The Impact of Digital Technologies on Marketing Effectiveness in the Banking Sector: An Enhanced Evaluation Method

ISSN:2521-6384 (Online), ISSN: 2521-103X (Print) №4(34), 2025 Economic journal Odessa polytechnic university 37 DOI: 10.15276/EJ.04.2025.4 DOI: 10.5281/zenodo.18064877 UDC: 658.8:004.738.5 JEL: M31, G21, O33 ВПЛИВ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ НА МАРКЕТИНГОВУ ЕФЕКТИВНІСТЬ У БАНКІВСЬКОМУ СЕКТОРІ: ІНТЕГРОВАНА МЕТОДИКА ОЦІНКИ THE IMPACT OF DIGITAL TECHNOLOGIES ON MARKETING EFFECTIVENESS IN THE BANKING SECTOR: AN ENHANCED EVALUATION METHOD Vladyslav O. Heorhitsa National University of Kyiv-Mohyla Academy, BURN248 agency, Fractional CMO, Strategy Advisor at Mediahead agency, Kyiv, Ukraine ORCID: 0009-0000-2457-3274 Email: [email protected] Received 10.09.2025 Георгіца В.О. Вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність у банківському секторі: інтегрована методика оцінки. Оглядова стаття. У статті досліджено вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність банків та запропоновано інтегровану методику оцінки – Digital Maturity & Impact (DMI). Методика поєднує оцінку цифрової зрілості, аналіз впливу технологій на поведінку споживачів і вимірювання результативності маркетингових стратегій. Її застосування дає змогу визначати ключові чинники ефективності та формувати стратегії вдосконалення цифрових інструментів. Результати засвідчують: банки з вищим рівнем цифрової зрілості досягають кращих показників конверсії, утримання клієнтів і рентабельності інвестицій. Подано практичні рекомендації щодо оптимізації цифрового маркетингу з урахуванням багатоканальності, персоналізації та змін у поведінці споживачів. Ключові слова: цифрова трансформація, методика Digital Maturity & Impact (DMI), маркетингова ефективність, банківський сектор, персоналізація, омніканальність Heorhitsa V.O. The Impact of Digital Technologies on Marketing Effectiveness in the Banking Sector: An Enhanced Evaluation Method. Review article. The article explores the impact of digital technologies on marketing effectiveness in the banking sector and presents an enhanced evaluation method – Digital Maturity & Impact (DMI). The method combines an assessment of digital maturity, analysis of technology-driven consumer behavior, and evaluation of marketing strategy performance. Its application enables the identification of key effectiveness factors and the design of strategies to improve digital tools. Findings show that banks with higher digital maturity achieve stronger conversion, customer retention, and return on investment, with practical recommendations for optimizing digital marketing. Keywords: digital transformation, Digital Maturity & Impact (DMI) method, marketing effectiveness, banking sector, personalization, omnichannel сучасному банківському секторі цифрові технології відіграють ключову роль у формуванні маркетингових стратегій. Впровадження інноваційних цифрових рішень сприяє підвищенню рівня персоналізації, оптимізації комунікацій з клієнтами та зниженню витрат на залучення нових споживачів. Разом з тим, традиційні методи оцінки маркетингової ефективності стають менш релевантними в умовах цифрової трансформації, оскільки не враховують змін у поведінці клієнтів та багатоканальність сучасного маркетингу. Відтак, постає необхідність в удосконаленні та інтеграції наявних підходів до оцінки ефективності цифрового маркетингу в банківському секторі. Банківські установи все частіше використовують Big Data, штучний інтелект, машинне навчання та автоматизовані платформи для підвищення результативності маркетингових кампаній. Використання цифрових технологій дозволяє здійснювати аналіз поведінки клієнтів у реальному часі, створювати персоналізовані пропозиції та підвищувати рівень лояльності споживачів. Однак традиційні KPI (Key Performance Indicators), такі як кількість залучених клієнтів або охоплення рекламних кампаній, не враховують комплексного впливу цифрових технологій на маркетингову ефективність. Відсутність єдиних стандартів оцінки ефективності цифрового маркетингу створює труднощі у порівнянні показників між різними банками та унеможливлює розробку уніфікованих стратегій для оптимізації маркетингових витрат. Однією з головних проблем оцінки ефективності цифрового маркетингу є складність атрибуції взаємодії клієнтів із банком через різні цифрові канали. Сучасні споживачі використовують одночасно кілька платформ для отримання інформації про фінансові послуги, що ускладнює визначення реального внеску кожного каналу у прийняття фінансових рішень. У зв’язку з цим, актуальним завданням стає удосконалення існуючих методів оцінки цифрової трансформації та її впливу на маркетингову ефективність шляхом розробки нової методики. У Георгіца В.О. Вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність у банківському секторі: інтегрована методика оцінки 38 Аналіз останніх досліджень та публікацій За останнє десятиліття цифровізація стала провідним вектором банківського маркетингу, а дослідницький фокус змістився від опису каналів до вимірювання їхнього впливу на поведінку та довгострокову цінність клієнта. Рання хвиля праць про цифрові шляхи ухвалення рішень у банківських клієнтів, зокрема Ван Боммел і Едельман (Van Bommel & Edelman, 2015), підсвітила необхідність переосмислення маркетингових контактів і точок впливу в діджиталі [1]. Подальші огляди BBVA Research (BBVA Research, 2015) показали, що трансформація зачіпає не лише канали, а й саму операційну модель банку, ставлячи вимоги до нових метрик і порівнюваності результатів між установами [2]. На емпіричному рівні Отопах і Догбе (Otopah & Dogbe, 2023) доводять, що цифровий маркетинг підсилює намір придбання банківських послуг за умов довіри та взаємодії [3]. В українському контексті Ніанко і Ніанко (Nian’ko & Nian’ko, 2024) фіксують еволюцію цифрового банкінгу як невід’ємної складової операційної моделі і окреслюють траєкторії маркетингових інновацій [6]. Одночасно література описує зсув поведінки споживачів в онлайн і посилення ролі мобільного банкінгу. Регулярні огляди McKinsey & Company (McKinsey & Company, 2024) підкреслюють потребу переходу від «хвильових» кампаній до режиму always-on, де пропозиції мають з’являтися в потрібний момент і каналі [4]. Deloitte (Deloitte, 2022) додає, що цифровізація має «олюднюватися» через дизайн досвіду, персоналізацію та послідовність крос-канальних взаємодій [5]. У сукупності це підводить до омніканальної логіки та єдиного клієнтського досвіду концептуально розгорнутих у Руіс і Ґарсія (Ruiz & García, 2019) [10]. У такому нелінійному середовищі ключовою методичною проблемою стає атрибуція. Модель «останнього дотику» завищує внесок фінальних контактів і недооцінює ранні, тоді як прості статистичні підходи погано враховують перехресні ефекти каналів і часові лаги. Юркан (Yurcan, 2022) на сторінках The Financial Brand узагальнює практичні обмеження, зокрема ризик дублювання показників між каналами і спотворення бюджетів [7]. Попри поширення MTA (multi-touch attribution), її впровадження лишається нерівномірним та залежним від великої кількості даних, що веде до завищення CAC і нестабільних оцінок ROI (Return-on-Investment) для ініціатив із довшим горизонтом конверсії [7, 8]. На це ж у ширшій рамці KPI звертає увагу Стеффен (Steffen, 2025), закликаючи мислити «поза кліками» й пов’язувати метрики взаємодії з фінальними бізнес-результатами [8]. Другий вузол дискусії – стандартизація показників і порівнюваність між установами. На практиці виділяють щонайменше чотири рівні KPI: операційні (охоплення, кліки, інсталяції), поведінкові (конверсії, відтік, глибина використання сервісів), фінансові (ROI, CAC (Customer Acquisition Cost), LTV (Lifetime Value), частка доходів із цифрових каналів) та брендові (NPS (Net Promoter Score), задоволеність, ерепутація). Це активно відображається у прикладних гайдах і платформах на кшталт Tapix (Tapix, 2023) [9]. Водночас, як зазначають McKinsey & Company (McKinsey & Company, 2024) і BBVA Research (BBVA Research, 2015), без уніфікованих визначень і правил агрегації важко вибудувати прозорий ланцюжок «операційні метрики – бізнес-результати» та забезпечити коректне порівняння по бенчмаркам [2, 4]. Третя лінія – часова оптика вимірювань. Орієнтація виключно на короткострокові показники (CTR (click-through-rate), CPA (cost per action) тощо) не гарантує приросту LTV, частки витрат клієнта чи ретеншну. Стеффен (Steffen, 2025) наполягає на балансі ранніх індикаторів взаємодії з поведінковими та фінансовими результатами в довшому горизонті [8]. Прикладні джерела на кшталт Tapix (Tapix, 2023) пропонують фокус на показниках залученості у застосунку (DAU (Daily Active Users) / MAU (Monthly Active Users), глибина використання функцій, частота сесій) та співвідношеннях типу LTV/CAC, що зв’язують маркетингову активність із цінністю клієнтської бази [9]. У банківському контексті зв’язок досвіду / бренду з фінальними метриками деталізують Руіс і Ґарсія (Ruiz & García, 2019), показуючи роль репутації та невизначеності середовища [10]. Четвертий аспект – інтеграція кількісних і якісних підходів. Веб-аналітика, атрибуція і фінансове моделювання описують «що сталося» і «де саме», але без якісних компонентів (опитування, юзабілітітести, аналіз тональності) важко пояснити мотиваційні чинники поведінки та механіку переходу від зміни досвіду до зміни лояльності / частоти використання. Ця потреба в інтеграції проходить як наскрізна тема у практичних оглядах Deloitte (Deloitte, 2022) та McKinsey & Company (McKinsey & Company, 2024) [4, 5] і перегукується з викликами атрибуції та стандартизації KPI [2, 7, 8]. Виділення невирішених раніше частин загальної проблеми Попри значний прогрес цифровізації, у вимірюванні маркетингової ефективності банків зберігаються чотири вузли прогалин. По-перше, бракує стандартизованої системи KPI та уніфікованих визначень, що ускладнює міжбанківське бенчмаркування (аналітики BBVA Research (BBVA Research, 2015) [2]; McKinsey & Company (McKinsey & Company, 2024) [4]). По-друге, атрибуція в омніканальному, нелінійному шляху клієнта залишається проблемною: правила-орієнтовані схеми типу «останнього дотику» спотворюють внесок каналів, а просунуті MTA є залежними від великої кількості даних і впливають на бюджетування (Юркан (Yurcan, 2022) [7]; Стеффен (Steffen, 