rokt mParticle einfließen, kann das SoFi-Team auf einheitliche Profile zugreifen, die kontinuierlich auf dem neuesten Stand sind.

Mit einem hochwertigen Datensatz, der in Rokt mParticle verfügbar ist, kann das SoFi-Team dann die Bibliothek von Rokt mParticle mit über 300 Integrationen nutzen, um Daten ohne Entwicklungsarbeit mit ihren bevorzugten Tools zu synchronisieren. Anstatt Data Science mit dem Abrufen von Daten aus anderen Quellen (z. B. einer digitalen Analyseplattform) zu betrauen, konnte das Marketingteam mithilfe der Optimizely Event-Integration von Rokt mParticle ohne Entwicklungsarbeit Daten von Rokt mParticle mit Optimizely synchronisieren. Dadurch musste Data Science diesen Prozess nicht mehr unterstützen, und der Datenverlust von 30%, den das Team bei seinem vorherigen Workflow erlitten hatte, wurde behoben.

Rokt mParticle erleichtert es den Marketingteams von SoFi auch, Kundendaten für die Personalisierung in Echtzeit zu aktivieren. Durch die Synchronisierung von 360 Kundenprofilen mit ihren bevorzugten Engagement-Tools waren Teams im gesamten Unternehmen in der Lage, personalisierte Aktivierungskampagnen ohne Entwicklungsarbeit zu entwerfen. Durch die Verknüpfung von Kundendaten von Rokt mParticle mit Braze ist das Team in der Lage, personalisierte E-Mail-Erlebnisse und Angebote auf der Grundlage von Kundeninteraktionen, Attributen und Interessen auszurichten. Von Rokt mParticle weitergeleitete Daten werden auch zur Personalisierung von E-Mail-Inhalten verwendet, z. B. in Form von Übersichtsdiagrammen zu Ausgaben. David Colletta, Senior Product Manager of Growth bei SoFi, sagte:

Rokt mParticle erleichtert es uns, eine 360-Grad-Ansicht des Kunden zu erstellen und diese Daten zu verwenden, um das Targeting und die Personalisierung unserer E-Mail-Kommunikation zu verbessern. Durch die Bereitstellung relevanterer E-Mail-Erlebnisse können wir die Effizienz steigern und das Vertrauen unserer Mitglieder stärken.

Mit Rokt mParticle konnte das SoFi-Team mehr aus seinen Daten herausholen und gleichzeitig die Effizienz steigern, was es letztlich einfacher machte, seinen Kunden relevantere Inhalte zu bieten.

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