Современный банковский рынок характеризуется исключительно высокой конкурентной интенсивностью. По данным исследования Frank RG, на каждого клиента сегодня приходится в среднем 3,5 активных банковских карты, при этом 57 % респондентов используют более одного основного банка, а 46 % готовы перераспределять траты между банками ради повышенного кешбэка. В этих условиях программы лояльности (ПЛ) трансформируются из простого инструмента стимулирования трат в стратегический актив, так называемый «эмоциональный клей», создающий прочную связь между клиентом и банком. Объем выплат по таким программам в 2025 году достиг 450 млрд рублей, что свидетельствует об их значимости для всех участников рынка [1].
Однако, как показывают данные, общерыночный тренд сопровождается ростом клиентских ожиданий и пресыщением однотипными предложениями. Клиенты участвуют в множестве программ одновременно, что приводит к снижению воспринимаемой ценности каждой из них в отдельности [2]. В результате банки сталкиваются с проблемой низкой вовлеченности: значительная часть клиентов формально является участниками ПЛ, но не использует их активно. Традиционный подход к совершенствованию программ, основанный на внесении единых для всех изменений, например, повышении базового процента кешбэка, оказывается неэффективным, поскольку не учитывает разнородность клиентской базы и специфику барьеров, с которыми сталкиваются разные группы пользователей.
Программа лояльности банка N является наглядным примером данной проблемы. Проведенное внутреннее исследование выявило, что лишь 36 % участников программы являются активными пользователями, в то время как 49,8 % относятся к категории неактивных. Цель — на примере программы лояльности банка N разработать и обосновать научно-практический подход к совершенствованию банковских программ лояльности, основанный на сегментации клиентов по типам ключевых барьеров вовлеченности и реализации для каждого сегмента адресного комплекса мероприятий.
Эволюция программ лояльности в банковском секторе проходит несколько этапов. От простых схем накопления баллов за транзакции к сложным системам управления клиентским поведением. Ведущие аналитики выделяют несколько ключевых трендов, определяющих развитие программ в 2026 году.
Во-первых, это гиперперсонализация и микротаргетинг. Уходит в прошлое эпоха, когда всем клиентам предлагались идентичные условия. На смену приходит модель, при которой «у банка должно быть столько программ, сколько у него клиентов» [2]. Технологии искусственного интеллекта позволяют перейти от групповой сегментации к модели «1 сегмент = 1 клиент», анализируя данные об объеме и профиле трат, поведенческих паттернах и предпочтениях [1]. Исследования показывают, что 73 % клиентов ожидают персонального подхода, и использование микротаргетинга позволяет значительно увеличить частоту покупок и укрепить лояльность [3].
Во-вторых, наблюдается сдвиг в пользу экосистемности и омниканальности. Программы лояльности перестают быть привязанными исключительно к карточному продукту, превращаясь в связующее звено между различными услугами банка — от вкладов и кредитов до страхования и инвестиций [2]. Это создает «замкнутую экосистему взаимоотношений с клиентом» [1]. Параллельно развивается омниканальность. Бесшовная интеграция ПЛ всех каналов взаимодействия мобильного приложения, сайта, отделений. Клиент ожидает единого опыта, независимо от того, через какой канал он взаимодействует с программой [3].
В-третьих, сохраняет актуальность геймификация как инструмент повышения вовлеченности. Игровые механики такие как уровни, награды, челленджи доказали свою эффективность. 64 % клиентов подтверждают, что такой подход побуждает их чаще участвовать в программе [3]. Например, «Барабан Суперкэшбэка» Альфа-Банка, не только увеличивают активность, но и создают положительные эмоции, усиливая эмоциональную связь с брендом [4].
Наконец, набирают популярность подписочные модели, которые предлагают клиентам премиальные привилегии за фиксированную ежемесячную плату. Это позволяет банкам диверсифицировать доходы и повышать лояльность наиболее ценных клиентов. Исследования указывают, что 58 % участников программ готовы платить за подписки, если они предлагают ощутимую выгоду [3].
Эти тренды формируют новый стандарт взаимодействия, однако их успешная реализация невозможна без глубокого понимания внутренней структуры клиентской базы и причин низкой вовлеченности.
Эмпирической базой для данного исследования послужили результаты количественного исследования, проведенного в банке N среди участников программы лояльности. Первичный анализ позволил выявить спектр ключевых барьеров, препятствующих активному участию в программе.
Прежде всего, коммуникационные и информационные барьеры. 43,6 % респондентов не до конца понимают условия начисления и списания бонусов. Исследование показало, что клиенты не знают, где и как можно потратить бонусы, не видят четких призывов к действию и сталкиваются с нормативным, перегруженным юридическими терминами языком в FAQ.