2025) [8]). По-третє, існує розрив між короткостроковими метриками взаємодії (CTR / CPA) та довгостроковими результатами (ретеншн, LTV/CAC, частка гаманця); література наполягає на балансі цих рівнів (Tapix (Tapix, 2023) [9]; Стеффен (Steffen, 2025) [8]; Руіс і Ґарсія (Ruiz & García, 2019) [10]). По-четверте, бракує узгодженої рамки ISSN:2521-6384 (Online), ISSN: 2521-103X (Print) №4(34), 2025 Economic journal Odessa polytechnic university 39 інтеграції якісних та кількісних досліджень (опитування, UX-тести, тональність) із веб-аналітикою та фінансовими моделями для причинного пояснення змін у поведінці (Deloitte (Deloitte, 2022) [5]; McKinsey & Company (McKinsey & Company, 2024) [4]). Отже, потрібна інтегрована методика, що уніфікує KPI, поєднає коректну атрибуцію з оцінкою довгострокової цінності та якісних даних. Далі ми пропонуємо рішення у вигляді Digital Maturity & Impact (DMI). Метою статті є удосконалення оцінювання ефективності цифрового маркетингу в банківському секторі шляхом інтеграції наявних підходів у методику Digital Maturity & Impact (DMI), що поєднує: аудит цифрової зрілості, аналіз поведінки споживачів, оцінку ефективності маркетингових стратегій. Впровадження такого підходу сприятиме створенню більш обґрунтованих стратегій цифрового маркетингу, оптимізації бюджету та підвищенню конкурентних позицій банків у цифровому середовищі. Виклад основного матеріалу дослідження Як показано у попередньому розділі, для коректного вимірювання ефективності цифрового маркетингу банкам бракує стандартизованих KPI, надійної атрибуції в омніканальному шляху та зв’язку «короткийдовгий» горизонт результатів. У відповідь пропонується методика Digital Maturity & Impact (DMI) – інтегрований підхід, що поєднує: аудит цифрової зрілості банку (Digital Maturity Audit), аналіз поведінки клієнтів і внеску каналів та оцінювання результативності маркетингових стратегій. Далі послідовно викладено дизайн і операціоналізацію індикаторів, алгоритм DMI та результати апробації. Розглянемо детальніше кожен із компонентів цієї методики. Перший блок – оцінка цифрової зрілості банку (Digital Maturity Audit) спрямований на визначення рівня цифрової трансформації фінансової установи. Концептуальне підґрунтя цього блоку становлять теоретичні засади теорії динамічних здібностей (Dynamic Capabilities Theory), запропонованої D. Teece, а також ресурсного підходу (ResourceBased View), сформульованого J. Barney. Згідно з цими теоріями, здатність організації адаптуватися до змін та ефективно використовувати унікальні ресурси є ключовими факторами для досягнення конкурентних переваг у цифрову епоху [11, 12]. Dynamic Capabilities Theory акцентує увагу на здатності організації швидко реагувати на зміни в зовнішньому середовищі, інтегрувати нові технології та трансформувати свої бізнес-процеси [11]. У контексті банківського сектору це означає здатність до швидкого впровадження інноваційних рішень, таких як мобільний банкінг, штучний інтелект (AI) та аналітика великих даних (Big Data). Resource-Based View підкреслює, що конкурентні переваги формуються за рахунок унікальних, важковідтворюваних ресурсів, таких як IT-інфраструктура, CRM-системи та платформи для аналітики даних [12]. Для оцінки цифрової зрілості банку використовується алгоритм, який включає наступні кроки: Крок 1. Визначення ключових вимірів цифрової зрілості. Оцінка цифрової зрілості банку передбачає комплексний аналіз кількох критично важливих аспектів. Зокрема, досліджується технологічна інфраструктура, що включає наявність власних або хмарних рішень, рівень інтеграції CRM/ERP-систем, а також застосування штучного інтелекту та технологій аналізу великих даних. Важливу роль відіграє й організаційна структура: аналізується існування окремих цифрових підрозділів, рівень компетентності персоналу та розподіл відповідальності за цифрові ініціативи. Окрему увагу приділено продуктовому та сервісному портфелю банку. Оцінюється частка цифрових продуктів, зокрема онлайн-кредитування, мобільний банкінг, електронні платіжні рішення, а також рівень доступності сучасних каналів комунікації, таких як чат-боти та голосові асистенти. Досліджується і рівень розвитку цифрового маркетингу та аналітики. Визначається наявність систем, що здійснюють відстеження даних про клієнтів у режимі реального часу, а також використання маркетингових інструментів, зокрема push-сповіщень і тригерних комунікацій. Крок 2. Розробка шкали цифрової зрілості. Для оцінки рівня цифрової трансформації банків застосовується шкала цифрової зрілості, що передбачає класифікацію за чотирма або п’ятьма рівнями. Ця шкала відображає поступовий розвиток банку від базового рівня до цифрової екосистеми, охоплюючи ключові етапи інтеграції технологій, автоматизації процесів і використання даних для персоналізації послуг. Основні рівні цифрової зрілості банку представлено в таблиці 1. Таблиця 1. Рівні цифрової зрілості банку Рівень цифрової зрілості Що відбувається на кожному рівні Рівень 1 – Початкова стадія Банк володіє лише базовим вебсайтом, має обмежений мобільний функціонал і не використовує інтегровані CRM-системи. Рівень 2 – Окремі цифрові ініціативи Впроваджуються окремі цифрові ініціативи, які не підпорядковані єдиній стратегії та не є повністю інтегрованими. Рівень 3 – Системна інтеграція Реалізується мобільний банкінг, впроваджуються CRM-рішення та аналітичні інструменти для персоналізації клієнтських пропозицій. Рівень 4 – Омніканальний підхід Забезпечується синхронізація онлайнта офлайн-каналів взаємодії з клієнтами, використання єдиної бази даних і розвиток цифрового маркетингу. Рівень 5 – Цифрова екосистема Банк функціонує у форматі платформи, залучає партнерів, активно використовує штучний інтелект і великі дані для прогнозування та ухвалення рішень, а також досягає високого рівня автоматизації. Джерело: власна розробка автора Георгіца В.О. Вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність у банківському секторі: інтегрована методика оцінки 40 Крок 3. Збір даних та оцінювання. Оцінювання цифрової зрілості банку здійснюється шляхом комплексного аналізу кількох джерел інформації. Зокрема, проводяться інтерв’ю з керівниками digitalнапряму, IT-відділу та відділу маркетингу, аналізуються внутрішні документи, включаючи стратегії та звітність, а також здійснюється практичне тестування функціоналу цифрових сервісів. Додатково застосовується методика заповнення чек-листів, що дозволяє визначити рівень цифрової зрілості за кожним виміром. На основі отриманих даних розраховується узагальнений показник – Digital Maturity Score, який відображає загальний рівень цифрової зрілості банку. Комплексне дослідження споживачів. Другий блок методики «комплексне дослідження споживачів» спрямований на вивчення впливу цифрових технологій на поведінку споживачів, їхню задоволеність, лояльність та довіру до банку. Метою цього блоку є визначення, як цифрові технології впливають на споживацьку поведінку та які фактори є найбільш значущими для задоволеності клієнтів. Для дослідження використовуються як кількісні, так і якісні методи. Кількісні методи включають анкетування серед клієнтів банку для оцінки зручності, корисності, довіри та прозорості банківських послуг, а також аналіз великих даних для виявлення патернів поведінки клієнтів на основі цифрових транзакцій. Якісні методи включають фокус-групи з клієнтами різних вікових категорій та рівнів цифрової грамотності, а також глибинні інтерв’ю з VIP-клієнтами чи новими користувачами для з’ясування мотивів вибору банку та рівня задоволеності послугами. Ключові змінні, які аналізуються в цьому блоці, включають: ⎯ Задоволеність (Satisfaction): Рівень задоволеності клієнтів цифровими сервісами. ⎯ Лояльність (Loyalty): Готовність клієнтів продовжувати користуватися послугами банку. ⎯ Готовність рекомендувати (NPS): Net Promoter Score. ⎯ Рівень залученості: Частота використання цифрових каналів (мобільний банкінг, онлайн-операції). ⎯ Довіра (Trust): Відчуття безпеки при використанні онлайн-сервісів. ⎯ Сприйняття інновацій (Perceived Innovativeness): Наскільки клієнти вважають банк сучасним та інноваційним. Для аналізу впливу цифрових технологій на поведінку споживачів використовується структурне рівняння (SEM) або регресійна модель, де задоволеність клієнтів (Satisfaction) є функцією таких факторів, як зручність, довіра, швидкість обслуговування тощо. Це дозволяє виявити статистично значущі фактори, які впливають на задоволеність клієнтів. Оцінка ефективності маркетингових стратегій (Marketing Performance Evaluation) Третім етапом методики DMI є оцінка ефективності маркетингових стратегій. Для комплексної оцінки маркетингових стратегій у цифровому середовищі використовується система показників, яка охоплює три основні категорії: маркетингові, фінансові та іміджево-репутаційні KPI. Ці показники дозволяють аналізувати як операційну ефективність, так і стратегічний вплив цифрових інструментів на діяльність банку. Основні категорії KPI та їхні складові наведено в таблиці 2: Таблиця 2. Основні категорії маркетингових KPI Категорія Опис Маркетингові KPI − Коефіцієнт конверсії в онлайн-каналах (Conversion Rate – CR) − Вартість залучення клієнта (Customer Acquisition Cost – CAC) − Коефіцієнт утримання клієнтів (Retention Rate) − Частка крос-продажів (Cross-sell) через персоналізовані пропозиції Фінансові KPI − Приріст депозитів / кредитів через цифрові сервіси − ROI (Return on Investment) від digital-маркетингових кампаній Іміджеві/репутаційні KPI − Згадуваність бренду в мережі (Share of Voice) − Охоплення та залученість (engagement) у соціальних мережах Джерело: власна розробка автора Оцінювання маркетингових стратегій банку здійснюється на основі двох основних підходів. Перший із них – benchmarking, що передбачає порівняння ключових показників банку з відповідними галузевими бенчмарками або результатами конкурентів. Другий підхід – динамічний аналіз, який зосереджується на відстеженні змін у показниках ефективності протягом певного періоду, зокрема до та після впровадження цифрових ініціатив. Результати оцінки інтегруються у матричну модель (див. рис. 1), де: ⎯ Вертикальна вісь відображає рівень цифрової зрілості банку (за даними Digital Maturity Audit); ⎯ Горизонтальна вісь включає підсумкові маркетингові показники (CR, CAC, Retention Rate тощо). Таким чином, інтеграція даних із трьох блоків методики DMI