Вторым барьером стал ценностный. 38 % участников считают программу лояльности невыгодной по сравнению с предложениями других банков. Низкая скорость накопления бонусов и невыгодный курс конвертации 2 бонуса = 1 рубль формируют восприятие программы как малопривлекательной.
Далее, процессуальный барьер. 32 % респондентов оценивают процесс использования бонусов как неудобный. Ключевые проблемы — сложный и не интуитивный клиентский путь в мобильном приложении, необходимость совершать много действий для возмещения покупок, некорректные системные сообщения.
И, наконец, эмоциональный барьер. Среди клиентов, которые понимают условия программы, наблюдается более высокий уровень негатива 33 % против 24 % среди не разобравшихся. Это свидетельствует о разочаровании, вызванном несоответствием ожиданий и реальности после преодоления первоначальных барьеров.
Опираясь на выявленные барьеры и данные о поведении клиентов, была разработана сегментационная модель, которая выделяет пять ключевых сегментов участников программы лояльности, представленная на таблице 1. Сегментация демонстрирует, что универсальные решения не могут быть эффективными, поскольку запросы и боли разных групп клиентов принципиально различны.
Таблица 1
Сегментация участников ПЛ «Ярко»
|
Сегмент |
Критерии и портрет |
Барьеры |
|
«Разочарованные знатоки» |
Активные пользователи, хорошо понимающие условия программы, но недовольные ее ценностным предложением. Технологически подкованы, склонны к сравнению с конкурентами |
Низкая воспринимаемая ценность Сложная механика использования Невыгодный курс конвертации |
|
«Заблудшие новички» |
Неактивные или редко активные участники, не разобравшиеся в условиях программы. Испытывают когнитивную перегрузку от сложности информации |
Непонимание механики начисления и списания Незнание, где и как тратить бонусы Сложный клиентский путь в цифровых каналах |
|
«Прагматичные лоялы» |
Активные и удовлетворенные пользователи, в основном держатели флагманских карт с простой и предсказуемой механикой фиксированного кешбэка. Ценят простоту и надежность |
Чувствительность к любым усложнениям программы Риск потери доверия при изменении привычных и комфортных условий |
|
«Целевые акционеры» |
Клиенты, ориентированные на простоту и предсказуемость. Совершают рутинные траты, не склонны к экспериментам |
Низкая цифровая грамотность Нежелание разбираться в сложных, многоуровневых условиях Предпочтение офлайн-каналов |
|
«Требовательные сравниматели» |
Клиенты, активно мониторящие рынок и сравнивающие предложения разных банков. Высокая осведомленность о продуктах конкурентов |
Восприятие программы как неконкурентоспособной Отсутствие выбора категорий кэшбека Ограниченный список партнеров |
Проведенное исследование подтвердило, что современные банковские программы лояльности не могут эффективно развиваться в парадигме унифицированного подхода. Клиентская база программ крайне неоднородна, и низкая вовлеченность значительной ее части вызвана разными, а зачастую и прямо противоположными причинами. На примере программы лояльности банка N была продемонстрирована методология преодоления данной проблемы через глубокую сегментацию участников по типам доминирующих барьеров.
Выделение пяти ключевых сегментов, а именно «Разочарованные знатоки», «Заблудшие новички», «Прагматичные лоялы», «Целевые акционеры» и «Требовательные сравниматели» позволит банку перейти от затратного и малоэффективного «тотального» улучшения программы к точечным и рентабельным интервенциям.
Внедрение описанного подхода на практике позволит банку не только повысить вовлеченность в программу лояльности и увеличить транзакционную активность, но и выстроить более прочные и долгосрочные отношения с клиентами, что является конечной целью любой современной программы лояльности в условиях гиперконкуренции на финансовом рынке. Дальнейшее исследование в этой области может быть направлена на разработку рекомендаций для каждого сегмента.
Литература:
- Frank RG. Формула любви: как банки зарабатывают лояльность клиентов в 2025 году [Электронный ресурс]. URL: https://frankrg.com/news/formula-lyubvi-kak-banki-zarabatyvayut-loyalnost-klientov-v-2025-godu (дата обращения: 17.11.2025).
- NGM. Программа лояльности банка: лучшие практики и тренды [Электронный ресурс]. URL: https://ngmsys.com/blog/banking-loyalty-programs (дата обращения: 17.11.2025).
- 1С-Рарус. Тренды программ лояльности в 2025 году [Электронный ресурс]. URL: https://rarus.ru/bonus/trendy-programm-loyalnosti-v-2025-godu/ (дата обращения: 17.11.2025).
- RapidSoft. Тенденции развития программ лояльности банков в 2024 году [Электронный ресурс]. URL: https://rapidsoft.ru/blog/programmy-loyalnosti/tendentsii-razvitiya-programm-loyalnosti-bankov-v-2024-godu/ (дата обращения: 17.11.2025).