забезпечує ґрунтований аналіз причиннонаслідкових зв’язків між цифровою трансформацією та маркетинговими результатами, що є основою для стратегічного планування. ISSN:2521-6384 (Online), ISSN: 2521-103X (Print) №4(34), 2025 Economic journal Odessa polytechnic university 41 Рисунок 1. Матрична модель оцінки ефективності маркетингових стратегій Джерело: власна розробка автора Синтез результатів і рекомендації. Результатом виконання трьох попередніх етапів методики Digital Maturity & Impact є узгоджений масив даних, що лягає в основу синтезу результатів і формування рекомендацій. Він передбачає комплексний аналіз даних, отриманих у межах трьох ключових напрямів дослідження: оцінки цифрової зрілості банку, аналізу поведінкових і задоволеності клієнтів, а також оцінки ефективності маркетингових кампаній. Інтеграція цих результатів дає змогу сформувати всебічне уявлення про вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність банку. Центральним аспектом даного етапу є виявлення кореляційних та причинно-наслідкових зв’язків між рівнем цифрової зрілості, клієнтським досвідом і фінансовими результатами. Наприклад, дослідження може засвідчити, що банки з більш розвиненою цифровою інфраструктурою демонструють вищий рівень задоволеності клієнтів, що, своєю чергою, сприяє покращенню показників утримання клієнтів і підвищенню рентабельності маркетингових інвестицій. На основі отриманих результатів формується стратегія вдосконалення, яка включає розробку «дорожньої карти» (Roadmap) для подальшого розвитку цифрових можливостей банку. Ця стратегія охоплює низку ключових напрямків, зокрема рекомендації щодо розвитку IT-інфраструктури та вдосконалення внутрішньої аналітики. Важливим елементом є оптимізація організаційної структури, наприклад, створення централізованого digital-відділу, який би координував усі цифрові ініціативи та забезпечував їхню інтеграцію в загальну стратегію банку. Крім того, пропонуються конкретні заходи щодо вдосконалення маркетингових підходів, такі як впровадження персоналізованих кампаній, автоматизація тригерної комунікації та використання штучного інтелекту для сегментації клієнтів. Окрема увага приділяється розробці індивідуальних рішень для різних сегментів клієнтської бази, таких як молодь, пенсіонери та підприємці, з урахуванням їхніх унікальних потреб та бар’єрів у взаємодії з цифровими сервісами. Щоб показати, як працює DMI (Digital Maturity & Impact) на практиці, візьмемо умовний банк «Авангард Банк» із нижнього сегмента топ-50 за активами. Такий банк доречний для прикладу, бо зазвичай має обмежені ресурси для наскрізної аналітики та персоналізації, стикається з розрізненими даними, але водночас може швидко отримати помітний ефект від підвищення цифрової зрілості. Усі наведені показники змодельовані й подані у знеособленому та узагальненому вигляді. Ми зберігаємо реалістні діапазони для ключових метрик (онбординг у застосунку, CAC/LTV, утримання 30 / 90 днів, NPS, частка тригерних комунікацій) та внутрішнє узгодження між ними (воронки, когорти, бюджети), щоб приклад виглядав правдоподібно, але не розкривав жодної комерційної інформації. Параметри підібрано так, щоб врахувати вимоги AML (Anti-Money Laundering) / KYC (Know Your Customer) та інформаційну безпеку і водночас показати типові «вузькі місця» банків із частково роз’єднаною системою даних. Мета прикладу: покроково продемонструвати логіку методу: від аудиту цифрової зрілості та дослідження споживачів до оцінки реального додаткового ефекту від маркетингу і формування дорожньої карти змін. Висновки зроблено для банку такого профілю, але запропонована послідовність кроків, набір показників і принципи перевірки ефектів можна застосовувати й в інших установах зі схожими умовами. Виходячи з наведених припущень і формату даних, розглядаємо умовний банк «Авангард Банк» який на 2024–2025 рр. перебуває наприкінці першої п’ятдесятки за активами (≈49-53-те місце); обсяг активів у 2025 р. становив близько 1,018 млрд грн (Minfin, 2025) [13]. Головний офіс: м. Київ, вул. Шолуденка, 3 («Кубік-центр»), офіс 202. Фактична мережа фізичних точок мінімальна (у профілях банку вказано один київський офіс; касові операції в мережі не здійснюються). За продуктовою лінійкою банк пропонує базові послуги для роздрібних клієнтів та МСБ (рахунки, картки, депозити, РКО), а також підтримує мобільний застосунок для фізичних осіб. Георгіца В.О. Вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність у банківському секторі: інтегрована методика оцінки 42 На старті спостерігаються підвищена вартість залучення в цифрових каналах (CAC = 37-78 USD) та недостатня ефективність онбордингу (конверсія від інсталяції застосунку до активації ≈ 22%). Показники утримання і лояльності є помірними (Retention 90-day = 38%, NPS = +18); орієнтовний LTV за 12 міс. ≈ 135 USD, співвідношення LTV/CAC ≈ 3,3. Вимірювання ґрунтується переважно на останньому кліку; експерименти нерегулярні; відсутній єдиний клієнтський ідентифікатор між web / app / CRM, а серверсайд трекінг частковий. У підсумку виникає перекіс бюджетів у «видимі» канали та ускладнюється управління цільовим LTV/CAC. Наведені показники є орієнтовними та базуються на галузевих бенчмарках для банків подібного масштабу; вони використовуються з метою ілюстрації застосування методики DMI, а не як фактичні фінансові результати конкретної установи. Мета перевірки методики DMI (Digital Maturity & Impact): перевірити, чи дає послідовне застосування DMI покращення цифрової зрілості та результатів маркетингу через: структурований аудит цифрової зрілості, дослідження споживачів зі змішаними методами для виявлення ключових драйверів, інтегровану оцінку ефектів із переходом до багатоканальної атрибуції та експериментальних дизайнів, формування дорожньої карти змін. Очікуваний результат: зниження CAC, зростання CR / Retention / NPS і стабілізація LTV/CAC > 3,8 у пріоритетних сегментах. Для реалізації методики DMI у кейсі «Авангард Банку» застосовано узагальнені деперсоналізовані дані, що відображають типові показники діяльності банку за 12 місяців. Метою є продемонструвати алгоритм роботи методики без розкриття комерційної інформації. Усі джерела згруповані за їхнім функціональним призначенням і роллю в оцінюванні цифрової зрілості та маркетингової ефективності. Нижче наведено перелік основних джерел (див. таблицю 3) і показано, яку інформацію вони надають та як саме використовуються в рамках DMI. Таблиця 3. Джерела даних і їх роль у методиці DMI (з прикладами показників) Джерело даних Що беремо Роль у DMI Приклади показників Банківські системи (core / сховище даних) Підсумки за продуктами, рух коштів, статуси клієнтів (депозит відкрито, кредит видано), базові ознаки клієнтів без персональних даних Підтверджуємо фінансовий результат і зв’язуємо поведінку клієнта з реальними діями в продуктах Середній дохід на клієнта, маржа, кількість активних карт / депозитів CRM Історія листів, пушів і дзвінків; сегменти; статуси у воронках Плануємо й оцінюємо персональні повідомлення та автоматичні тригери; дивимось, хто і як реагує Відкриття / кліки, відписки, частка продажів із тригерів, повернення неактивних Аналітика сайту та застосунку (web/app) Події у воронці: встановлення – реєстрація – KYC – активація; частота й глибина користування Вимірюємо конверсії та швидкість онбордингу; бачимо, які дії ведуть до утримання CR за етапами, час до KYC, щотижнева активність, «глибина» використання функцій Рекламні платформи (Meta, Google тощо) Витрати на рекламу, покази, кліки, заявки, залучені клієнти Порівнюємо канали, перерозподіляємо бюджет туди, де ефект більший; контролюємо вартість залучення CPC / CPM, конверсії, CAC, частка нових клієнтів із кожного каналу Контакт-центр і чат-боти Кількість і теми звернень, час відповіді, вирішеність питань Зіставляємо якість сервісу з лояльністю та утриманням; знаходимо «болючі» точки Середній час відповіді, частка вирішених звернень, повторні звернення Опитування (NPS / CSAT (Customer Satisfaction Score)) Оцінки задоволеності, коментарі клієнтів Розуміємо, що найбільше впливає на лояльність; перевіряємо ефект змін на сприйняття NPS, CSAT, причини низьких оцінок Зовнішні орієнтири (бенчмарки) Публічні звіти ринку, огляди, середні значення по галузі Порівнюємо власні показники з ринком; ставимо реалістичні цілі Середній CAC / CR у галузі, частка активних мобільних користувачів Джерело: власна розробка автора Методика DMI розпочинається з аудиту цифрової зрілості, мета якого зафіксувати вихідний стан за ключовими напрямами та визначити пріоритети втручань. Наведена нижче таблиця (див. таблицю 4) подає скорочене відображення аудиту, що окреслює напрями перевірки, типові виявлення та первинні кроки реагування. У прикладних проєктах цей аудит має детальнішу структуру (розширені переліки перевірок, вагові коефіцієнти, чек-листи, посилання на артефакти), однак для цілей статті достатнім є поданий оглядовий формат. ISSN:2521-6384 (Online), ISSN: 2521-103X (Print) №4(34), 2025 Economic journal Odessa polytechnic university 43 Таблиця 4. Аудит цифрової зрілості DMI: діагностика за напрямами (T-0) Напрям Що саме перевіряємо Що побачили Чому це проблема Оцінка 1–5 Технічна основа та з’єднання Чи є єдиний ID клієнта; чи «бачать» одна одну системи (сайт, застосунок, CRM); чи є дані майже в реальному часі Єдиного ID немає; збіг web / app / CRM за орієнтованими правилами зіставлення ~65– 70%. Затримка оновлення даних 24–48 год. Частина подій не долітає до сховища (просідання ~7–9% за тиждень). Неможливо зшити повний шлях клієнта; атрибуція спотворена; рішення приймаються із запізненням. 2,5 Команда та процеси Чи є власник експериментів; чи прописані ролі й відповідальність; чи є регулярні зустрічі за метриками Власника експериментів немає; RACI-матриця (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) неформалізований; статусні зустрічі нерегулярні (пропуски спринтів 1–2 / кв.). Тести не доводяться до рішень; складно масштабувати успішні практики. 2,0 Дані й вимірювання Повнота подій у воронці; якість ідентифікації; чи є багатоканальна атрибуція; чи ведемо журнал тестів Покриття подій у воронці ~78– 82% (випадають KYC-статуси / помилки). Атрибуція переважно last-click; MTA відсутня. Журнал A/B та geo-holdouts не ведеться (розрізнені файли). Бюджет іде у «видимі» канали; важко відокремити внесок медіа від органіки; низька відтворюваність результатів. 2,3 Продукт і досвід клієнта Шлях онбордингу; час і простота KYC; використання ключових функцій застосунку Конверсія install / activation ~22%; середній час KYC 8–10 хв. Частка користувачів із ≥3 ключовими функціями / міс ~31–33%. Пікові затримки авторизації у «зарплатні» дні. Втрата частини нових користувачів до активації; нижче утримання через низьку «глибину» використання. 2,8 Маркетинг і персоналізація Частка автоматичних тригерів; релевантність повідомлень; якість збігу подій у мережах Авто-тригери дають <25% всіх звернень. Якість збігу / EMQ (Event Match Qualuty) коливається 5,5–6,5 / 10. «Втома» креативів: падіння CTR на 10–15% за 3–4 тижні. Нижча конверсія й утримання; зайві покази; перевитрата на менш ефективні комбінації аудиторій / повідомлень. 2,1 Джерело: власна розробка автора Інтерпретація показника зрілості. Узагальнений Digital Maturity Score = 2,34/5 отримано як середнє п’яти напрямів з однаковими вагами: технічна основа та з’єднання систем (2,5), команда й процеси (2,0), дані та вимірювання (2,3), продукт і досвід клієнта (2,8), маркетинг і персоналізація (2,1). Рівень 2,0–3,0 відповідає «робочому мінімуму з помітними прогалинами». Найслабші місця – це команда / процеси, маркетинг / персоналізація та дані / вимірювання, задають послідовність першочергових дій: уніфікувати ідентифікацію клієнта між каналами, забезпечити повний і якісний облік подій, перейти від «останнього кліку» до мультиканального обліку внеску та регулярних контрольних тестів. Ціль першої хвилі – підвищити індекс до ≈3,2/5 за шість місяців через впровадження серверної передачі подій, простого багатокального обліку внеску, стандарту контрольних A/B-тестів і 1–2 гео-тестів на квартал, а також через спрощення KYC / онбордингу та запуск життєвих тригерів у комунікаціях. Послідовність застосування методики DMI передбачає перехід від діагностики цифрової зрілості до дослідження споживачів. Якщо аудит окреслює технічні та організаційні розриви, то цей етап спрямований на з’ясування того, які елементи цифрового досвіду найбільше впливають на поведінку клієнтів та які сегменти є найбільш чутливими до змін. Для цього використано змішаний підхід, що поєднує аналіз поведінкових даних, результати онлайн-опитувань та інтерв’ю з клієнтами. Такий дизайн дозволяє визначити пріоритети подальших інтервенцій і забезпечує емпіричне підґрунтя для наступного етапу – оцінки маркетингової ефективності. Поступово рухаючись за логікою методики DMI, після аудиту цифрової зрілості ми переходимо до етапу комплексного дослідження споживачів. Якщо аудит показує технічний та організаційний стан банку, то дослідження споживачів допомагає зрозуміти, які елементи цифрового досвіду найбільше впливають на поведінку клієнтів і які групи користувачів найбільш чутливі до змін. Для цього поєднуємо аналіз поведінкових даних застосунку та сайту, результати онлайн-опитувань і коротких інтерв’ю. Такий підхід дозволяє визначити, що саме потрібно змінювати першочергово, аби підвищити конверсію, утримання й задоволеність клієнтів. Георгіца В.О. Вплив цифрових технологій на маркетингову ефективність у банківському секторі: інтегрована методика оцінки 44 Для систематизації результатів комплексного дослідження споживачів у межах методики DMI наведено узагальнену таблицю (див. таблиця 5). Вона показує, які запитання ставили, які дані та методи використовували, що вдалося виявити та які практичні висновки це підказує для подальших кроків банку. Таблиця 5. Узагальнена таблиця результатів дослідження споживачів (DMI) Питання Метод і дані Що вимірюємо Ключове спостереження Яке рішення підказує (DMI) Де саме «випадають» нові користувачі в онбордингу? Логи web / app (воронка install – register – KYC – activation) Частка переходів і час на етапах Найбільші втрати – на KYC; +2 хв до KYC = −0,3 в.п. (відосткових пунтків) до CR Спрощення KYC, менш кроків, підказки; SLA (Service Level Agreement) на пікові години Які елементи досвіду впливають на задоволеність і NPS? Опитування (шкали 1–10), багатофакторний аналіз Оцінки «зручність», «швидкість», «довіра / безпека», NPS Зручність і швидкість переважно підвищують рівень задоволеності клієнтів, тоді як довіра та відчуття безпеки мають найбільший вплив на NPS Пріоритет сервісних змін і прозорості рішень у комунікаціях Що підвищує утримання в перші 90 днів? Логи app (поведінка за місяць) «Глибина» використання (кількість ключових функцій / міс) ≥3 ключові функції / міс = +4–5 в.п. до retention Розвиток і промо 2– 3 ключових функцій, in-app підказки Кому потрібна персоналізація насамперед? CRM-відгук + опитування Відкриття / кліки / конверсії на тригери Найбільший відгук: нові без зарплатних зарахувань; користувачі з перерваним KYC Запуск таргетованих тригерів для цих сегментів («next best action») Як сервіс впливає на лояльність? Дані контакт-центру + опитування Час відповіді, частка вирішених звернень, NPS Повільні відповіді знижують NPS у вразливих сегментах Норми SLA та шаблони відповідей для топ-запитів Джерело: власна розробка автора Результати дослідження дозволили визначити конкретні напрями роботи з клієнтами. Насамперед варто спростити та пришвидшити процес KYC і онбордингу, зробити комунікації зрозумілими та більш адресними для окремих груп користувачів, розвивати ключові функції застосунку, що сприяють регулярному використанню, а також підвищити якість обслуговування у сервісних каналах. Ці висновки формують основу для подальшого вимірювання ефективності маркетингових дій і розробки дорожньої карти змін. На наступному етапі ми здійснюємо оцінку маркетингової ефективності. Мета – у кількісній формі показати, які дії дають результат, а де виникають втрати. Для цього використовуємо узгоджені показники залучення, поведінки, цінності клієнта та лояльності. У таблиці нижче (див. таблиця 6) подано узагальнений приклад: зазначено, що саме вимірювали, чому це важливо, що виявлено на старті (Т–0) та який практичний висновок зроблено. У реальному дослідженні таблиця є ширшою та містить детальніші розрахунки. Таблиця 6. Ключові показники і висновки у межах методики DMI Показник / питання Дані та спосіб вимірювання Мета вимірювання Результат Т–0 (проблеми / переваги) Практичний висновок 1 2 3 4 5 CAC (вартість залучення) Витрати платформ + кількість нових активованих (когортний облік) Оцінка витрат на одного активного клієнта 37–78 USD; значна різниця між каналами Порівнювати канали за внеском у результат; частину бюджету перенести з «видимо ефективних» на більш результативні CR install/activation Логи web / app: воронка install – register – KYC – activation Виявлення втрат на шляху до першої дії Сукупний CR ≈22%; вузьке місце – KYC (тривалість, зайві кроки) Спрощення KYC та зрозумілі підказки; ціль +1 в.п. за 90 днів ISSN:2521-6384 (Online), ISSN: 2521-103X (Print) №4(34), 2025 Economic journal Odessa polytechnic university 45 Продовження таблиці 6 1 2 3 4 5 Retention 90-day Когорти активованих користувачів Оцінка регулярності використання 38%; нижче у клієнтів без зарплатних зарахувань Окремі сценарії утримання для цих груп; промо ключових функцій LTV (12 міс.) Дохід на клієнта × маржа з урахуванням відтоку (когорти) Довгострокова цінність ≈135 USD; залежить від «глибини» використання Розвивати 2–3 ключові функції та релевантні нагадування LTV/CAC Розрахункове співвідношення Критерій масштабування ≈3,3; на межі для активного росту Ціль >3,8: поєднати зниження CAC (~20%) і зростання LTV (~10%) NPS Опитування після ключових взаємодій Індикатор лояльності +18; чутливий до швидкості відповіді та прозорості рішень Уніфікувати комунікації (тарифи/статуси); посилити SLA сервісу Атрибуція каналів Порівняння lastclick із простим багатоканальним обліком + контрольні вимкнення (geo / час) Уникнути переплат за «видимі» канали Last-click переоцінює брендпошук / ретаргет; недооцінює верхню воронку Запровадити простий багатоканальний облік і регулярні контрольні вимкнення Внесок тригерів CRM Відкриття / кліки / конверсії + тест «є / нема» Рішення щодо масштабу персональних повідомлень Частка продажів із тригерів <25%; найкращий відгук – нові без зарплатних зарахувань і користувачі з перерваним KYC Масштабувати тригери саме для цих сегментів; використати «next best action» Якість трекінгу в платформах (EMQ) Збіги подій / ID до і після налаштувань server-side Стабільність оцінки кампаній ~5,5–6,5/10; коливання Додати server-side події для ключових кроків; мета ≥7/10 Джерело: власна розробка автора Підсумовуючи результати оцінки маркетингової ефективності, фіксуємо зв’язок між поточними втратами та конкретними діями: підвищений CAC зумовлений перекосом у «видимі» канали, основні втрати відбуваються на етапі KYC, регулярне користування кількома ключовими функціями визначає утримання, а лояльність зростає за умов швидких і прозорих комунікацій. Перехід до простого багатоканального обліку внеску з контрольними вимкненнями, спрощення KYC і таргетовані повідомлення для визначених груп працюють як взаємодоповнювальний набір рішень: вони зменшують CAC, підвищують конверсію та утримання, а також покращують NPS, що в підсумку підвищує LTV і стабілізує LTV/CAC вище порогового рівня. Таким чином, отримані дані логічно завершують цей етап методики DMI та безпосередньо переходять у наступний розділ – формування дорожньої карти змін із конкретними кроками, строками та цільовими показниками. Переходячи від оцінки результатів до впровадження, структуруємо план робіт (див. таблиця 7) за принципом HADI (Hypothesis – Action – Data – Insight). Таблиця 7. Дорожня карта експериментів (DMI) Проблема (Т–0) H – гіпотеза A – дії D – що міряємо I – очікуваний висновок 1 2 3 4 5 Бюджет іде в «видимі» канали (дорого) Якщо порівнювати канали за реальним внеском, то CAC знизиться Запускаємо прості контрольні вимкнення (часові / гео); порівнюємо «було / стало»; переносимо бюджет Вартість залучення (CAC) по каналах; кількість нових активних клієнтів Якщо CAC зменшився ≥20% без втрати якості клієнтів – закріплюємо новий розподіл бюджету Клієнтів «губимо» на KYC / онбордингу Скорочення кроків і підказки піднімуть CR Об’єднуємо / скорочуємо кроки; додаємо чіткі підказки в застосунку; ставимо норматив часу Конверсія install – activation; середній час KYC; відпадання на кожному кроці Якщо конверсія +≥1 п.п. і час KYC ≥20% – масштабуємо на всі потоки